O parceiro Databricks que leva o lakehouse à produção.
Modernizamos plataformas de dados, construímos pipelines governados e colocamos analytics e machine learning para funcionar no Databricks, da arquitetura à operação.
O que a parceria Databricks significa para a sua empresa
Expertise em Databricks conectada aos sistemas ao redor dele.
Decisões antes da arquitetura
Definimos cargas de trabalho, contratos de dados, acesso, latência, custo e responsabilidade antes de escolher a arquitetura.
Entrega de um stack de dados moderno
Catálogo, linhagem, acesso, qualidade e limites de ambiente são incorporados desde o primeiro dia.
Engenharia de dados em produção
Construímos pipelines testados, documentados e observáveis, e assumimos a confiabilidade após o lançamento.
Uma única base para analytics e IA
Engenharia de dados, analytics, ML e IA em produção rodam sobre a mesma base governada.
O que construímos no Databricks
Engenharia Databricks em todo o lakehouse:
Arquitetura e migração de lakehouse
Arquitetura-alvo, sequenciamento de cargas de trabalho, desenho de armazenamento e computação, e migração em fases a partir de sistemas de dados legados ou fragmentados.
Pipelines em batch e streaming
Pipelines confiáveis, com orquestração, testes, monitoramento e recuperação já incorporados.
Cargas de trabalho de ML e IA
Pipelines de features, experimentação, operação de modelos, retrieval e aplicações de IA fundamentadas em dados governados.
Governança e qualidade de dados
Catálogo, linhagem, controles de acesso, contratos de dados e verificações de qualidade para uso confiável por pessoas e por IA.
Por onde os times começam
Tornar utilizáveis os dados em streaming
Transformar eventos de alto volume em dados operacionais e analíticos confiáveis, com metas claras de latência, recuperação e observabilidade.
Substituir um ambiente de dados fragmentado
Consolidamos pipelines duplicados, modelos de dados inconsistentes e analytics desconectado em uma arquitetura lakehouse governada.
Preparar dados governados para IA
Criamos os controles de acesso, regras de qualidade, linhagem e padrões de retrieval exigidos por cargas de trabalho de IA em produção.
Avaliação de plataforma de dados Databricks
Em 2 a 4 semanas, avaliamos o ambiente atual, as cargas de trabalho-alvo, as lacunas de governança, os direcionadores de custo, os riscos de migração e o modelo operacional.
Perguntas frequentes
Porque configurar o Databricks e entregar produtos sobre ele são trabalhos diferentes, e nós fazemos o segundo. Nossos times constroem o sistema completo em volta do lakehouse: os pipelines, a governança e as aplicações que as pessoas realmente abrem toda manhã. Temos engenheiros sêniores no seu fuso horário, na conversa com você, e não do outro lado de uma fila de chamados.
É justamente o seu ponto forte. Transformamos o lakehouse em bases prontas para IA, com pipelines de features, dados prontos para retrieval e governança, para que seus modelos treinem e rodem sobre dados nos quais o negócio confia.
Sim. Habilitamos consultas em linguagem natural sobre dados governados no Databricks, para que analistas e áreas de negócio obtenham respostas diretamente, com permissões e linhagem preservadas em segundo plano.
Depende das suas cargas de trabalho, do time e do stack atual. Os dois são excelentes. Ajudamos você a decidir com base em evidências e entregamos sistemas em produção em qualquer um deles, ou nos dois, lado a lado.
Procure engenheiros que entregam produtos sobre o lakehouse, e não apenas o configuram: pipelines reais, governança e aplicações em produção, com profissionais sêniores no seu fuso horário, na conversa com você e não do outro lado de uma fila de chamados.