Databricks-udvikling og rådgivning
Databricks-udvikling og rådgivning: implementering af lakehouse på Delta Lake og Unity Catalog, Lakeflow-pipelines og Spark-jobs, migreringer fra Hadoop, legacy-datavarehuse og Hive metastore, Databricks SQL og AI/BI-dashboards, machine learning og AI-agenter på Databricks, CI/CD og omkostningsoptimering, med dedikerede Databricks-ingeniører til jeres team eller et Databricks-projekt leveret fra start til slut.
Det bygger vi med Databricks
Implementering af lakehouse på Databricks
Workspaces på Azure Databricks, AWS eller Google Cloud sat op i Terraform med Unity Catalog, rå, rensede og forretningsklare lag i Delta Lake- eller Apache Iceberg-tabeller og udvikling, staging og produktion adskilt efter katalog og workspace.
Lakeflow-pipelines og Spark-jobs
Batch- og streaming-pipelines i Lakeflow-pipelines, bygget på Spark Declarative Pipelines (tidligere Delta Live Tables), med forventninger til datakvalitet, indlæsning gennem Lakeflow Connect og Auto Loader og PySpark-jobs planlagt i Lakeflow Jobs.
Unity Catalog og adgangskontrol
Kataloger, skemaer og tilladelser administreret som kode, rækkefiltre, kolonnemasker og attributbaserede politikker til personoplysninger, lineage og auditlogs læst fra systemtabeller og Delta Sharing til at give partnere styret adgang uden at kopiere data.
Migreringer til Databricks
Hadoop- og Hive-clustre, SQL Server-, Oracle- og Teradata-datavarehuse og Azure Synapse-workloads flyttet i etaper, Hive metastore-tabeller opgraderet til Unity Catalog og hver tabel afstemt med rækkeantal og totaler, før det gamle system slukkes.
Databricks SQL og AI/BI
SQL warehouses, der betjener Power BI og Tableau, AI/BI-dashboards, metric views, der definerer hver KPI én gang, og Genie, hvor forretningsbrugere stiller spørgsmål i almindeligt sprog over data og definitioner, som datateamet har kurateret.
Machine learning på Databricks
Feature engineering, træning fulgt i MLflow 3, modeller registreret i Unity Catalog og serveret fra Model Serving-endpoints, til prognose-, scorings- og anbefalingsmodeller trænet ved siden af de data, de bruger.
AI-agenter og retrieval på Databricks
Agenter bygget med Agent Bricks eller i kode, retrieval over jeres dokumenter med Databricks AI Search (tidligere Vector Search), tracing og evaluering i MLflow og applikationer på Databricks Apps med Lakebase, den administrerede Postgres-database, der rummer deres transaktionsdata.
Omkostningskontrol i Databricks
Forbrug opdelt efter job, warehouse og team fra faktureringens systemtabeller og derefter reduceret med serverless eller rigtigt dimensioneret compute, clusterpolitikker, auto-termination, Photon, hvor det betaler sig, og automatisk liquid clustering på store tabeller.
CI/CD med Declarative Automation Bundles
Jobs, pipelines og dashboards udrullet fra Git gennem Declarative Automation Bundles (tidligere Databricks Asset Bundles) med GitHub Actions eller Azure DevOps, PySpark-kode dækket af unit-tests og service principals med føderede legitimationsoplysninger i stedet for personlige adgangstokens.
Ansæt Databricks-ingeniører
Dedikerede Databricks-ingeniører
Databricks-ingeniører, der indgår i jeres team på fuld tid, arbejder i jeres repositories, tracker og møder og rapporterer til jeres leder. I interviewer dem; vi står for den ukrainske kontrakt, lønudbetalingen, faktureringen og ferie og orlov.
Levering af Databricks-projekter
Et team, der fører Databricks-projektet fra afgrænsning til release: estimering, udvikling, tests og udrulning, med en teknisk leder hos os, der ejer planen og kvaliteten.
Support og overtagelse af Databricks
Et eksisterende Databricks-system, der overtages fra et andet team eller holdes kørende: først en skrivebeskyttet gennemgang og en skriftlig liste over risici, derefter rettelser og nye funktioner i rækkefølge efter betydning.
Siden om dedikerede teams forklarer, hvordan specialister indgår i jeres team, og siden om outsourcing beskriver projektleverance, overtagelser og hvordan vi tager betaling.
Hvem arbejder på jeres Databricks-projekt
Databricks-ingeniører
Lakeflow, Spark, Unity Catalog og opsætning af platformen
Dataingeniører
Indlæsning, pipelines og datakvalitet
Analytics engineers og BI-udviklere
Databricks SQL, dbt, metric views og dashboards
Machine learning-ingeniører
MLflow, Model Serving og agenter
Cloud- og DevOps-ingeniører
Terraform, netværk og CI/CD
Et lakehouse drevet som software
Workspaces, kataloger, tilladelser, jobs og pipelines er alle defineret i kode: Terraform til platformen, bundles til jobs og pipelines og pull requests med tests for hver ændring, så produktion aldrig redigeres i hånden i en notebook, og ethvert miljø kan genopbygges.
