Führen Sie kollaborative Workspaces zusammen und ermöglichen Sie es Data Engineers, Analyst:innen und Data Scientists, gemeinsam Pipelines zu entwickeln, Modelle zu trainieren und Innovation voranzutreiben. Databricks basiert auf Apache Spark, ist in Azure integriert und bietet die Leistung und Flexibilität, die moderne Daten-Workloads erfordern.
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Hero Section - Databricks - DE
Azure Databricks
Schaffen Sie eine einheitliche, skalierbare Grundlage für Data Engineering, Analytics und KI – basierend auf offenen Standards und nahtlos integriert in Azure.
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4 Grid Benefits - Databricks - DE
Nutzen Sie das volle Potenzial von Azure Databricks, um Data Engineering zu vereinfachen, Analysen zu beschleunigen und Machine Learning zu skalieren.
Ascent’s integrierte Databricks-Umgebung vereint Ihre Data Teams, beschleunigt die Entwicklung von Datenpipelines und ermöglicht fortschrittliche Analytik über Ihr gesamtes Azure-Ökosystem hinweg.
Grid Element 1 - Databricks - DE
Advanced Analytics freischalten.
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Grid Element 2 - Databricks - DE
Rollenübergreifende Zusammenarbeit in einem gemeinsamen Workspace.
Databricks ermöglicht es technischen Teams in Echtzeit zusammenzuarbeiten – mit vertrauten Sprachen wie Python, SQL und R. Ob bei der Entwicklung von Pipelines oder dem Training von Modellen – alle arbeiten in einer gemeinsamen, versionierten Umgebung, die Zusammenarbeit fördert und die Umsetzung beschleunigt.
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Grid Element 3 - Databricks - DE
Schnellere Pipelines dank Lakehouse-Architektur.
Durch die Kombination von Data Lake und Data Warehouse in einer Plattform bietet Databricks eine zentrale, konsolidierte Datenbasis – sowohl für strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Diese Architektur vereinfacht ETL-Prozesse, beseitigt Datensilos und ermöglicht eine schnellere sowie zuverlässigere Datenbereitstellung.
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Grid Element 4 - Databricks - DE
ML-Modelle in großem Maßstab entwickeln und bereitstellen.
Erleben Sie den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus – von Feature Engineering über Modelltraining bis hin zum Deployment. Integriertes MLflow-Tracking und die Anbindung an Azure Machine Learning erleichtern die Operationalisierung und das Monitoring prädiktiver Modelle.
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Journey - Databricks - DE
Ihre Fast Lane zur Erschließung neuer Datenkapazitäten mit Databricks.
Unser strukturierter Implementierungs-Workflow hilft Organisationen, das volle Potenzial von Databricks auszuschöpfen – indem er sicherstellt, dass jedes Datenprodukt optimal genutzt wird, jeder Prozess effizient abläuft und jedes Team zur Zusammenarbeit im großen Maßstab befähigt wird.
Step 1 - Databricks - DE
1
Datenaufbereitung und –integration.
Wir unterstützen Sie dabei, strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen in Delta Lake zusammenzuführen – für zuverlässige, zugängliche und abfragbare Daten im gesamten Downstream-Prozess.
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Step 2 - Databricks - DE
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Workspace- und Umgebungssetup.
Wir konfigurieren sichere, kollaborative Databricks-Arbeitsbereiche mit rollenbasiertem Zugriff, Identitätsintegration (z. B. Entra ID) und maßgeschneiderten Umgebungen für Engineering-, Analytics- und Data-Science-Teams.
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Step 3 - Databricks - DE
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Pipeline-Development.
Unsere Teams entwickeln skalierbare ETL-/ELT-Workflows mit Spark und Delta Live Tables, die auf Leistung, Wartbarkeit und Echtzeit-Datenverfügbarkeit im gesamten Unternehmen ausgelegt sind.
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Step 4 - Databricks - DE
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Machine learning & Performance-Optimierung.
Wir implementieren ML-Workflows mit integrierten Notebooks, MLflow und Azure ML. Für optimale Leistung und Skalierbarkeit optimieren wir Compute-Cluster, automatisieren das Scheduling und setzen plattformweit Maßnahmen zur Kostenkontrolle um.
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Step 5 - Databricks - DE
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Integration & Visualisierung.
Wir verbinden Ihre Databricks-Ergebnisse mit nachgelagerten Tools wie Power BI, Synapse und Excel – damit Ihre Insights genau dort ankommen, wo sie gebraucht werden – in Echtzeit und skalierbar.
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Value Prop 1 - Databricks - DE
Prop1 – Databricks - DE
Self-Service-Kollaboration ermöglichen.
Mit Databricks arbeiten Analyst:innen, Engineers und Data Scientists in einer nahtlosen Umgebung zusammen – mit gemeinsamen Notebooks, wiederverwendbarem Code und Versionskontrolle. So entstehen schneller Ergebnisse – ohne Übergaben, Verzögerungen oder Reibungsverluste.
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Value Proposition
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Value Prop 2 - Databricks - DE
Prop2 - Databricks - DE
Sicherheit und Governance von Beginn an mitdenken.
Von Workspace-Richtlinien bis zu Zugriffskontrolle und Datenherkunft: Wir helfen Ihnen, sichere und regelkonforme Databricks-Umgebungen aufzusetzen, die mit Ihren Anforderungen skalieren – ohne die Effizienz Ihrer Workflows einzuschränken.
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ValueProp 3 - Databricks - DE
Prop3 - Databricks - DE
Workflows optimieren und Entwicklerproduktivität steigern.
Mit Git-gestützter Entwicklung, CI/CD-Pipelines und modularen Codebasen unterstützen wir Ihre Engineering-Teams dabei, zuverlässige und reproduzierbare Datenprodukte mit voller Transparenz und minimalen Fehlerquoten zu entwickeln.
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ValueProp 4 - Databricks - DE
Prop4 - Databricks - DE
Time-to-Value beschleunigen.
Wir stellen Quick-Start-Vorlagen, kuratierte Bibliotheken und Unterstützung beim Onboarding zur Verfügung, damit Teams schnell durchstarten können – egal ob Sie Business Analyst:innen befähigen oder Data Science im großen Stil einführen möchten.
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Diagram 2 | Databricks - DE
Plattformarchitektur und -funktionen.
Basierend auf bewährter Microsoft-Referenzarchitektur. Beschleunigt durch Ascent.
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DE_FOOTER_Lets get started section - DATA
Let's get started.
Wir helfen unseren Kunden, bahnbrechende Produkte zu entwickeln, wichtige Daten- und Softwareprojekte durchzuführen und starke interne Teams aufzubauen. Sie stehen vor einer Herausforderung?
Wir sind bereit, wenn Sie es sind.
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