Servizi di sviluppo e consulenza Databricks
Sviluppo e consulenza Databricks: implementazione di lakehouse su Delta Lake e Unity Catalog, pipeline Lakeflow e job Spark, migrazioni da Hadoop, data warehouse legacy e Hive metastore, Databricks SQL e dashboard AI/BI, machine learning e agenti AI su Databricks, CI/CD e ottimizzazione dei costi, con ingegneri Databricks dedicati per il Suo team o un progetto Databricks realizzato end to end.
Che cosa realizziamo con Databricks
Implementazione di lakehouse su Databricks
Workspace su Azure Databricks, AWS o Google Cloud configurati in Terraform con Unity Catalog, livelli raw, puliti e pronti per il business in tabelle Delta Lake o Apache Iceberg e sviluppo, staging e produzione separati per catalogo e workspace.
Pipeline Lakeflow e job Spark
Pipeline batch e in streaming in Lakeflow pipelines, basate su Spark Declarative Pipelines (in precedenza Delta Live Tables), con expectation sulla qualità dei dati, acquisizione tramite Lakeflow Connect e Auto Loader e job PySpark pianificati in Lakeflow Jobs.
Unity Catalog e controllo degli accessi
Cataloghi, schemi e permessi gestiti come codice, filtri di riga, maschere di colonna e policy basate sugli attributi per i dati personali, lineage e log di audit letti dalle tabelle di sistema, e Delta Sharing per concedere ai partner un accesso governato senza copiare i dati.
Migrazioni verso Databricks
Cluster Hadoop e Hive, data warehouse SQL Server, Oracle e Teradata e carichi Azure Synapse trasferiti per fasi, tabelle dell’Hive metastore aggiornate a Unity Catalog e ogni tabella riconciliata con conteggi di righe e totali prima di spegnere il vecchio sistema.
Databricks SQL e AI/BI
SQL warehouse che servono Power BI e Tableau, dashboard AI/BI, metric view che definiscono ogni KPI una sola volta e Genie, con cui gli utenti di business pongono domande in linguaggio naturale su dati e definizioni curati dal team dati.
Machine learning su Databricks
Feature engineering, addestramento tracciato in MLflow 3, modelli registrati in Unity Catalog e serviti da endpoint Model Serving, per modelli di previsione, scoring e raccomandazione addestrati accanto ai dati che utilizzano.
Agenti AI e recupero su Databricks
Agenti sviluppati con Agent Bricks o in codice, recupero sui documenti con Databricks AI Search (in precedenza Vector Search), tracciamento e valutazione in MLflow e applicazioni su Databricks Apps con Lakebase, il database Postgres gestito, che ne conserva i dati transazionali.
Controllo dei costi di Databricks
Spesa suddivisa per job, warehouse e team a partire dalle tabelle di sistema della fatturazione, poi ridotta con calcolo serverless o dimensionato correttamente, cluster policy, terminazione automatica, Photon dove si ripaga e liquid clustering automatico sulle tabelle di grandi dimensioni.
CI/CD con i Declarative Automation Bundles
Job, pipeline e dashboard distribuiti da Git tramite Declarative Automation Bundles (in precedenza Databricks Asset Bundles) con GitHub Actions o Azure DevOps, codice PySpark coperto da test unitari e service principal con credenziali federate invece di token di accesso personali.
Ingaggiare ingegneri Databricks
ingegneri Databricks dedicati
Ingegneri Databricks che entrano a tempo pieno nel Suo team, lavorano nei Suoi repository, nel Suo tracker e nelle Sue riunioni e rispondono al Suo responsabile. Li intervista Lei; noi ci occupiamo del contratto ucraino, delle buste paga, della fatturazione e delle ferie.
Realizzazione di progetti Databricks
Un team che porta il progetto Databricks dal perimetro al rilascio: stima, sviluppo, test e deployment, con un responsabile tecnico da parte nostra che risponde del piano e della qualità.
Supporto e presa in carico di sistemi Databricks
Un sistema Databricks esistente rilevato da un altro team o mantenuto in esercizio: prima una revisione in sola lettura e un elenco scritto dei rischi, poi correzioni e nuove funzionalità in ordine di impatto.
La pagina sul team dedicato spiega come gli specialisti entrano nel Suo team, e la pagina sull’outsourcing tratta la realizzazione di progetti, le prese in carico e il modo in cui fatturiamo.
Chi lavora al Suo progetto Databricks
ingegneri Databricks
Lakeflow, Spark, Unity Catalog e configurazione della piattaforma
Data engineer
Acquisizione, pipeline e qualità dei dati
Analytics engineer e sviluppatori BI
Databricks SQL, dbt, metric view e dashboard
Ingegneri machine learning
MLflow, Model Serving e agenti
Ingegneri cloud e DevOps
Terraform, rete e CI/CD
Un lakehouse gestito come software
Workspace, cataloghi, permessi, job e pipeline sono tutti definiti nel codice: Terraform per la piattaforma, bundle per job e pipeline e pull request con test per ogni modifica, così la produzione non viene mai modificata a mano in un notebook e qualsiasi ambiente può essere ricostruito.
