Databricks 合作伙伴
Databricks 咨询与实施服务
把企业数据迁移到一个可治理、成本可控、可支撑 AI 的湖仓平台上。作为 Databricks 官方合作伙伴，高期为能源、制造与高科技企业设计、迁移并运维 Databricks 环境；同时依托 15 年以上 SAP 认证合作伙伴经验，深入理解数据真正来源的 ERP 与 HCM 系统。
Databricks 合作伙伴SAP 认证合作伙伴15 年以上企业交付经验
一、企业为什么选择我们
多数 Databricks 项目超出预算，并不是因为算力昂贵，而是因为没人说得清费用归属。我们从第一个工作区起就把成本纳入管理：集群策略、标签规范、作业级费用分摊，以及 serverless 与经典模式的取舍都是主动决策而非默认选择。您将按业务单元、数据管道与工作负载获得月度支出视图，并掌握可调整的手段。结果是财务可以批准、工程团队可以持续使用的平台，而不是在第四个月突然出现的账单。
二、Databricks 服务
Databricks 评估与架构设计
评估现有数据资产，定义目标湖仓架构，并输出含成本测算与实施次序的路线图。
迁移至 Databricks
将数据仓库、SAP BW、本地 Hadoop 与既有 ETL 分批迁移至 Delta Lake，每批均经过验证。
SAP 与 ERP 数据集成
在湖仓中抽取、建模并治理 SAP ECC、S/4HANA 与 SuccessFactors 数据，同时不破坏源系统的接口约定。
数据工程与数据管道
基于 Delta Live Tables 构建稳定的批处理与流式管道，包含调度、测试与可观测性。
基于 Unity Catalog 的数据治理
实施目录结构、访问控制、血缘与审计，满足企业内部制度与监管要求。
成本优化与 FinOps
合理配置算力、落实集群策略并建立费用分摊机制，使平台支出可归属、可预测。
BI 与分析赋能
在 Databricks SQL 上交付语义模型与报表，并对接业务已在使用的分析工具。
AI 与机器学习应用
在受治理的企业数据上构建并运营机器学习与生成式 AI 场景，配套可持续交接的 MLOps 实践。
三、实施方式
01 — 评估与架构设计
2–4 周梳理现有数据资产、工作负载与使用方；识别哪些值得迁移、哪些应当下线；输出含成本模型与分批计划的目标架构。交付物：架构决策记录，以及可用于预算编制的实施路线图。
02 — 试点 / MVP
6–10 周选择一个有实际业务意义的工作负载做端到端落地——数据接入、建模、治理以及面向使用方的输出。试点在真实数据上验证架构，并确立后续各批次统一遵循的工程标准。
03 — 分批迁移
每批 6–12 周工作负载按优先级分组迁移。既有业务逻辑先记录再重建；数据管道按既定数据质量要求测试；每批交付均附运维手册。
04 — 并行运行验证
2–4 周新旧系统并行运行。我们在明细与汇总两个层面进行结果对账，与业务责任人共同处理差异，之后才建议切换。
05 — 企业级推广
6–18 个月以上其余业务域按验证过的模式接入，同时建立平台规范、自助分析能力与培训体系，使团队在没有我们在场的情况下也能自行建设。
06 — 优化与扩展
持续进行持续开展成本调优、性能优化与治理复审，并随平台成熟扩展至 AI 场景。
四、选择高期
- Databricks 官方合作伙伴
- 平台能力经 Databricks 合作伙伴计划认可
- SAP 认证合作伙伴
- 15 年以上企业系统交付经验
- 20 余名 SAP 顾问
- 覆盖 ERP、HCM 与业务流程
- 能源、制造、高科技
- 我们的核心行业
高期并非从外部切入数据工程领域。我们的起点是 15 年以上实施与运维企业数据来源系统的经验——SAP ERP、SuccessFactors HCM 以及周边业务系统。作为 Databricks 官方合作伙伴，我们将这种对源系统的熟悉，与经 Databricks 合作伙伴计划认可的平台能力结合，并可获取合作伙伴赋能、培训与技术资源。实际效果是：项目启动时我们已经理解您的成本中心、生产层级与人力资源数据模型——调研环节更少，数据模型返工更少，因为数据能够对账，业务也更愿意信任这个湖仓平台。
五、行业聚焦
能源与电力
将 SCADA、计量、资产与 ERP 数据整合进受治理的湖仓；在统一数据口径上支撑预测性维护、发电与负荷分析以及监管报送。
制造业
统一 MES、质量、供应链与 SAP 数据，支撑良率分析、需求预测以及跨工厂、跨产品线的追溯。
高科技
将产品运行数据、研发数据与商务数据汇聚在一起，缩短分析周期，支撑由机器学习驱动的产品与运营决策。