Databricks KI-Mitarbeiter
Ein KI-Mitarbeiter von Superkind, der in Databricks Daten abfragt, Auswertungen erstellt, Pipelines prüft und Datensätze für dich korrigiert. Du schreibst ihm in Teams oder Outlook, er arbeitet in Databricks und meldet sich mit dem Ergebnis zurück. Vor sensiblen Aktionen wartet er auf deine Freigabe.
- Hosting in der EU
- AVV nach DSGVO
- Sofort startbereit
- Arbeitet in Teams, Slack und mehr
Was ist ein Databricks-KI-Mitarbeiter?
Ein Databricks-KI-Mitarbeiter ist eine KI, die sich mit eurem Databricks-Konto verbindet und dort Arbeit erledigt. Er beantwortet nicht nur Fragen, er führt die Aktionen aus: Daten mit SQL abfragen, MLflow-Runs auswerten, Lakeflow-Pipelines prüfen und Vector-Search-Indizes durchsuchen. Superkind baut diesen KI-Mitarbeiter mit eurem Firmenwissen und liefert das fertige Ergebnis dorthin, wo euer Team arbeitet.
Anders als bei Workflow-Tools wie Zapier oder Make gibt es nichts zu konfigurieren. Keine Trigger, keine Zaps, keine Pflege. Du beschreibst das Ergebnis in normalem Deutsch, der KI-Mitarbeiter wählt die passenden Databricks-Aktionen, verbindet sie mit euren anderen Systemen und holt sich vor sensiblen Aktionen deine Freigabe.
Databricks ist eine Daten- und KI-Plattform für SQL-Analysen, Data Engineering, Machine Learning und Unternehmensdaten im Lakehouse.
Du fragst in Teams
Beschreib in normalem Deutsch, welche Daten oder Auswertung du brauchst.
Superkind wählt die Aktionen
Sucht aus den Databricks-Aktionen die passenden aus und verkettet sie.
Superkind arbeitet in Databricks
Führt SQL-Abfragen aus, prüft Pipelines und wertet MLflow-Runs aus. Eure echten Daten.
Superkind meldet zurück
Liefert das fertige Ergebnis in Teams oder Outlook ab.
Was kannst du Superkind in Databricks bitten?
Nachrichten, die du wirklich schreiben würdest. Eine kopieren, eure Details einsetzen, den Rest macht Superkind.
“Frag die Umsätze der letzten sieben Tage in Databricks ab und liefere sie mir als Tabelle.”
du, an @Superkind“Erstelle aus den MLflow-Runs dieses Monats eine Auswertung mit Laufzeit, Fehlerquote und bestem Modell.”
du, an @Superkind“Korrigiere die drei falschen Werte in fact_sales, aber warte vor dem Schreiben auf meine Freigabe.”
du, an @Superkind“Melde dich hier, sobald Databricks einen Ausreißer über 15 Prozent erkennt, mit Quelle und Wert.”
du, an @SuperkindWie arbeitet Superkind mit Databricks?
- Native Integrationen und Connectoren für über 1.000 Tools
1Systeme verbinden
Databricks wird mit einem passenden OAuth-Zugang oder Service Principal verbunden. Dazu kommen Teams und die Systeme, die euer Team ohnehin nutzt. Superkind arbeitet nur mit den freigegebenen Databricks-Berechtigungen.
@Superkind prüfe in Databricks die Umsatzdaten von gestern auf Ausreißer und bereite die nötigen Korrekturen vor.
Bin dran. Ich prüfe die Databricks-Tabelle und bereite die Korrekturen zur Freigabe vor.
2Sag Superkind, was du brauchst
Schreib deinem KI-Mitarbeiter in Teams wie einem Kollegen. Bitte ihn um eine Databricks-Abfrage, eine MLflow-Auswertung oder den Status einer Lakeflow-Pipeline. Normales Deutsch reicht, Superkind wählt die passenden Aktionen.
- SQL Warehouse: Abfrage abgeschlossen
- 3 Ausreißer in fact_sales
- Prüftabelle revenue_review erstellt
Tabelle revenue_reviewWartet auf deine FreigabeDrei Werte in fact_sales korrigieren?3Superkind arbeitet, du gibst frei
Superkind führt die Arbeit in Databricks aus und schreibt das Ergebnis in Teams zurück. Änderungen an Produktionsdaten, Compute oder Zugriffsrechten warten auf deine Freigabe. Jeder Schritt wird protokolliert.
Was kann Superkind in Databricks tun?
Frag in normalem Deutsch aus Teams oder Outlook. Superkind wählt die passenden Databricks-Aktionen, erledigt die Arbeit und meldet zurück. Keine Workflows bauen.
SQL-Abfrage ausführen
Führt eine SQL-Anweisung auf einem Databricks SQL Warehouse aus und liefert das Result Set.
SQL-Abfrage anlegen
Speichert eine Databricks SQL Query mit Warehouse, Katalog, Schema und Abfragetext.
Abfrageverlauf durchsuchen
Findet Statements im Query History nach Nutzer, Warehouse, Status oder Zeitraum.
Alert anlegen
Erstellt einen Databricks SQL Alert mit Query, Schwellenwert und Benachrichtigungsziel.
Warehouse-Status prüfen
Zeigt Zustand, Größe und laufende Abfragen eines SQL Warehouse.
Experiment suchen
Findet ein MLflow Experiment nach Name, Tag oder Lifecycle Stage.
Run suchen
Sucht MLflow Runs anhand von Metriken, Parametern, Tags oder Startzeit.
