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Ihre Data Intelligence Platform für AI & Analytics Databricks Consulting

Vereinen Sie Data Engineering, Data Science und Business Intelligence auf einer offenen Lakehouse-Architektur. Wir begleiten Sie von der Migration bis zur produktiven Generative AI – unabhängig, technologisch exzellent und skalierbar.

Eine Person sitzt an einem Schreibtisch, hat Kopfhörer auf und schaut in die Kamera.

End-to-End Services für Ihre Databricks-Journey

Mit unserem ganzheitlichen Leistungsportfolio begleiten wir Sie von der strategischen Architektur über die agile Automatisierung und innovative KI-Anwendungen bis hin zur performanten Datenanalyse direkt auf Ihrer Databricks-Plattform.

Strategie & Architektur

Wir konzipieren Ihr Databricks Lakehouse auf Basis einer skalierbaren Medaillon-Architektur (Bronze/Silver/Gold). Unsere Migration Services lösen teure Legacy-Systeme oder Hadoop-Cluster ab und überführen sie auf die moderne Data Intelligence Platform. Ein zentraler Unity Catalog sichert dabei die durchgängige Governance für Daten und KI-Modelle.

Data Engineering & Integration

Für die Pipeline Automation bauen wir robuste ETL/ELT-Strecken mit Delta Live Tables und Databricks Workflows auf. Dynamische Use Cases im Retail oder Manufacturing bedienen wir durch performante Streaming- & Real-Time-Lösungen. Die Bereitstellung erfolgt modern via Infrastructure as Code (Terraform) direkt in Ihren CI/CD-Pipelines.

Generative AI & Mosaic AI

Wir entwickeln maßgeschneiderte KI-Agenten und RAG-Systeme direkt auf Ihren Unternehmensdaten. Über LLM Ops steuern wir das Training, Fine-Tuning und Deployment von Sprachmodellen via MLflow und Mosaic AI. Eine integrierte Vector Search ermöglicht zudem die semantische Suche in unstrukturierten Dokumenten und Bildern.

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Mit Databricks SQL realisieren Sie hochperformante Dashboards und Ad-hoc-Analysen per Serverless-Technologie direkt auf dem Lakehouse. Dank der nahtlosen Integration binden wir Ihre gewohnten Tools wie PowerBI, Tableau oder dbt ohne Medienbruch an die Plattform an.

Maßgeschneiderte Lösungen für Ihre Industrie

Bei komplexen ML-Landschaften geht es nicht nur um Algorithmen. Es geht um eine Plattform, die Teams schneller macht, Betrieb professionalisiert und Innovation reproduzierbar in Produktion bringt.

Retail & Consumer Goods (RCG)

Unternehmen im Einzelhandel und Konsumgüterbereich nutzen die Databricks Lakehouse Platform, um fortschrittliche Analysemodelle zu implementieren. Dies reicht von der Demand Forecasting & Inventory Optimization, bei der maschinelles Lernen zur präziseren Vorhersage der Nachfrage und zur Optimierung von Lagerbeständen eingesetzt wird, bis hin zu Personalisierung & Customer 360. Konkret ermöglicht die Verarbeitung großer Kundendatenmengen die Entwicklung von Echtzeit-Empfehlungen (z.B. zur Steigerung des Warenkorbwerts) und die Erstellung hyper-personalisierter Kundenerlebnisse über alle Kanäle hinweg.

MEHR ERFAHREN

Industrie und Energiebranche

In der Fertigungs- und Energiebranche liegt der Fokus auf der Operationalisierung von IoT-Daten. Mittels der Databricks-Plattform können große Mengen an Sensordaten in Echtzeit verarbeitet und analysiert werden, um Predictive Maintenance zu realisieren. Dies minimiert ungeplante Ausfallzeiten von Maschinen und senkt die Wartungskosten. Gleichzeitig werden durch die Integration von Betriebs- und Geschäftsdaten digitale Zwillinge (Digital Twins) und eine umfassende Supply Chain Visibility geschaffen, welche eine simulationsbasierte Optimierung von Prozessen und eine resiliente Lieferkette ermöglichen.

