Praksis · Data & Databricks
Dataplatforme & Databricks
Data engineering- og Databricks-rådgivning er arbejdet med at bygge en moderne dataplatform, jeres organisation kan stole på — kortlægge landskabet, designe et styret Lakehouse, bygge pålidelige pipelines og åbne data op for analyse og AI.
Strategys leverer de senior data engineers og Databricks-specialister, der udfører arbejdet — som et projektteam eller indlejret i jeres — til organisationer, der har brug for, at data er korrekte.
Hvem er det til
Til organisationer, der drives af deres data
De organisationer, der får mest ud af en moderne dataplatform, er dem, hvor data indgår i beslutninger, der betyder noget — reguleret rapportering, forskning, drift. De deler én begrænsning: platformen skal være styret, og tallene skal være korrekte.
-
Finanssektoren
Banker og forsikringsselskaber, der konsoliderer risiko-, regulatoriske, aktuarmæssige og analytiske workloads på én styret platform under DORA-krav om driftsmæssig modstandsdygtighed.
-
Life science
Pharma- og biotekorganisationer, der bygger forsknings-, omics- og kliniske datapipelines, som skal kunne holde i regulerede miljøer.
-
Den offentlige sektor & industrien
Myndigheder og producenter, der moderniserer analyser og driftsdata over på åbne, reviderbare fundamenter, de selv kan eje internt.
Sådan arbejder vi
En platform, I kan stole på og eje
Vi bygger platformen i lag, med governance designet ind fra starten frem for tilføjet senere. Hvor udgangspunktet er et ældre SAS-landskab, dækker den samme praksis flytningen — se vores dedikerede side om SAS-til-Databricks-migrering for, hvordan vi holder reguleret rapportering præcis gennem forandringen.
-
Kortlæg datalandskabet
Kortlæg kilder, pipelines, forbrugere og smertepunkter, og bliv enige om, hvad platformen skal levere — til analyse, rapportering og AI — før noget byggeri begynder.
-
Design Lakehouse
Design en målarkitektur på Databricks Lakehouse: lagdelte data (bronze/sølv/guld), governance- og adgangsmodel og hvordan den passer til jeres cloud og eksisterende værktøjer.
-
Byg pipelines
Byg pålidelige, testede data engineering-pipelines i Spark SQL og Python — batch og streaming — med kvalitetstjek, så nedstrøms brugere kan stole på data.
-
Styr og sikr
Sæt katalogisering, lineage, adgangskontrol og omkostningsstyring på plads, så platformen er sikker, reviderbar og økonomisk at drive, efterhånden som den vokser.
-
Forankr analyse og AI
Åbn de styrede data op for BI, analyse og maskinlæring, og opkvalificér jeres team, så platformen ejes internt og ikke efterlades afhængig af os.
Erfaring
Senior data engineers, ikke en læreplads
Hver konsulent, vi sætter på et dataengagement, er en seniorspecialist med praktisk data engineering- og Databricks-erfaring. Vi arbejder på tværs af finanssektoren, life science, den offentlige sektor og produktion og med seniorspecialister med både dansk og international erfaring. Styrede data er også fundamentet for vores AI- og generativ AI-arbejde.
FAQ
Data & Databricks — spørgsmål vi får
Hvad laver en Databricks-konsulent?
En Databricks-konsulent designer og bygger dataplatforme på Databricks Lakehouse og de data engineering-pipelines, der forsyner dem. I praksis betyder det at kortlægge jeres datalandskab, designe målarkitekturen, bygge testede pipelines i Spark SQL og Python, sætte governance og sikkerhed på plads og muliggøre analyse og AI ovenpå — og derefter overdrage det, så jeres team kan drive det.
Hvad er Databricks Lakehouse?
Lakehouse er en arkitektur, der kombinerer en data lakes lave omkostning og fleksibilitet med et data warehouses pålidelighed og ydeevne på én platform. Den lader data engineering, analyse og AI køre mod de samme styrede data, hvilket er grunden til, at organisationer konsoliderer på den frem for at vedligeholde separate systemer.
Håndterer I også SAS-til-Databricks-migrering?
Ja. SAS-til-Databricks-migrering er en specialistdel af denne praksis, udbredt i bank, forsikring og den offentlige sektor, hvor de tungeste SAS-landskaber ligger. Vi har en dedikeret side om, hvordan vi kortlægger, konverterer og validerer SAS-workloads over på Databricks uden at bryde reguleret rapportering.
Hvilken cloud bygger I Databricks på?
Databricks kører på de store cloududbydere, og vi arbejder efter den platform, jeres organisation har valgt. Det Lakehouse-design, de pipelines og de governance-mønstre, vi bruger, er stort set ens på tværs af clouds, så tilgangen ændrer sig ikke med den underliggende udbyder.
Hvordan sikrer I, at dataplatformen er troværdig og styret?
Vi designer governance ind fra starten — datakvalitetstjek i pipelines, katalogisering og lineage, så folk kan finde og stole på data, adgangskontrol, så de rette personer ser de rette data, og omkostningsstyring, så det forbliver økonomisk. For regulerede kunder er det forskellen på en platform, der består revision, og en, der ikke gør.
Kan Strategys arbejde som indlejrede specialister eller som et fuldt projektteam?
Begge dele. Vi leverer senior data engineers og Databricks-specialister enten indlejret i jeres team som ressourceudvidelse eller som et projektteam, der ejer leverancen fra ende til anden, i hele Danmark og Norden på dansk, engelsk og andre europæiske sprog.
Bygger eller moderniserer I en dataplatform?
Fortæl os om jeres datalandskab, og hvad det skal levere. Vi gennemgår, hvordan et styret Databricks Lakehouse ville fungere for jeres organisation.
Kontakt os