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Cada um cria do seu jeito
Pipelines crescem rápido. Ownership, documentação e padrão normalmente não.
Databricks
Consultoria Databricks para Grandes Empresas
Databricks é a melhor plataforma para ambientes enterprise. Mas sozinha não resolve os problemas de dados - Arquitetura, modelo de trabalho e experiência é o que vão te fazer produzir resultados de verdade.
Conversa direta com consultores e arquitetos. Sem funil comercial, sem slides intermináveis. Direto ao ponto, e com quem entende.
Confiam na inQuesti
O DESAFIO
Lakehouse moderno. Os mesmos problemas antigos.
Databricks acelera engenharia e IA. Sem padrão, governança e operação clara, também acelera complexidade, custo e dependência técnica.
02
O piloto funciona. Produção é outra história.
Notebook resolve prova de conceito. Operação enterprise exige arquitetura, governança e sustentação.
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IA não gera valor parada no notebook
O desafio não é treinar modelo. É colocar IA em produção com confiança operacional.
Decisões críticas
As decisões que definem se o Databricks vai escalar — ou virar complexidade.
Arquitetura, governança, ingestão, custo e MLOps definem se a plataforma sustenta produção real.
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Estratégia de ingestão
Streaming, batch ou híbrido muda custo, latência e arquitetura.
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Organização do lakehouse
Sem padrão claro, o ambiente cresce rápido — e ninguém mais entende de onde vem o dado.
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Governança desde o design
Unity Catalog, ownership e lineage como fundação, não remediação.
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Custo e FinOps
Clusters, jobs e consumo desenhados para crescer sem surpresa financeira.
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ML em produção
A maioria dos modelos funciona no piloto. Poucos sobrevivem à operação real.
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Consumo conectado ao negócio
Power BI, aplicações e IA consumindo a mesma lógica, sem retrabalho.
Padrões de falha
O que normalmente quebra em ambientes Databricks enterprise.
Os problemas raramente aparecem no piloto. Aparecem quando o ambiente começa a escalar.
- 01
Lakehouse moderno. Caos antigo.
Dados crescem, mas sem ownership, organização e clareza operacional.
- 02
O ambiente cresce. O padrão desaparece.
Cada squad constrói do seu jeito e ninguém enxerga o todo.
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Custo foge do controle
Clusters, jobs e SQL Warehouses crescem sem previsibilidade.
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Conhecimento fica preso nos notebooks
A lógica crítica depende de pessoas, arquivos e rotinas difíceis de sustentar.
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A IA funciona na demo. Não na operação.
Modelos impressionam no piloto, mas não sobrevivem à operação real.
- 06
Muito pipeline. Pouca decisão melhor.
A plataforma evolui, mas o negócio continua distante dos resultados.
Arquitetura
Arquitetura Databricks enterprise.
Engenharia, governança, IA e consumo operando como sistema.
- L1
Fontes
- SAP
- ERP
- APIs
- Eventos
- L2
Ingestão e orquestração
- Workflows
- DLT
- Streaming
- Auto Loader
- L3
Lakehouse
- Bronze
- Silver
- Gold
- Delta Lake
- L4
Governança
- Unity Catalog
- Lineage
- Permissões
- Ownership
- L5
Analytics e IA
- SQL Warehouses
- MLflow
- Model Serving
- GenAI
- L6
Consumo
- Power BI
- Dashboards
- Produtos de dados
- Aplicações
Modelos de atuação
Modelos de atuação para Databricks enterprise.
Da estruturação inicial até sustentação contínua da plataforma. Modelos pensados para diferentes momentos da operação.
Recomendado
01Modelo
Squad dedicada & projetos estruturantes
Ideal para empresas que precisam acelerar Databricks de forma profissional, com especialistas dedicados e visão enterprise.
Squads multidisciplinares ou projetos estruturantes com excelência em arquitetura lakehouse, engenharia de dados, governança e operacionalização de IA.
Por que faz sentido
- Tração imediata
- Especialistas seniores
- Arquitetura lakehouse
- Governança & FinOps
- Escala operacional
02Modelo
Consultoria & aceleração técnica
Para empresas com time interno que precisam acelerar maturidade e evitar erros estruturais em Databricks.
Especialistas inQuesti apoiando arquitetura, revisão técnica, governança, performance e melhores práticas — sem substituir a operação interna.
Por que faz sentido
- Revisão arquitetural
- Mentoria técnica
- Governança
- Performance
- Boas práticas de engenharia
03Modelo
Suporte & sustentação contínua
Para ambientes Databricks que já operam em produção e precisam continuar confiáveis, performáticos e organizados ao longo do tempo.
Monitoramento, suporte, evolução contínua e FinOps especializado para que o time interno foque no negócio — não em sustentar plataforma.
Por que faz sentido
- Sustentação especializada
- Monitoramento contínuo
- FinOps
- Evolução do ambiente
- Time interno focado no estratégico
CENÁRIOS ENTERPRISE
Databricks aplicado a desafios enterprise reais.
Ambientes Databricks sustentando engenharia de dados, governança e IA em produção.
Cenário 01
INDÚSTRIA · ALIMENTOS & BEBIDAS
Lakehouse corporativo unificando operação industrial.
Dados fabris, ERP e logística conectados em uma arquitetura única, preparada para analytics, IA e rastreabilidade operacional em escala.
- +120Pipelines e integrações críticas
- 100%Dados corporativos governados
- 24/7Operação monitorada
Cenário enterprise
Cenário 02
VAREJO · LOGÍSTICA
Operação logística decidindo sobre o mesmo dado.
Pedidos, estoque, transporte e faturamento conectados em pipelines únicos, reduzindo retrabalho e divergência entre áreas.
Cenário enterprise
Cenário 03
UTILITIES · ÓLEO & GÁS
Machine Learning aplicado à operação em produção.
Modelos preditivos integrados a plantas de processamento e dutos, com monitoramento contínuo, versionamento e consumo pelas áreas de operação e engenharia.
Cenário enterprise
Próximo passo
Vamos discutir o seu desafio?
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