Zu Databricks migrieren
Modernisieren Sie Ihre Datenplattform durch einen Umstieg auf Databricks Lakehouse
Kosten senken, Innovation beschleunigen und Ihre Datenplattform vereinfachen – das geht ganz unkompliziert durch Migration von Ihrem Enterprise Data Warehouse oder älteren Data Lake zu Databricks Lakehouse. Danach führen Sie alle Daten-, Analytics- und KI-Workloads auf einer modernen, einheitlichen Plattform aus, die auf offenen Standards basiert und durch einen gemeinsamen Governance-Ansatz abgesichert ist.
Warum zu Databricks migrieren?
Ihre Datenplattform vereinfachen
Holen Sie sich eine moderne zentralisierte Plattform für alle Daten-, Analytics- und KI-Anwendungsfälle. Damit vereinheitlichen Sie Governance und Nutzungserlebnis cloud- und datenteamübergreifend.
Kostengünstig skalieren
Schluss mit dem Verwalten von Servern: Ab jetzt skalieren Sie bedarfsgerecht per Serverless. Betreiben Sie Data Warehousing im großen Stil mit einem bis zu 12-mal besseren Preis-Leistungs-Verhältnis.
Innovationen beschleunigen
Erstellen Sie KI-, ML- und Echtzeit-Analytics-Funktionen schneller mit kollaborativen Selfservice-Tools und Open-Source-Technologien wie MLflow und Apache Spark™.
Unbesorgt migrieren
Wir haben Hunderte von Kunden bei der Migration von Legacy-Datenplattformen unterstützt. Der Einsatz eines gestaffelten End-to-End-Migrationsprozesses stellt ein kalkulierbares Modell bereit, das die Kosten sowohl während als auch nach der Migration nachvollziehbar macht. Außerdem stellt der Lakehouse-First-Ansatz beim Migrieren aller Workloads die Unterstützung für bestehende wie auch neue Anwendungsfälle sicher. Das Ergebnis: geringere Risiken, eine beschleunigte Time-to-Value und ein höherer ROI.
Die 5 Phasen der Datenmigration
Phase 1:
Entdeckung
Automatisieren Sie die Erkennung mit Profilern. So erhalten Sie Einblicke in die Workloads auf Ihrer Legacy-Plattform und können die Nutzungskosten der Databricks-Plattform einschätzen.
Phase 2:
Bewertung
Führen Sie mithilfe von Analyzern eine detaillierte Bewertung der Codekomplexität durch und veranschlagen Sie die Kosten für das Migrationsprojekt.
Phase 3:
Strategie
Erledigen Sie das Technologie-Mapping und entwickeln Sie unter fachkundiger Anleitung von Databricks optimale Migrationsverfahren für alle betroffenen Quellplattformen.
Phase 4:
Pilotprojekt in der Produktion
Führen Sie ein Pilotprojekt mit Ihren Anwendungsfällen durch, und verwenden Sie gegebenenfalls Codekonverter, um Legacy-Code in Databricks-kompatiblen Code zu transkompilieren. Entwickeln Sie einen Implementierungsplan und eine Roadmap für die Migration.
Phase 5:
Implementierung
Wiederholen Sie diese Schritte für alle Workloads. Erhalten Sie Hilfe bei der Migrationsausführung und beim Support durch zertifizierte Partner oder Databricks Professional Services.
Kunden, die erfolgreich zu Databricks migriert sind
Kundenbericht
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On-Premise-Anwendungen vollständig außer Betrieb nehmen und so Kosten einsparen und schneller zum Erfolg kommen
Kundenbericht
Der Umstieg in die Cloud läutet eine neue Ära des datengesteuerten Einzelhandels ein
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Cloud Data Migration von Accenture
Weniger Rätselraten, höherer Mehrwert
Legacy System Migration von Avanade
Durch Verlagerung das gesamte Potenzial Ihrer Daten erschließen
Migrate to Cloud and Databricks von Capgemini
Datenmigration zur Databricks Lakehouse-Plattform optimieren
Migrate to Databricks von Celebal Technologies
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SAS Migration Accelerator von Tensile AI
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Migrationslösung LeapLogic von Impetus
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Snowflake-to-Databricks Migration von Lovelytics
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Daten unbesorgt zu Databricks verschieben
Data Intelligence Suite von Wipro
Unbesorgt zu Databricks migrieren
Wechsel zu einer Data Lakehouse-Strategie – eine weise Entscheidung
Wie Ihnen ein Data Lakehouse-Ansatz dabei helfen kann, die üblichen Einschränkungen von Data Warehouses und Data Lakes zu überwinden
Ressourcen
E-Books
Veranstaltungen
Blogs
Erste Schritte
Eine Migration muss Ihnen heutzutage kein Kopfzerbrechen mehr bereiten. Fragen Sie uns einfach: Wir zeigen Ihnen, wie das bei Ihnen ablaufen könnte.
