Utvecklings- och rådgivningstjänster för Databricks
Utveckling och rådgivning inom Databricks: implementering av lakehouse på Delta Lake och Unity Catalog, Lakeflow-pipelines och Spark-jobb, migreringar från Hadoop, äldre datalager och Hive metastore, Databricks SQL och AI/BI-instrumentpaneler, maskininlärning och AI-agenter på Databricks, CI/CD och kostnadsoptimering, med dedikerade Databricks-ingenjörer till ert team eller ett Databricks-projekt som levereras från början till slut.
Vad vi bygger med Databricks
Implementering av lakehouse på Databricks
Arbetsytor på Azure Databricks, AWS eller Google Cloud sätts upp i Terraform med Unity Catalog, lager för rådata, rensad data och affärsklar data i Delta Lake- eller Apache Iceberg-tabeller, och utveckling, staging och produktion separeras per katalog och arbetsyta.
Lakeflow-pipelines och Spark-jobb
Batch- och strömningspipelines i Lakeflow-pipelines, byggda på Spark Declarative Pipelines (tidigare Delta Live Tables), med förväntningar på datakvalitet, inläsning via Lakeflow Connect och Auto Loader samt PySpark-jobb som schemaläggs i Lakeflow Jobs.
Unity Catalog och åtkomstkontroll
Kataloger, scheman och behörigheter hanteras som kod, radfilter, kolumnmaskering och attributbaserade policyer för personuppgifter, lineage och granskningsloggar läses från systemtabeller, och Delta Sharing ger partner styrd åtkomst utan att data kopieras.
Migreringar till Databricks
Hadoop- och Hive-kluster, datalager i SQL Server, Oracle och Teradata samt arbetslaster i Azure Synapse flyttas i etapper, tabeller i Hive metastore uppgraderas till Unity Catalog och varje tabell stäms av med radantal och summor innan det gamla systemet stängs av.
Databricks SQL och AI/BI
SQL-warehouses som betjänar Power BI och Tableau, AI/BI-instrumentpaneler, metric views som definierar varje KPI en gång och Genie, där affärsanvändare ställer frågor med vanligt språk över data och definitioner som datateamet har kurerat.
Maskininlärning på Databricks
Feature engineering, träning som spåras i MLflow 3, modeller som registreras i Unity Catalog och serveras från Model Serving-endpoints, för prognos-, poängsättnings- och rekommendationsmodeller som tränas bredvid den data de använder.
AI-agenter och retrieval på Databricks
Agenter byggda med Agent Bricks eller i kod, retrieval över era dokument med Databricks AI Search (tidigare Vector Search), spårning och utvärdering i MLflow samt applikationer på Databricks Apps med Lakebase, den hanterade Postgres-databasen, som håller deras transaktionsdata.
Kostnadskontroll för Databricks
Kostnaderna delas upp per jobb, warehouse och team utifrån faktureringens systemtabeller och sänks sedan med serverless eller rätt dimensionerad beräkningskraft, klusterpolicyer, automatisk avstängning, Photon där det lönar sig och automatisk liquid clustering på stora tabeller.
CI/CD med Declarative Automation Bundles
Jobb, pipelines och instrumentpaneler driftsätts från Git via Declarative Automation Bundles (tidigare Databricks Asset Bundles) med GitHub Actions eller Azure DevOps, PySpark-kod täckt av enhetstester och tjänsteprinciper (service principals) med federerade åtkomstuppgifter i stället för personliga åtkomsttokens.
Anlita Databricks-ingenjörer
Dedikerade Databricks-ingenjörer
Databricks-ingenjörer som går med i ert team på heltid, arbetar i era repositories, ert ärendesystem och era möten och rapporterar till er teamledare. Ni intervjuar dem; vi står för det ukrainska avtalet, lönen, faktureringen och ledigheten.
Databricks-projektleverans
Ett team som tar Databricks-projektet från omfång till release: uppskattning, utveckling, tester och driftsättning, med en teknisk ledare hos oss som äger planen och kvaliteten.
Databricks-support och övertaganden
Ett befintligt Databricks-system som övertas från ett annat team eller hålls igång: först en skrivskyddad genomgång och en skriftlig riskförteckning, sedan rättningar och nya funktioner i ordning efter effekt.
Sidan om dedikerade team förklarar hur specialister går med i ert team, och sidan om outsourcing beskriver projektleverans, övertaganden och hur vi debiterar.
Vilka som arbetar i ert Databricks-projekt
Databricks-ingenjörer
Lakeflow, Spark, Unity Catalog och uppsättning av plattformen
Dataingenjörer
Inläsning, pipelines och datakvalitet
Analytics engineers och BI-utvecklare
Databricks SQL, dbt, metric views och instrumentpaneler
Maskininlärningsingenjörer
MLflow, Model Serving och agenter
Moln- och DevOps-ingenjörer
Terraform, nätverk och CI/CD
Ett lakehouse som drivs som mjukvara
Arbetsytor, kataloger, behörigheter, jobb och pipelines definieras alla i kod: Terraform för plattformen, bundles för jobb och pipelines och pull requests med tester för varje ändring, så att produktion aldrig redigeras för hand i en notebook och vilken miljö som helst kan byggas om.
