Diensten voor Databricks-ontwikkeling en -consultancy
Databricks-ontwikkeling en -consultancy: lakehouse-implementatie op Delta Lake en Unity Catalog, Lakeflow-pipelines en Spark-jobs, migraties vanuit Hadoop, legacy-warehouses en de Hive metastore, Databricks SQL en AI/BI-dashboards, machine learning en AI-agents op Databricks, CI/CD en kostenoptimalisatie, met dedicated Databricks-engineers voor uw team of een Databricks-project dat van begin tot eind wordt opgeleverd.
Wat wij bouwen met Databricks
Lakehouse-implementatie op Databricks
Workspaces op Azure Databricks, AWS of Google Cloud ingericht in Terraform met Unity Catalog, ruwe, opgeschoonde en bedrijfsklare lagen in Delta Lake- of Apache Iceberg-tabellen, en ontwikkeling, staging en productie gescheiden per catalog en workspace.
Lakeflow-pipelines en Spark-jobs
Batch- en streamingpipelines in Lakeflow-pipelines, gebouwd op Spark Declarative Pipelines (voorheen Delta Live Tables), met verwachtingen voor datakwaliteit, ingestie via Lakeflow Connect en Auto Loader, en PySpark-jobs ingepland in Lakeflow Jobs.
Unity Catalog en toegangsbeheer
Catalogs, schema’s en grants beheerd als code, rijfilters, kolommaskers en op attributen gebaseerd beleid voor persoonsgegevens, lineage en auditlogs gelezen uit systeemtabellen, en Delta Sharing om partners beheerde toegang te geven zonder gegevens te kopiëren.
Migraties naar Databricks
Hadoop- en Hive-clusters, SQL Server-, Oracle- en Teradata-warehouses en Azure Synapse-workloads in fasen verhuisd, Hive metastore-tabellen geüpgraded naar Unity Catalog, en elke tabel afgestemd op rijaantallen en totalen voordat het oude systeem wordt uitgeschakeld.
Databricks SQL en AI/BI
SQL-warehouses die Power BI en Tableau bedienen, AI/BI-dashboards, metric views die elke KPI één keer definiëren, en Genie, waarmee zakelijke gebruikers in gewone taal vragen stellen over gegevens en definities die het datateam heeft samengesteld.
Machine learning op Databricks
Feature engineering, training bijgehouden in MLflow 3, modellen geregistreerd in Unity Catalog en geserveerd vanuit Model Serving-endpoints, voor prognose-, scoring- en aanbevelingsmodellen die naast de gegevens worden getraind die ze gebruiken.
AI-agents en retrieval op Databricks
Agents gebouwd met Agent Bricks of in code, retrieval over uw documenten met Databricks AI Search (voorheen Vector Search), tracing en evaluatie in MLflow, en applicaties op Databricks Apps met Lakebase, de beheerde Postgres-database, die hun transactionele gegevens bevat.
Kostenbeheersing voor Databricks
Uitgaven uitgesplitst per job, warehouse en team uit de facturatiesysteemtabellen, daarna verlaagd met serverless of juist gedimensioneerde rekenkracht, clusterbeleid, auto-termination, Photon waar het zichzelf terugverdient, en automatische liquid clustering op grote tabellen.
CI/CD met Declarative Automation Bundles
Jobs, pipelines en dashboards uitgerold vanuit Git via Declarative Automation Bundles (voorheen Databricks Asset Bundles) met GitHub Actions of Azure DevOps, PySpark-code gedekt door unittests, en service principals met gefedereerde inloggegevens in plaats van persoonlijke toegangstokens.
Databricks-engineers inhuren
Dedicated Databricks-engineers
Databricks-engineers die fulltime bij uw team komen, in uw repositories, tracker en vergaderingen werken en aan uw lead rapporteren. U interviewt hen; wij dragen het Oekraïense contract, de salarisadministratie, de facturatie en het verlof.
Uitvoering van Databricks-projecten
Een team dat het Databricks-project van scope tot release brengt: schatting, bouw, tests en deployment, met een technical lead aan onze kant die het plan en de kwaliteit bewaakt.
Databricks-support en overnames
Een bestaand Databricks-systeem dat van een ander team is overgenomen of draaiend wordt gehouden: eerst een review in leesmodus en een schriftelijke lijst met risico’s, daarna oplossingen en nieuwe functies in volgorde van impact.
De pagina dedicated team legt uit hoe specialisten bij uw team komen, en de pagina outsourcing behandelt projectoplevering, overnames en hoe wij rekenen.
Wie aan uw Databricks-project werkt
Databricks-engineers
Lakeflow, Spark, Unity Catalog en inrichting van het platform
Data-engineers
Ingestie, pipelines en datakwaliteit
Analytics engineers en BI-ontwikkelaars
Databricks SQL, dbt, metric views en dashboards
Machine-learningengineers
MLflow, Model Serving en agents
Cloud- en DevOps-engineers
Terraform, netwerken en CI/CD
Een lakehouse beheerd als software
Workspaces, catalogs, grants, jobs en pipelines zijn allemaal in code gedefinieerd: Terraform voor het platform, bundles voor jobs en pipelines, en pull requests met tests voor elke wijziging, zodat productie nooit met de hand in een notebook wordt bewerkt en elke omgeving kan worden herbouwd.
