Was wir tun
Was wir in Ihrem Databricks prüfen
- Jobs und Pipelines, die unbemerkt scheitern
- Kosten von Clustern und Jobs
- Unity-Catalog-Zugriffe
- Inaktive Nutzer
- Qualität der Tabellen hinter Berichten und Modellen
Datenplattformen
Databricks-Controller: unbemerkt scheiternde Jobs, teure Cluster und überflüssige Zugriffe Ihr Databricks verarbeitet Daten, und die Rechnung wächst
Wir prüfen Ihr Databricks, damit die Daten hinter Ihren Modellen und Berichten korrekt sind und die Cluster-Kosten sinnvoll bleiben.
Termin vereinbaren29 %
verschwendete Cloud-Ausgaben, erster Anstieg seit fünf Jahren
Flexera, 202689 %
Datenverantwortliche mit KI in Produktion, die fehlerhafte Ergebnisse erlebt haben
Salesforce, 2025
Das Modell
Jedes Team erstellt Jobs, Notebooks und Cluster, immer öfter mit Hilfe von KI. Am Tag des Starts funktionieren sie. Mit der Zeit scheitern manche unbemerkt, andere laufen weiter, obwohl sie niemand braucht.
Jobs, die scheitern und Tabellen halb gefüllt zurücklassen
Laufende Cluster ohne Arbeit
KI-Modelle, trainiert mit fehlerhaften Daten
Unity-Catalog-Berechtigungen, die niemand prüft
Sprechen wir über Ihren Fall?
Ein Termin von 30 Minuten: Wir sehen uns an, was Sie haben und was zuerst geprüft werden sollte.
Fehlerhafte Daten gelangen in Ihre Modelle
Was aus Databricks kommt, speist Berichte und KI-Modelle. Ist die Eingabe fehlerhaft, ist es die Ausgabe auch, und die Rechenkosten fallen trotzdem an.
Kosten
Cluster und Jobs, die mehr kosten als sie leisten.
Korrekte Daten
Stille Fehler, bevor sie ein Modell erreichen.
Governance
Unity-Catalog-Zugriffe und inaktive Nutzer.
Was Sie erhalten
Was Sie erhalten
- Die fehlerhaften Jobs und welche Tabellen sie betreffen
- Die Cluster und Jobs, die Sie anpassen können
- Die überflüssigen Zugriffe und Nutzer
- Eine einseitige Management Summary
Zwei Wege der Zusammenarbeit
Ein neues System einmal vor dem Release prüfen oder alles alle drei Monate unter Kontrolle halten.
Vor dem Go-live
Neues System prüfen
Senden Sie die mit KI gebaute App, Website oder Datenbank und erhalten Sie jede Lücke mit Behebung vor dem Deployment.
- Einmaliges Review
- Sicherheit, Datenbank und Performance
- Behebungsplan vor dem Go-live
Alle drei Monate
Alles unter Kontrolle halten
Wir prüfen jedes Quartal Code, Server und Datenplattformen: fehlerhafte Flüsse, inaktive Nutzer und Kosten.
- Review pro Quartal
- Fehlerhafte Datenflüsse und ungenutzte Lizenzen
- Vorher-nachher-Bericht in jedem Quartal
Häufige Fragen
Warum Databricks alle drei Monate prüfen?
Weil jedes Quartal neue Jobs und Cluster entstehen und stille Fehler und Kosten wachsen, ohne dass jemand hinsieht.
Ändern Sie etwas in unserem Workspace?
Nicht ohne Ihre Freigabe. Wir liefern den Plan und setzen die Änderungen auf Wunsch gemeinsam mit Ihrem Team um.
Welche Einsparung kann ich erwarten?
Das hängt von Ihrer Nutzung ab. Wir messen es beim ersten Review mit Ihren eigenen Clustern und Jobs, ohne Zahlen im Voraus.
Termin vereinbaren
Sagen Sie uns, was Sie beschäftigt. Im Termin erklären wir, wie wir es lösen.