Databricks-Pipelines, die in Produktion halten

• Die Plattform läuft, aber jede neue Quelle ist ein eigenes Projekt
• Du brauchst Change Data Capture aus operativen Datenbanken, keine nächtlichen Full Loads
• Die Geschäftslogik steckt in SAP oder altem SQL und muss auf Databricks neu gebaut werden
• Releases in Produktion laufen manuell, und niemand macht sie gern

Zuerst einigen wir uns auf wenige Muster: wie Daten in Bronze landen, wie in Silver die Historie gehalten wird und was eine Gold-Tabelle zu einem Datenprodukt macht, auf das sich jemand verlassen kann. Dann wenden wir sie auf deine wichtigsten Quellen an, mit Lakeflow Declarative Pipelines oder schlichtem Delta MERGE, je nachdem, was passt. Alles geht per CI/CD mit Declarative Automation Bundles und Azure DevOps von Dev bis Prod.

• Watermarks, die Zeilen verlieren.

  Zeitstempelbasierte inkrementelle Loads verpassen Änderungen aus lang laufenden Transaktionen. CDC aus dem Log der Quelle oder ein sorgfältig gewähltes Watermark vermeidet stille Lücken.

• Bronze für immer behalten, oder gar nicht.

  Beides ist teuer: das eine im Speicher, das andere, wenn du neu verarbeiten musst. Entscheide die Aufbewahrung pro Quelle.

• SCD-Logik zehnmal geschrieben.

  Slowly Changing Dimensions gehören in ein getestetes Muster, nicht in jedes Notebook.

• Datenprodukte ohne Owner und Versionen.

  Eine Gold-Tabelle, die ohne Vorwarnung ihre Struktur ändert, bricht nachgelagerte Reports. Releases, Versionen und ein Changelog lösen das.

• Ingestion-Muster für deine Quelltypen, dokumentiert und wiederverwendbar
• Produktive Pipelines für deine wichtigsten Quellen, mit Monitoring und Alerting
• Einen Release-Prozess für Datenprodukte, von Dev über Test bis Prod
• CI/CD-Pipelines in Azure DevOps, die dein Team selbst betreibt

• 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.

  Start im Detail

• 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.

  Betrieb im Detail