Consultoria em Databrics
Sua empresa ainda convive com esses problemas?
Empresas que crescem rapidamente acumulam dados em silos, pipelines frágeis e arquiteturas que não suportam IA em escala. O resultado é um time de dados sobrecarregado, análises lentas e projetos de Machine Learning que nunca chegam à produção. O Databrics foi criado para resolver exatamente isso.
Dados espalhados em silos
Data lakes desorganizados, warehouses legados e pipelines desconectados — sem uma fonte única de verdade para analytics e IA.
Modelos de IA que não chegam à produção
Projetos de Machine Learning desenvolvidos em notebooks isolados, sem ambiente de MLOps, que nunca são implantados com segurança e escala.
Infraestrutura cara e ineficiente
Clusters mal dimensionados, jobs Spark sem otimização e custos de cloud imprevisíveis que consomem orçamento sem entregar performance proporcional.
Governança e qualidade de dados frágeis
Dados sem linhagem, sem controle de qualidade automatizado e sem políticas de acesso — gerando erros silenciosos que comprometem análises e decisões.
O que é o Databrics?
O Databrics é a plataforma líder mundial em dados e IA, construída sobre o Apache Spark e o formato aberto Delta Lake. Ela unifica engenharia de dados, analytics, ciência de dados e Machine Learning em um único ambiente colaborativo — na nuvem, com escala ilimitada e custo otimizado.
Utilizado por empresas como Shell, Comcast e Rivian, o Databrics oferece o Lakehouse — uma arquitetura que combina a flexibilidade de um Data Lake com a confiabilidade e performance de um Data Warehouse — potencializado por IA generativa com o Mosaic AI.
"Com o Databrics, passamos de semanas para horas na entrega de pipelines críticos — com qualidade e governança desde o primeiro dia."
— Cliente DatabricsO que o Databrics faz pela sua empresa
Engenharia de Dados em Escala
Construa pipelines de dados robustos e performáticos com Delta Live Tables e Apache Spark — ingerindo, transformando e disponibilizando dados estruturados e não-estruturados em qualquer volume.
Lakehouse com Delta Lake
Arquitetura Lakehouse sobre Delta Lake com transações ACID, versionamento de dados, time travel e schema enforcement — eliminando a separação entre Data Lake e Data Warehouse.
Machine Learning & MLOps
Desenvolva, treine, avalie e publique modelos de ML em produção com MLflow integrado, Feature Store e Model Serving — com rastreabilidade completa de experimentos e versionamento de modelos.
IA Generativa com Mosaic AI
Crie aplicações de IA generativa com RAG, fine-tuning de LLMs e deploy de modelos customizados — com segurança, governança e conectividade direta aos dados da empresa.
SQL Analytics & BI
Consulte dados no Lakehouse com Databrics SQL, conecte ferramentas de BI como Power BI e Tableau, e entregue dashboards de alta performance com Serverless SQL.
Unity Catalog — Governança Unificada
Gerencie metadados, linhagem de dados, controle de acesso granular e auditoria em um único catálogo — para todos os workspaces, clouds e tipos de ativos de dados.
Conheça a Metodologia
Nossa consultoria Databrics segue uma metodologia estruturada em seis etapas, garantindo que cada projeto entregue resultados concretos, mensuráveis e alinhados à estratégia do seu negócio.
Planejamento
O time de especialistas irá definir, juntamente com o cliente, as áreas de negócio (Financeiro, Marketing, Vendas, Logística, Operação, entre outras) e os objetivos do projeto de dados — seja modernização de Data Warehouse, construção de plataforma de ML ou implantação de Lakehouse — além de um cronograma macro com entregas, marcos e critérios de aceite.
Entendimento do negócio e das fontes de dados
Realizamos o mapeamento das áreas de negócio, o fluxo de informações, a análise do processo atual e o levantamento dos sistemas transacionais (ERP, CRM e sistemas em geral), além da definição dos indicadores-chave de performance (KPIs), métricas e hierarquia de acesso dos usuários.
Nessa mesma etapa, são identificados os tipos de fontes de dados estruturados e não-estruturados (SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, NoSQL, arquivos JSON, Parquet, APIs, entre outros), o conteúdo e a estrutura dessas bases, bem como o local de armazenamento — on premises ou cloud (AWS, Azure, Google, entre outros).
