Wdrażamy Databricks Lakehouse Platform jako wspólne środowisko dla danych, machine learningu i AI. Pracujemy z Unity Catalog, Delta Lake, MLflow i Mosaic AI, aby połączyć data engineering, analitykę i modele AI na jednej platformie.
Databricks ogranicza silosy między data engineering, data science, analityką i zespołami AI. Dane, modele, eksperymenty, notebooki i procesy produkcyjne mogą działać na wspólnej platformie z jednolitym modelem governance.
Delta Lake, Apache Iceberg, Parquet i MLflow wspierają pracę na otwartych standardach. Dzięki temu organizacja ogranicza zależność od jednego dostawcy i zachowuje większą elastyczność architektoniczną w długim horyzoncie.
MLflow, Model Registry, Model Serving i Feature Store wspierają pełny cykl życia modeli - od eksperymentu, przez walidację i rejestrację, po wdrożenie oraz monitoring w środowisku produkcyjnym.
Mosaic AI umożliwia budowę rozwiązań AI i agentów AI z natywnym dostępem do danych organizacji. Vector Search, Agent Framework i AI Guardrails wspierają tworzenie rozwiązań RAG, asystentów oraz agentów działających na kontrolowanej warstwie danych.
Projektujemy architekturę Lakehouse opartą na Delta Lake, Delta Live Tables, Auto Loader oraz modelu medallion architecture - bronze, silver, gold. Celem jest skalowalna warstwa danych przygotowana pod analitykę, machine learning i AI.
Wdrażamy Unity Catalog jako centralną warstwę governance dla danych, modeli ML i notebooków. Zakres może obejmować kontrolę dostępu na poziomie wierszy i kolumn, lineage, audit trail oraz zasady pracy z danymi w różnych zespołach.
Konfigurujemy procesy ML w MLflow: eksperymenty, Model Registry, Model Serving, A/B testing i monitoring modeli. Dzięki temu organizacja może zarządzać pełnym cyklem życia modeli - od eksperymentu po wdrożenie produkcyjne.
Wdrażamy komponenty Mosaic AI, takie jak Vector Search, Agent Framework i AI Guardrails. Zakres może obejmować budowę rozwiązań RAG, asystentów i agentów AI zintegrowanych z Unity Catalog oraz kontrolowaną warstwą danych.
Projektujemy deklaratywne pipeline'y ELT z wykorzystaniem Delta Live Tables, reguł jakości danych oraz przetwarzania przyrostowego. Celem jest mniej ręcznego kodu i większa kontrola nad jakością oraz niezawodnością przepływów danych.
Integrujemy Databricks z SAP Datasphere, SAP BW, SAP S/4HANA, Salesforce, Workday, Kafka, kolejkami komunikatów oraz systemami on-premise. W razie potrzeby przygotowujemy również niestandardowe konektory.
Projekt Databricks zaczynamy od decyzji architektonicznych: topologii workspace'ów, modelu bezpieczeństwa, konfiguracji Unity Catalog, standardów nazewnictwa oraz zasad pracy zespołów data engineering, data science i AI. Następnie uruchamiamy MVP data engineering dla jednej lub dwóch domen danych, najczęściej w modelu medallion architecture. Na tym etapie konfigurujemy podstawowe przepływy danych, reguły jakości, monitoring i governance. W kolejnym kroku przygotowujemy ML/AI enablement: przykładowy model end-to-end w MLflow, rejestr modeli, proces wdrożeniowy oraz zasady monitorowania modeli w środowisku produkcyjnym. Pełny rollout Databricks w organizacji zajmuje zwykle 6-12 miesięcy, w zależności od liczby domen danych, wymagań governance, integracji oraz poziomu dojrzałości zespołów data engineering i AI.
Stack technologiczny
Certyfikacje zespołu w obszarze Databricks, data engineering, machine learning, AI i systemów enterprise potwierdzają gotowość SNOK do realizacji projektów Databricks end-to-end.
Spółka z sektora finansowego
Databricks Lakehouse dla risk analytics: Delta Lake i MLflow jako fundament pod modele kredytowe.
Producent przemysłowy
Analityka IoT na Databricks: dane SCADA, predictive maintenance oraz integracja z SAP.
Spółka technologiczna
Mosaic AI dla customer agents: Vector Search i Agent Framework z dostępem do danych produktowych.
Databricks jest zwykle lepszym wyborem dla organizacji ML-first, które mają duże potrzeby w obszarze data engineering, ETL, machine learningu i analityki dużych wolumenów danych. Snowflake częściej sprawdza się w organizacjach SQL-first, skoncentrowanych na BI i self-service analytics. W praktyce część organizacji wykorzystuje oba rozwiązania - Databricks dla data engineering i ML, Snowflake dla BI i analityki samoobsługowej.
Tak, przy zaawansowanym data engineeringu kompetencje Apache Spark nadal są istotne. Jednocześnie Databricks SQL i Delta Live Tables pozwalają realizować część scenariuszy bez głębokiej znajomości Spark, szczególnie w zespołach analitycznych i BI.
To zależy od profilu obciążeń. Databricks bywa korzystniejszy kosztowo przy dużym udziale compute, ETL, trenowania modeli i przetwarzania big data. Snowflake bywa korzystniejszy przy obciążeniach SQL-heavy, BI i self-service analytics. SNOK pomaga porównać TCO dla konkretnego scenariusza klienta.
Oba rozwiązania wspierają governance danych. Unity Catalog jest głęboko zintegrowany z procesami ML/AI w Databricks i obejmuje dane, modele oraz notebooki. Snowflake Horizon jest mocno osadzony w klasycznym governance dla środowisk SQL i danych analitycznych. Wybór zależy od dominującego modelu pracy organizacji: ML-first, SQL-first lub hybrydowego.