Run-Metriken abrufen
Liest Metriken, Parameter und Artefakte eines bestimmten MLflow Run.
Modellversionen auflisten
Listet Versionen eines registrierten Modells mit Alias, Stage und Run ID.
Pipelines auflisten
Listet Lakeflow Declarative Pipelines im Workspace mit Zustand und letzter Aktualisierung.
Pipeline-Updates prüfen
Zeigt Updates einer Lakeflow Pipeline mit Status, Ursache und Zeitstempel.
Pipeline-Update starten
Startet ein neues Update für eine Lakeflow Pipeline und ihre Zieltabellen.
Pipeline-Ereignisse lesen
Liest das Event Log einer Lakeflow Pipeline für Fortschritt und Fehleranalyse.
Endpoints auflisten
Listet Vector Search Endpoints mit Endpoint Type, Zustand und Kapazität.
Endpoint anlegen
Erstellt einen Vector Search Endpoint für neue Suchindizes.
Index abfragen
Durchsucht einen Vector Search Index nach ähnlichen Datensätzen und gewählten Spalten.
Index löschen
Löscht einen Vector Search Index samt seiner Suchkonfiguration.
Jobs auflisten
Listet Databricks Jobs mit Aufgaben, Zeitplan und letztem Run.
Job ausführen
Startet einen Databricks Job mit den freigegebenen Parametern.
Cluster-Status prüfen
Zeigt Zustand, Runtime und aktive Worker eines Databricks Cluster.
Benutzer einladen
Fügt einen Benutzer oder Service Principal zum Databricks Workspace hinzu.
Tabellen auflisten
Listet Unity Catalog Tabellen in einem Katalog und Schema.
Tabellendetails abrufen
Liest Spalten, Datentypen, Eigentümer und Eigenschaften einer Unity Catalog Tabelle.
Datensatz abfragen
Liest ausgewählte Zeilen aus einer Delta-Tabelle mit einem SQL-Filter.
Datensatz korrigieren
Ändert freigegebene Werte in einer Delta-Tabelle über ein SQL Statement.
Berechtigungen prüfen
Zeigt Grants für Kataloge, Schemata, Tabellen, Volumes und andere Unity Catalog Objekte.
Superkind KI-Mitarbeiter, die mit Databricks arbeiten
Jede Rolle bringt ihr Fachwissen mit und nutzt Databricks als eines ihrer Werkzeuge.
Unternehmen, die mit Superkind arbeiten
Häufig gestellte Fragen
Alles, was du über deinen KI-Mitarbeiter für Databricks wissen musst.
Ja. Superkind bindet euren Databricks Workspace über einen verwalteten Connector an. Danach kann dein Team den KI-Mitarbeiter aus Teams oder Outlook mit Aufgaben in Databricks beauftragen. Er führt Abfragen aus, prüft Pipelines und liefert Ergebnisse zurück. Der Zugriff bleibt auf die vereinbarten Databricks-Ressourcen und Aktionen beschränkt.
Ein Databricks Admin richtet einen OAuth-Zugang oder einen Service Principal ein und gewährt nur die benötigten Rechte im Workspace. Anschließend verbinden wir Databricks mit eurem KI-Mitarbeiter und testen die vereinbarten Aufgaben gemeinsam. Dein Team arbeitet danach aus Teams oder Outlook heraus, ohne Zugangsdaten in Nachrichten zu teilen.
Er kann SQL-Abfragen ausführen, Query History und SQL Alerts prüfen, MLflow Experiments und Runs auswerten, Lakeflow Pipelines überwachen und Vector Search Indizes abfragen. Auch Jobs, Cluster und Unity Catalog Objekte lassen sich einbeziehen. Welche Databricks-Aktionen tatsächlich verfügbar sind, richtet sich nach eurem Use Case und den vergebenen Rechten.
Nein. Du beschreibst in Teams oder Outlook, welches Ergebnis du brauchst. Superkind wählt die passenden Databricks-Aktionen, verbindet sie bei Bedarf mit Jira, GitHub oder Slack und meldet das fertige Ergebnis zurück. Anders als bei Zapier oder Make musst du keine Trigger, Schritte oder Fehlerpfade selbst bauen und pflegen.
Nur mit deiner Freigabe. Lesende SQL-Abfragen, Statusprüfungen und Auswertungen können im vereinbarten Rahmen selbstständig laufen. Änderungen an Delta-Tabellen, das Löschen eines Vector Search Index, neue Compute-Ressourcen oder Zugriffsänderungen warten auf ein ausdrückliches Ja in Teams. Welche Databricks-Aktionen sensibel sind, legt ihr gemeinsam mit uns fest.
Superkind wird in der EU gehostet und wir schließen einen AVV nach DSGVO. Der KI-Mitarbeiter erhält nur minimale Databricks-Berechtigungen für den vereinbarten Use Case. Eure Daten werden nicht zum Training verwendet. Abfragen, Ergebnisse, Freigaben und ausgeführte Aktionen werden protokolliert, damit euer Team den Zugriff nachvollziehen und prüfen kann.
Databricks veröffentlicht vor allem nutzungsabhängige Preise, die von Produkt, Cloud, Compute und Auslastung abhängen, statt eines festen Preises pro Nutzer. Zapier startet bei etwa 20 Euro pro Monat, Make bei etwa 10 Euro, jeweils plus Einrichtungszeit. Superkind wird pro Use Case bepreist, ein Bruchteil einer Vollzeitstelle.