Logistics

Medien- und Logistikunternehmen setzen auf Databricks zur Optimierung ihrer Geschäftsmodelle und Betriebsabläufe. Im Bereich Logistik ermöglicht die Analyse von Telematik- und Routendaten eine Routenoptimierung in Echtzeit, die Treibstoffkosten senkt und Lieferzeiten verbessert. In beiden Sektoren spielt die Verarbeitung von Marktdaten und Kundeninteraktionen eine Schlüsselrolle für die Dynamische Preisgestaltung, um Angebot und Nachfrage optimal aufeinander abzustimmen und somit den Umsatz zu maximieren.

Erfolgsgeschichten aus der Praxis

RATIONAL AG: Digitale Produkte zur Energieeinsparung und Vermeidung von Geräteausfällen

Effizienz steigern & Kosten senken: Wie RATIONAL & inovex IoT-Daten in smarte Services für nachhaltige Großküchentechnik verwandeln.

CASE STUDY LESEN

HORNBACH: Aufbau einer Analytics Platform

inovex hat für Hornbach eine Plattform zur Analyse von Bewertungen von Kund:innen aufgebaut. Eine der Motivationen für das Projekt war der Wunsch von HORNBACH, Reviews auf Social Platforms wie Google Maps analysieren zu können. Damit sind die Bewertungen gemeint, die Kund:innen nach dem Besuch im Baumarkt abgeben können – welcher Baumarkt besucht wurde, wie das Kauferlebnis wahrgenommen wurde etc. Ziel ist es, auf anonymisierter Basis die Stimmung der Kund:innen beim Einkauf in den Märkten zu erkennen und die Ergebnisse grafisch ansprechend zu visualisieren, um daraus Verbesserungspotenziale beim Verkauf abzuleiten.

CASE STUDY LESEN

Eine KI-Plattform für den gesamten ML-Lifecycle

Lakehouse, Realtime Inference, MLOps und GenAI mit Databricks

Wir realisieren eine End-to-End Machine-Learning-Plattform, die Data Engineering, Data Science und Operations verbindet. Databricks und offene Standards bilden den Kern – maßgeschneidert für Ihre Organisation.

Realtime Model Serving & Inference

Databricks Model Serving skaliert serverless von 0 auf Tausende Requests pro Sekunde. Canary Deployments und Traffic Splitting ermöglichen sichere Rollouts neuer Modellversionen.

Feature Store & Data Consistency

Ein zentraler Feature Store sorgt dafür, dass Training und Inferenz auf dieselben Merkmale zugreifen. Realtime-Lookups schaffen konsistente Live-Entscheidungen.

MLOps Automation & Monitoring

MLflow Model Registry, CI/CD-Pipelines und Drift-Monitoring steuern den Weg vom Code-Commit bis zum Re-Training automatisiert und nachvollziehbar.

Generative AI & LLMOps

Wir betreiben Open-Source-LLMs sicher in Ihrer Cloud und integrieren Vektordatenbanken für performante RAG-Anwendungen auf Basis Ihrer Unternehmensdaten.

Vom Datenberg zum konkreten Business Case

Theorie ist gut, messbarer ROI ist besser. Lassen Sie uns in einem gemeinsamen Scoping-Termin Ihre Datenquellen analysieren.

Zertifizierte Exzellenz

Unser Team besteht aus festangestellten Experten, die kontinuierlich in der inovex Academy und durch das Databricks Partner Academy Programm weitergebildet werden. Wir halten zahlreiche Zertifizierungen in:

  • Databricks Certified Data Engineer (Associate & Professional)
  • Databricks Certified Machine Learning Practitioner
  • Databricks Generative AI Specialist

FAQ: Häufige Fragen zu Databricks & inovex

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Lakehouse und einem klassischen Data Warehouse?