Costi e accessi sono previsti fin dalla prima settimana: risorse di calcolo etichettate per team con budget e avvisi, cluster policy che limitano ciò che può essere avviato, dati personali mascherati tramite Unity Catalog e workspace raggiunti tramite rete privata dove la policy di sicurezza lo richiede.
Altri servizi di dati e AI che offriamo
AI e machine learning
Servizi di sviluppo AI e machine learning: previsioni, rilevamento delle frodi, sistemi di raccomandazione, computer vision, NLP e riconoscimento vocale e MLOps, con machine learning engineer dedicati o realizzazione di progetti.
Data engineering
Servizi di data engineering: pipeline ETL, Spark, dbt e streaming, data warehouse e lakehouse su Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift e Microsoft Fabric, con data engineer dedicati o realizzazione di progetti.
Data analytics e Power BI
Servizi di data analytics e Power BI: dashboard in Power BI, Tableau e Looker, product analytics, A/B test, reportistica finanziaria e di marketing, con data analyst e sviluppatori BI dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo di database
Servizi di sviluppo e amministrazione di database: progettazione dello schema, ottimizzazione delle query, migrazioni e backup su SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle e MongoDB, con sviluppatori di database e DBA dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo di computer vision
Servizi di sviluppo di computer vision: rilevamento di oggetti, ispezione visiva, OCR, video analytics, imaging medicale e modelli su dispositivi edge, con computer vision engineer dedicati o realizzazione di progetti.
Annotazione dei dati
Servizi di annotazione ed etichettatura dei dati per l’AI: etichettatura di immagini, video, testo, audio e LiDAR, RLHF e dati di valutazione, con controllo qualità su ogni lotto, da annotatori di dati dedicati o realizzazione di progetti.
MLOps
Servizi e consulenza MLOps: piattaforme ML, CI/CD per i modelli, model registry, serving e autoscaling, infrastruttura GPU, monitoraggio del drift e LLMOps, con MLOps engineer dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo Snowflake
Sviluppo e consulenza Snowflake: progettazione del warehouse, ingestion con Snowpipe e Openflow, dbt, migrazioni, Cortex AI, sicurezza e controllo dei costi, con sviluppatori Snowflake dedicati o realizzazione di progetti.
Kafka e event streaming
Sviluppo e consulenza Apache Kafka: architettura event-driven, Kafka Connect e Debezium, Flink e Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK ed Event Hubs, con ingegneri Kafka dedicati o realizzazione di progetti.
Automazione dei workflow
Servizi di automazione di workflow e AI: flussi n8n, Make, Zapier e Power Automate, agenti AI nei workflow, automazioni per CRM, finanza e documenti, con sviluppatori di automazione dedicati o realizzazione di progetti.
Domande sullo sviluppo con Databricks
In quali settori lavorano i vostri ingegneri Databricks?
Fintech, banche e assicurazioni, per dati di rischio, frodi e normativi; e-commerce e retail, per dati di clienti, ordini e domanda; prodotti AI e di dati costruiti sul lakehouse; sanità e life sciences, per dati clinici e di ricerca sotto rigide regole di accesso; pubblicità e marketing technology, per dati di eventi ad alto volume; manifattura ed energia, per dati di sensori e telemetria; e SaaS enterprise, per il product analytics.
Lavorate con Azure Databricks e con Databricks su AWS e Google Cloud?
Sì, con tutti e tre. Unity Catalog, Lakeflow e gli SQL warehouse funzionano allo stesso modo su ciascuno; cambiano la rete, la configurazione delle identità e l’archiviazione sottostante, che vengono scritte in Terraform per il cloud in uso.
Potete portarci dall’Hive metastore a Unity Catalog?
Sì. Prima viene l’inventario di tabelle, job e permessi, poi le tabelle vengono aggiornate per gruppi, i job vengono indirizzati ai nuovi nomi e testati, e il vecchio metastore resta in sola lettura finché tutti i consumatori non sono passati.
Con quale rapidità possono iniziare ingegneri Databricks?
Quando è disponibile il profilo giusto per il ruolo di ingegnere Databricks, l’avvio dipende soltanto dal Suo colloquio e dalla firma dell’NDA e della cessione della proprietà intellettuale. Altrimenti avviamo una ricerca, che di norma produce profili di candidati entro due o tre settimane, e nessuno inizia finché Lei non ha detto di sì.
Come ingaggiare ingegneri Databricks tramite BigTree108?
Ci indichi il lavoro, il livello di seniority e l’impegno orario necessario. Le proponiamo una o due persone con i rispettivi profili, Lei le intervista come farebbe con una Sua assunzione e firma un unico contratto con BIG TREE 108 LLC, ricevendo una sola fattura al mese.
A chi appartiene il lavoro che producono?
A Lei. Ogni specialista ha un contratto firmato con BigTree108 che cede all’azienda tutto il lavoro prodotto, e il nostro accordo con Lei lo cede a sua volta. Codice, design e documenti vengono consegnati nei Suoi repository e strumenti, non conservati dove solo noi possiamo modificarli.
Sta pianificando o correggendo una piattaforma Databricks?
Ci indichi il cloud, i carichi di lavoro e ciò che la piattaforma deve offrire. Riceverà una risposta entro un giorno lavorativo: un piano, una verifica di costi e governance oppure profili di candidati.