Pris og adgang designes ind fra den første uge: compute tagget pr. team med budgetter og alarmer, clusterpolitikker, der sætter loft over det, der kan startes, personoplysninger maskeret gennem Unity Catalog og workspaces nået over privat netværk, hvor jeres sikkerhedspolitik kræver det.
Andre data- og AI-ydelser, vi leverer
AI og machine learning
Udvikling inden for AI og machine learning: forecasting, svindeldetektion, anbefalingssystemer, computer vision, NLP og talegenkendelse samt MLOps, med dedikerede machine learning-ingeniører eller projektleverance.
Data engineering
Data engineering: ETL-pipelines, Spark, dbt og streaming, data warehouses og lakehouses i Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift og Microsoft Fabric, med dedikerede data engineers eller projektleverance.
Dataanalyse og Power BI
Dataanalyse og Power BI: dashboards i Power BI, Tableau og Looker, produktanalyse, A/B-test, finansiel rapportering og marketingrapportering, med dedikerede dataanalytikere og BI-udviklere eller projektleverance.
Databaseudvikling
Databaseudvikling og -administration: skemadesign, tuning af forespørgsler, migreringer og sikkerhedskopier i SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle og MongoDB, med dedikerede databaseudviklere og DBA'er eller projektleverance.
Computer vision-udvikling
Computer vision-udvikling: objektdetektion, visuel inspektion, OCR, videoanalyse, medicinsk billeddannelse og modeller på edge-enheder, med dedikerede computer vision-ingeniører eller projektleverance.
Dataannotering
Dataannotering og labelling til AI: labelling af billeder, video, tekst, lyd og LiDAR, RLHF og evalueringsdata, med kvalitetskontrol af hvert batch, fra dedikerede dataannotatorer eller projektleverance.
MLOps
MLOps og rådgivning: ML-platforme, CI/CD til modeller, model registries, serving og autoskalering, GPU-infrastruktur, overvågning af drift og LLMOps, med dedikerede MLOps-ingeniører eller projektleverance.
Snowflake-udvikling
Snowflake-udvikling og -rådgivning: design af warehouse, indlæsning med Snowpipe og Openflow, dbt, migreringer, Cortex AI, sikkerhed og omkostningskontrol, med dedikerede Snowflake-udviklere eller projektleverance.
Kafka og event streaming
Apache Kafka-udvikling og -rådgivning: event-drevet arkitektur, Kafka Connect og Debezium, Flink og Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK og Event Hubs, med dedikerede Kafka-ingeniører eller projektleverance.
Workflow-automatisering
Workflow- og AI-automatisering: flows i n8n, Make, Zapier og Power Automate, AI-agenter i workflows, automatisering af CRM, økonomi og dokumenter, med dedikerede automatiseringsudviklere eller projektleverance.
Spørgsmål om Databricks-udvikling
Hvilke brancher arbejder jeres Databricks-ingeniører i?
Fintech, bank og forsikring til risiko-, svindel- og lovpligtige data; e-handel og detail til kunde-, ordre- og efterspørgselsdata; AI- og dataprodukter bygget på lakehouset; sundhed og life sciences til kliniske data og forskningsdata under strenge adgangsregler; reklame- og marketingteknologi til eventdata med høj volumen; produktion og energi til sensor- og telemetridata; og enterprise SaaS til produktanalyse.
Arbejder I med både Azure Databricks og Databricks på AWS og Google Cloud?
Ja, alle tre. Unity Catalog, Lakeflow og SQL warehouses fungerer på samme måde på hver; det, der ændrer sig, er netværket, identitetsopsætningen og lageret nedenunder, og de skrives i Terraform for den cloud, I bruger.
Kan I flytte os fra Hive metastore til Unity Catalog?
Ja. En opgørelse over tabeller, jobs og rettigheder kommer først, derefter opgraderes tabeller i grupper, jobs peges på de nye navne og testes, og den gamle metastore forbliver skrivebeskyttet, indtil alle forbrugere er flyttet.
Hvor hurtigt kan Databricks-ingeniører starte?
Når den rette Databricks-ingeniør er tilgængelig, afhænger starten kun af jeres samtale samt NDA og overdragelse af IP-rettigheder. Ellers gennemfører vi en søgning, som typisk giver kandidatprofiler inden for to til tre uger, og ingen starter, før I har sagt ja.
Hvordan ansætter vi Databricks-ingeniører gennem BigTree108?
Fortæl os om opgaverne, erfaringsniveauet og det timetal, I har brug for. Vi foreslår en eller to personer med deres profiler, I interviewer dem på samme måde, som I ville interviewe jeres egen medarbejder, og I underskriver én aftale med BIG TREE 108 LLC og modtager én faktura om måneden.
Hvem ejer det arbejde, de producerer?
Det gør I. Hver specialist har en underskrevet kontrakt med BigTree108, som overdrager alt arbejdsresultat til virksomheden, og vores aftale med jer overdrager det videre til jer. Kode, designs og dokumenter leveres ind i jeres egne repositories og værktøjer og opbevares ikke et sted, hvor kun vi kan ændre dem.
Planlægger eller udbedrer I en Databricks-platform?
Fortæl os om jeres cloud, jeres workloads, og hvad platformen skal levere. I får svar inden for én arbejdsdag: en plan, en gennemgang af omkostninger og styring eller kandidatprofiler.