Ein Data Lakehouse, wie die Databricks-Architektur, vereint die Kosteneffizienz und Flexibilität eines Data Lakes mit der Performance und Datenstruktur eines Data Warehouses. Während klassische Warehouses oft teure Datensilos bilden, ermöglicht das Lakehouse Business Intelligence (BI) und Artificial Intelligence (AI) auf einer einzigen, offenen Plattform.

Warum sollte ich Databricks statt eines klassischen Data Warehouse nutzen?

Databricks vereint als Data Intelligence Platform die besten Eigenschaften von Data Lakes und Warehouses (Lakehouse). Dies ermöglicht Kosteneinsparungen (TCO), offene Datenformate (kein Lock-in) und die native Unterstützung von KI/ML-Workloads auf derselben Datenbasis.

Wie unterstützt inovex bei der Einführung von Generative AI mit Databricks?

Unsere Databricks-Expert:innen unterstützen beim optimalen, auf Ihre Use Cases zugeschnittenen Einsatz der Databricks Plattform, größtmöglicher Automation, sowie fortgeschrittener Anwendung von Spark zur performanten Verarbeitung großer Datenmengen. Darüber hinaus unterstützen unsere Data Scientists bei der Mosaic AI und dem Agent Framework von Databricks, um sichere, unternehmenseigene KI-Modelle zu entwickeln. Von der Datenaufbereitung im Unity Catalog bis zum Deployment via Model Serving begleiten wir den gesamten Lebenszyklus (LLMOps).

Ist inovex ein offizieller Databricks Partner?

Ja, inovex ist Databricks Select Partner mit nachgewiesener Expertise in Data Engineering, Data Science und der Implementierung komplexer Cloud-Architekturen in der DACH-Region.

Wie hilft der Databricks Unity Catalog bei der Data Governance?

Der Unity Catalog ist eine zentrale Governance-Lösung für die gesamte Databricks-Plattform. Er ermöglicht es Unternehmen, Zugriffsrechte für Dateien, Tabellen, Machine-Learning-Modelle und Dashboards an einem Ort zu verwalten. Dies minimiert Sicherheitsrisiken, vereinfacht Audits und stellt sicher, dass Compliance-Vorgaben (wie die DSGVO) eingehalten werden.

Was sind die Vorteile einer Medaillon-Architektur (Bronze, Silver, Gold)?

Die Medaillon-Architektur ist ein Datenstruktur-Design. Sie verbessert schrittweise die Datenqualität, Governance, Wiederverwendbarkeit und Performance, während sie die Fehlerbehebung und Datenherkunft (Lineage) vereinfacht und Kosten optimiert.

  • Bronze: Rohdaten (Raw Data) direkt aus den Quellen.
  • Silver: Bereinigte, gefilterte und transformierte Daten.
  • Gold: Hochwertige, aggregierte Daten, die direkt für Business-Analysen oder KI-Modelle bereitstehen.
Kann ich Generative AI und LLMs direkt in Databricks entwickeln?

Ja, über Mosaic AI bietet Databricks eine Ende-zu-Ende-Umgebung für Generative AI. Unternehmen können eigene Large Language Models (LLMs) trainieren, Fine-Tuning betreiben oder RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation) aufbauen, um KI-Agenten sicher mit ihren internen Unternehmensdaten zu füttern.

Wie vermeidet Databricks einen Vendor-Lock-in?

Databricks setzt konsequent auf Open-Source-Standards wie Delta Lake, Apache Spark und MLflow. Da das Speicherformat (Parquet) offen ist, behalten Unternehmen die volle Hoheit über ihre Daten und können diese auch mit anderen Tools nutzen, ohne an einen spezifischen Cloud-Anbieter gebunden zu sein.

Was kostet ein Databricks-Assessment und wie lange dauert es?

Ein typisches Databricks-Assessment bei inovex dauert je nach Komplexität der bestehenden Infrastruktur zwischen x und y Wochen. Dabei analysieren wir Ihre Datenlandschaft, identifizieren Einsparpotenziale (TCO) und erstellen eine Roadmap für die Migration oder die Implementierung Ihrer ersten Use Cases.

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Hans-Peter Zorn
Head of Artificial Intelligence

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