Kostnad och åtkomst designas in från första veckan: beräkningskraft taggas per team med budgetar och larm, klusterpolicyer sätter tak för vad som kan startas, personuppgifter maskeras via Unity Catalog och arbetsytor nås över privata nätverk där er säkerhetspolicy kräver det.
Andra data- och AI-tjänster som vi erbjuder
AI och maskininlärning
Tjänster inom utveckling av AI och maskininlärning: prognoser, upptäckt av bedrägerier, rekommendationssystem, datorseende, NLP och taligenkänning samt MLOps, med dedikerade maskininlärningsingenjörer eller projektleverans.
Datateknik
Tjänster inom datateknik: ETL-pipelines, Spark, dbt och streaming, datalager och lakehouses på Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift och Microsoft Fabric, med dedikerade dataingenjörer eller projektleverans.
Dataanalys och Power BI
Tjänster inom dataanalys och Power BI: dashboards i Power BI, Tableau och Looker, produktanalys, A/B-testning, finansiell rapportering och marknadsföringsrapportering, med dedikerade dataanalytiker och BI-utvecklare eller projektleverans.
Databasutveckling
Tjänster inom databasutveckling och databasadministration: schemadesign, frågeoptimering, migreringar och backuper på SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle och MongoDB, med dedikerade databasutvecklare och DBA:er eller projektleverans.
Utveckling inom datorseende
Tjänster inom utveckling av datorseende: objektdetektering, visuell inspektion, OCR, videoanalys, medicinsk bildbehandling och modeller på edge-enheter, med dedikerade ingenjörer inom datorseende eller projektleverans.
Dataannotering
Tjänster inom dataannotering för AI: annotering av bild, video, text, ljud och LiDAR, RLHF och utvärderingsdata, med kvalitetskontroll av varje batch, från dedikerade dataannoterare eller projektleverans.
MLOps
MLOps-tjänster och rådgivning: ML-plattformar, CI/CD för modeller, modellregister, serving och autoskalning, GPU-infrastruktur, övervakning av drift och LLMOps, med dedikerade MLOps-ingenjörer eller projektleverans.
Snowflake-utveckling
Snowflake-utveckling och rådgivning: design av datalager, inhämtning med Snowpipe och Openflow, dbt, migreringar, Cortex AI, säkerhet och kostnadskontroll, med dedikerade Snowflake-utvecklare eller projektleverans.
Kafka och event streaming
Utveckling och rådgivning kring Apache Kafka: händelsedriven arkitektur, Kafka Connect och Debezium, Flink och Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK och Event Hubs, med dedikerade Kafka-ingenjörer eller projektleverans.
Arbetsflödesautomation
Tjänster inom arbetsflödes- och AI-automation: flöden i n8n, Make, Zapier och Power Automate, AI-agenter i arbetsflöden, automatisering av CRM, ekonomi och dokument, med dedikerade automationsutvecklare eller projektleverans.
Frågor om Databricks-utveckling
Inom vilka branscher arbetar era Databricks-ingenjörer?
Fintech, bank och försäkring, för risk-, bedrägeri- och regulatoriska data; e-handel och detaljhandel, för kund-, order- och efterfrågedata; AI- och dataprodukter byggda på lakehouse; hälso- och sjukvård samt life science, för kliniska data och forskningsdata under strikta åtkomstregler; reklam- och marknadsföringsteknik, för händelsedata med stora volymer; tillverkning och energi, för sensor- och telemetridata; samt SaaS för företag, för produktanalys.
Arbetar ni med både Azure Databricks och Databricks på AWS och Google Cloud?
Ja, alla tre. Unity Catalog, Lakeflow och SQL-warehouses fungerar på samma sätt i vart och ett; det som skiljer är nätverket, identitetsuppsättningen och lagringen under ytan, och dessa skrivs i Terraform för det moln ni använder.
Kan ni flytta oss från Hive metastore till Unity Catalog?
Ja. En inventering av tabeller, jobb och behörigheter kommer först, därefter uppgraderas tabellerna i grupper, jobben pekas om till de nya namnen och testas, och den gamla metastoren förblir skrivskyddad tills alla konsumenter har flyttat.
Hur snabbt kan Databricks-ingenjörer börja?
När rätt Databricks-ingenjör finns tillgänglig styrs starten bara av er intervju samt NDA och IP-överlåtelse. Annars gör vi en sökning, som vanligtvis ger kandidatprofiler inom två till tre veckor, och ingen börjar förrän ni har sagt ja.
Hur anlitar vi Databricks-ingenjörer via BigTree108?
Berätta om arbetet, senioriteten och de timmar ni behöver. Vi föreslår en eller två personer med deras profiler, ni intervjuar dem på samma sätt som ni skulle intervjua en egen anställning, och ni skriver under ett avtal med BIG TREE 108 LLC och får en faktura i månaden.
Vem äger arbetet de producerar?
Det gör ni. Varje specialist har ett undertecknat avtal med BigTree108 som överlåter allt arbetsresultat till bolaget, och vårt avtal med er överlåter det vidare. Kod, designer och dokument levereras in i era egna repositories och verktyg, inte på ett ställe där bara vi kan ändra dem.
Planerar eller åtgärdar ni en Databricks-plattform?
Berätta om ert moln, era arbetslaster och vad plattformen ska leverera. Ni får svar inom en arbetsdag: en plan, en granskning av kostnad och styrning eller kandidatprofiler.