01 · Start
In Tagen startklar, nicht in Monaten
Ein erprobtes Deployment-Playbook und Beratung zu den Setup-Entscheidungen, die sich später nur schwer rückgängig machen lassen: Workspaces, Unity Catalog, Netzwerk, Identitäten.
Azure Databricks · Lakehouse-Architektur · KI-fähige Datenplattformen
Databricks im Kern, und alles drumherum.
In jedem Projekt steht Azure Databricks im Mittelpunkt, zusammen mit der Arbeit drumherum: Azure-Setup, Quellsysteme, Governance und Reporting. Du bekommst einen erfahrenen Blick darauf, was du früh entscheiden solltest, was flexibel bleiben darf und was dir in Produktion auf die Füße fällt.
QuellenSAP, Kernsysteme, Dateien, APIs
BronzeRoh, wie angeliefert
SilverBereinigt und vereinheitlicht
GoldBereit für BI und KI
AnwendungsfälleDashboards, ML, Agents
Unity Catalog steuert jede Schicht
- Du arbeitest mit Martin, nicht mit einem Junior-Team
- Inhabergeführt
- Einer von nur zwei in Deutschland
- Databricks MVP
- Mit Sitz in Deutschland, für Kunden in ganz Europa
- Hamburg
- Hier laufen die meisten unserer Projekte
- Finanzen & Handel
Was wir tun
Vom ersten Workspace bis zum stabilen Betrieb.
Die meisten Teams brauchen in jeder Phase eine andere Art von Unterstützung. Wir holen dich dort ab, wo du stehst, und hinterlassen eine Plattform, die dein eigenes Team betreiben kann.
02 · Ausbau
Pipelines, die in Produktion halten
Blueprints für robuste, skalierbare Ingestion, neue Quellen genau dann, wenn du sie brauchst, und Datenprodukte, die aus neuen Datenideen etwas machen, das tatsächlich genutzt wird.
03 · Betrieb
Schlanker Betrieb, laufender Nutzen
Neue Databricks-Features gezielt einführen, Datenqualitäts- und Pipeline-Probleme schnell beheben und die Plattform aktuell halten, ohne großes Ops-Team.
Mit wem du arbeitest
Martin Debus, Gründer
Martin auf LinkedInMartin arbeitet seit 2018 mit Azure Databricks und hat SNOWGLOBE 2022 gegründet, um Databricks-Plattformen von Anfang bis Ende aufzubauen, von der Azure-Infrastruktur darunter bis zum Reporting obendrauf. Davor war er der erste Data Scientist bei EDEKA und hat dort das Data & Analytics Team auf mehr als 20 Personen ausgebaut.
Wenn du SNOWGLOBE beauftragst, arbeitest du direkt mit ihm. Keine Übergabe an ein Junior-Team.
Databricks MVPIm August 2026 von Databricks zum MVP (Most Valuable Professional) ernannt, für Beiträge zur Community. Er ist einer von nur zwei Databricks MVPs in Deutschland.Auf LinkedIn
Kurze Tipps aus der täglichen Databricks-Arbeit.
Martin DebusThe Lakehouse Path - Unity Catalog Secret Migration
Databricks Unity Catalog Secrets are GA. Weiterlesen auf LinkedIn
- Martin Debus
The _object_metadata Column
The
_object_metadatacolumn is in public preview (requires Databricks Runtime 18.2 or above). Weiterlesen auf LinkedIn - Martin Debus
Tags on Notebooks
You can apply tags to notebooks in Databricks. Weiterlesen auf LinkedIn
The Lakehouse Path
Notizen aus echten Lakehouse-Projekten.
Databricks Secret Scope to Unity Catalog Secrets Migration Guide
Migrate Databricks secret scopes to Unity Catalog secrets: why it pays off, a four-step migration path with code, and limitations to know.
Auf The Lakehouse Path lesen
Lass uns über dein Lakehouse sprechen.
Dreißig Minuten, keine Folien. Bring die Frage mit, die immer wiederkommt.