Kosten en toegang zijn vanaf de eerste week meeontworpen: rekenkracht getagd per team met budgetten en meldingen, clusterbeleid dat begrenst wat er gestart kan worden, persoonsgegevens gemaskeerd via Unity Catalog, en workspaces bereikt via privénetwerken waar uw beveiligingsbeleid dat vereist.
Andere data- en AI-diensten die wij leveren
AI en machine learning
Diensten voor de ontwikkeling van AI en machine learning: voorspellingen, fraudedetectie, aanbevelingssystemen, computer vision, NLP en spraakherkenning, en MLOps, met dedicated machine learning-engineers of projectoplevering.
Data-engineering
Diensten voor data-engineering: ETL-pijplijnen, Spark, dbt en streaming, warehouses en lakehouses op Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift en Microsoft Fabric, met dedicated data-engineers of projectoplevering.
Data-analyse en Power BI
Diensten voor data-analyse en Power BI: dashboards in Power BI, Tableau en Looker, productanalytics, A/B-testen, financiële en marketingrapportage, met dedicated data-analisten en BI-ontwikkelaars of projectoplevering.
Databaseontwikkeling
Diensten voor databaseontwikkeling en -beheer: schemaontwerp, query-tuning, migraties en back-ups op SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle en MongoDB, met dedicated databaseontwikkelaars en DBA’s of projectoplevering.
Computer vision-ontwikkeling
Diensten voor computer vision-ontwikkeling: objectdetectie, visuele inspectie, OCR, videoanalyse, medische beeldvorming en modellen op edge-apparaten, met dedicated computer vision-engineers of projectoplevering.
Data-annotatie
Diensten voor data-annotatie en labeling voor AI: labelen van beeld, video, tekst, audio en LiDAR, RLHF- en evaluatiedata, met kwaliteitscontrole op elke batch, door dedicated data-annotators of projectoplevering.
MLOps
MLOps-diensten en -advies: ML-platforms, CI/CD voor modellen, modelregisters, serving en autoscaling, GPU-infrastructuur, driftmonitoring en LLMOps, met dedicated MLOps-engineers of projectoplevering.
Snowflake-ontwikkeling
Snowflake-ontwikkeling en -advies: warehouse-ontwerp, ingestie met Snowpipe en Openflow, dbt, migraties, Cortex AI, beveiliging en kostenbeheersing, met dedicated Snowflake-ontwikkelaars of projectoplevering.
Kafka en event streaming
Apache Kafka-ontwikkeling en -advies: event-driven architectuur, Kafka Connect en Debezium, Flink en Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK en Event Hubs, met dedicated Kafka-engineers of projectoplevering.
Workflowautomatisering
Diensten voor workflow- en AI-automatisering: flows in n8n, Make, Zapier en Power Automate, AI-agents in workflows, automatisering van CRM, financiën en documenten, met dedicated automatiseringsontwikkelaars of projectoplevering.
Vragen over Databricks-ontwikkeling
In welke sectoren werken uw Databricks-engineers?
Fintech, bankieren en verzekeringen, voor risico-, fraude- en toezichtgegevens; e-commerce en retail, voor klant-, bestel- en vraaggegevens; AI- en dataproducten op basis van het lakehouse; de zorg en life sciences, voor klinische en onderzoeksgegevens onder strikte toegangsregels; advertentie- en martech, voor eventgegevens met hoog volume; productie en energie, voor sensor- en telemetriegegevens; en enterprise SaaS, voor productanalytics.
Werkt u met Azure Databricks en met Databricks op AWS en Google Cloud?
Ja, alle drie. Unity Catalog, Lakeflow en de SQL-warehouses werken op elk op dezelfde manier; wat verandert zijn het netwerk, de identiteitsopzet en de onderliggende opslag, en die worden in Terraform vastgelegd voor de cloud die u gebruikt.
Kunt u ons van de Hive metastore naar Unity Catalog verhuizen?
Ja. Eerst komt een inventaris van tabellen, jobs en rechten, daarna worden tabellen in groepen geüpgraded, jobs naar de nieuwe namen verwezen en getest, en blijft de oude metastore alleen-lezen totdat elke afnemer is overgestapt.
Hoe snel kunnen Databricks-engineers beginnen?
Als de juiste Databricks-engineer beschikbaar is, hangt de start alleen af van uw interview en de NDA en IP-overdracht. Anders voeren wij een zoektocht uit, die doorgaans binnen twee tot drie weken kandidaatprofielen oplevert, en niemand begint voordat u ja hebt gezegd.
Hoe huren we Databricks-engineers in via BigTree108?
Vertel ons over het werk, het senioriteitsniveau en de uren die u nodig hebt. Wij stellen een of twee mensen voor met hun profielen, u interviewt hen zoals u uw eigen medewerker zou interviewen, en u tekent één overeenkomst met BIG TREE 108 LLC en ontvangt één factuur per maand.
Wie is eigenaar van het werk dat zij opleveren?
U. Elke specialist heeft een getekend contract met BigTree108 dat alle werkresultaten aan het bedrijf toewijst, en onze overeenkomst met u draagt ze verder aan u over. Code, ontwerpen en documenten worden geleverd in uw eigen repositories en tools, en niet bewaard op een plek waar alleen wij ze kunnen wijzigen.
Plant of herstelt u een Databricks-platform?
Vertel ons uw cloud, uw workloads en wat het platform moet opleveren. U krijgt binnen één werkdag antwoord: een plan, een kosten- en governancereview, of kandidaatprofielen.