Versneld naar Databricks.
De juiste compute, Unity Catalog, Lakeflow ETL, Asset Bundles. De keuzes die bepalen of Databricks zichzelf terugverdient of alleen maar een kostenpost wordt. Wij maakten ze al in tientallen rollouts, zodat jij ze niet opnieuw hoeft te maken. Plus een gratis accelerator die acht vragen omzet in Terraform, CI/CD en een compliancedocument.
VOOR WE BEGINNEN
Klinkt dit bekend?
Wat teams die al met Databricks werken, of het overwegen, ons vertellen nog voor er werk begint. Elk ervan heeft een uitweg, en de rest van deze pagina is hoe we er geraken.
Hoe we het aanpakken
All-purpose clusters die 24/7 blijven draaien, Photon standaard aan, een vast aantal workers op workloads met grillige pieken. De meeste Databricks-facturen zijn de prijs van compute-discipline die nooit ingevoerd werd.
Hoe we het aanpakken
Folders in je workspace overleven een Git-promotie niet. Zonder conventie voor repo-folders en zonder gelaagde structuur eindig je met honderden notebooks die niemand nog kan terugleiden naar een pipeline of een persoon.
Hoe we het aanpakken
Notebooks die met de hand verhuisd worden, jobs die per omgeving opnieuw geconfigureerd worden, secrets die in de omgevingsvariabelen van clusters geplakt worden. Asset Bundles plus Unity Catalog-permissies in Terraform schrappen bijna al dat werk, en de menselijke fouten die erbij horen.
Hoe we het aanpakken
Catalogs zonder conventie per omgeving, schema's waarin bronnen door elkaar lopen, permissies die in de UI aangeklikt zijn in plaats van in code vastgelegd. Het resultaat is een platform met governance waar het nog altijd voelt alsof iedereen maar wat doet.
Onze meningen, zwart op wit.
Zes van de patronen die we bij elke Databricks-rollout toepassen. Neergeschreven, zodat je ze kan lezen voor je met ons praat.
Job clusters voor productie. Nooit all-purpose.
All-purpose clusters laten jobs om dezelfde resources vechten en maken je kosten onvoorspelbaar. Job clusters starten op voor de run en stoppen automatisch. Inline gedefinieerd in de job spec, nooit hergebruikt over pipelines heen, zodat kosten en fouten netjes van elkaar gescheiden blijven.
Photon enkel waar joins en aggregaties de hoofdrol spelen.
Photon verdubbelt de DBU-kost. Dat loont voor zware joins over meerdere tabellen en GROUP BY op datasets boven ~100 GB. Niet voor eenvoudige ETL, data verplaatsen of de meeste DLT-pipelines. Photon standaard aanzetten is de kostenfout die we het vaakst zien.
Catalogs per omgeving. Schema's per bron, daarna per domein.
Unity Catalog ingedeeld als dev / test / acc / prod op catalogniveau. Bronze-schema's opgesplitst per bron (landing_sap, landing_salesforce) voor traceerbare lineage. Silver en Gold samengebracht per domein (ads, ads_sales), zodat verwante transformaties bij elkaar blijven.
Asset Bundles deployen code, workflows en infra als één geheel.
Notebooks, jobs en clusterconfiguraties samen geversioneerd en gedeployed. Gevalideerd in de PR met databricks bundle validate, geparametriseerd met ${var.warehouse_id} en ${env}, zodat promotie een configwijziging is en geen kopie. Een Git SHA op elk artifact, voor een propere rollback.
DLT voor transformaties in productie. Notebooks om te verkennen.
Delta Live Tables voor productie: ingebouwde expectations, automatische lineage, declaratieve dependencies. expect_or_fail() enkel voor echt kritieke regels. Gewone notebooks enkel voor ad-hocanalyse. Auto Loader voor cloud files, CDC voor transactionele bronnen.
Repo-folders, gelaagde structuur, gedeelde utilities.
/src en /test als top-level folders, gespiegeld. In de landing-lagen krijgen notebooks een naam naar bron en tabel, met de prefixen f_ en d_ voor facts en dimensies in de gold-laag. Een folder /shared voor utilities, zodat dezelfde logica niet in vier notebooks leeft.
Hoe we een Databricks-setup opleveren
Vier stappen. Elke keer dezelfde. De keuzes binnen elke stap hebben we al tientallen keren gemaakt, niet gewoon in de documentatie gelezen.
Verankeren
Één echte workload, één persoon die om het antwoord geeft. Wat we in de eerste iteratie opleveren, moet op zichzelf al nuttig zijn, niet een stukje van een migratieplan voor de hele tenant.
Juist dimensioneren
We meten datavolume, querypatronen en gelijktijdig gebruik voor we compute kiezen. Job clusters voor ETL, SQL Warehouses voor BI, autoscale-ranges afgestemd op de echte belasting. Photon enkel waar het die 2x waard is.
End to end bouwen
Van bron naar Unity Catalog naar Power BI of een andere afnemer verderop in de keten. DLT-pipelines volgens het medallion-patroon, Asset Bundles voor deployment, Terraform voor de permissies in Unity Catalog. De patronen die we bij elke rollout toepassen.
Overdragen
Cluster policies, runbooks, monitoring, CI/CD-pipelines. Je team draait het zonder ons, en de volgende workload hergebruikt wat er al staat. De documentatie staat naast de code, niet in een wiki die niemand opent.
Een rolloutplan voor Databricks in 5 minuten.
We hebben onze rolloutpatronen in een tool gegoten. Beantwoord acht vragen en je krijgt Terraform, CI/CD-pipelines, een document dat je compliancekeuzes onderbouwt en een interactieve rollout explorer terug. Gebruik het als vertrekpunt, of laat de uitvoering aan ons.
- Terraform HCL voor je Azure-tenant, workspaces en Unity Catalog
- CI/CD-pipelines en Asset Bundles om wijzigingen van omgeving naar omgeving door te zetten
- Compliancedocument dat elke keuze koppelt aan jouw frameworks
- 20+ frameworks ondersteund: GDPR, DORA, NIS2, ISO 27001, EU AI Act en meer
Ons Databricks-werk valt onder Data & analytics, binnen Bouwen.
Strategie beslist of Databricks de juiste keuze is. Wij bouwen het. Experts houden het draaiende nadat we het overgedragen hebben.
Strategie
Van zakelijke vragen naar een richting voor data, AI en software die je organisatie kan volgen.
Bekijken →Bouwen
Data en analytics, AI en software op maat. Gebouwd met adoptie en eigenaarschap vanaf dag één.
Bekijken →Experts
Specialisten die meedenken als teamgenoten. Ze houden je motor draaiend en je team scherp.
Bekijken →Overweeg je Databricks? Praat eerst met ons.
Een gesprek van een halfuur. We zeggen je of het de juiste keuze is voor jouw situatie, en wat er echt nodig is om één workload goed te laten draaien.
Plan een Databricks-gesprek