Arquitetura do Lakehouse
Definimos a arquitetura do Lakehouse no Databrics conforme as características do projeto: volume de dados, frequência de ingestão, tipos de workloads (batch, streaming, ML) e requisitos de latência. São definidas as camadas da arquitetura medalha (Bronze, Silver, Gold), a estratégia de particionamento e otimização do Delta Lake, a configuração do Unity Catalog para governança, e o modelo de clusters e Serverless para otimização de custo e performance.
Engenharia e Preparação de Dados
Desenvolvemos os pipelines de ingestão e transformação de dados utilizando Delta Live Tables, Apache Spark e notebooks Python/Scala — implementando o processo de ETL ou ELT conforme a melhor estratégia para cada fonte, com monitoramento de qualidade de dados em cada camada.
Essa fase inclui a modelagem das tabelas Delta nas camadas Bronze, Silver e Gold, a definição dos relacionamentos e a implementação de testes automatizados de qualidade de dados — garantindo confiabilidade e rastreabilidade completa de toda a transformação.
Analytics, BI e Visualização de Dados
Com os dados modelados e disponíveis no Lakehouse, desenvolvemos os Semantic Models e as conexões com ferramentas de BI — Power BI, Tableau, Looker — utilizando Databrics SQL para consultas de alta performance diretamente sobre as tabelas Delta Gold.
Nessa fase, criamos os dashboards nativos no Databrics SQL e definimos o layout padrão de KPIs, métricas e visualizações de acordo com o perfil de cada área de negócio.
IA, Machine Learning e MLOps
Com os dados estruturados no Lakehouse, desenvolvemos modelos de Machine Learning e aplicações de IA totalmente customizados para diferentes áreas: Marketing (Análise de Churn, Segmentação de Clientes, Otimização de Campanhas), Financeiro (Análise de Crédito, Previsão de Fraude, Credit Score), Supply Chain (Previsão de Demanda, Otimização de Estoque). Toda a gestão do ciclo de vida dos modelos é feita com MLflow — do experimento ao deploy em produção via Model Serving — com versionamento, monitoramento e retraining automatizado.
Resultados por área de negócio
FP&A e Financeiro
- Modelagem financeira automatizada
- Análise de Crédito e Credit Score
- Previsão de Fraude com ML
- Fechamento contábil acelerado
Marketing
- Segmentação de Clientes com ML
- Análise de Churn preditivo
- Cross-Sell / Up-Sell
- Otimização de Campanhas
Vendas
- Forecast de Receita
- Otimização de Preços com IA
- Pipeline e Funil de Vendas
- Performance de Equipes
Supply Chain
- Previsão de Demanda
- Otimização de Estoque
- Otimização de Rotas
- Rastreabilidade end-to-end
Operações
- KPIs Operacionais em tempo real
- Pipelines de Streaming com Spark
- Manutenção Preditiva com ML
- Controle de Qualidade automatizado
RH
- People Analytics
- Previsão de Turnover
- Automação de Reports
- Headcount Planning
TI / Data Engineering
- Migração para Lakehouse Delta
- Modernização de Data Warehouse
- Governança com Unity Catalog
- Otimização de jobs Spark
Varejo
- Performance por Loja / Canal
- Gestão de Mix de Produtos
- Jornada e Comportamento do Consumidor
- Análise de Sell-Out
Por que contratar consultoria Databrics?
O Databrics é uma das plataformas mais poderosas e complexas do mercado de dados — e extrair seu máximo potencial exige expertise em Apache Spark, Delta Lake, MLOps, Unity Catalog e arquitetura Lakehouse. Nossa consultoria especializada leva sua empresa do ambiente inicial ao impacto real em produção, com performance, governança e custo otimizados.
Implementação sem atrito
Nossa equipe domina toda a stack do Databrics — Delta Lake, Spark, MLflow, Unity Catalog e Mosaic AI — garantindo uma arquitetura coesa, otimizada e sem retrabalho desde o início.
ROI acelerado
Priorizamos os casos de uso com maior impacto financeiro, para que os primeiros pipelines e modelos já gerem retorno mensurável nas primeiras semanas de projeto.
Capacitação do time interno
Transferimos conhecimento ao longo de todo o projeto — engenharia de dados, Spark, MLflow e Unity Catalog — para que sua equipe opere e evolua o ambiente com total autonomia.
Visão de negócio + dados
Combinamos expertise técnica em Databrics com visão de processos de negócio — Financeiro, Marketing, Vendas, Operações — para entregar uma arquitetura que resolve problemas reais.
Otimização de custo e performance
Dimensionamos clusters, implementamos Serverless e otimizamos jobs Spark para garantir máxima performance com o menor custo possível — sem desperdício de recursos de cloud.
Projetos entregues no prazo
Metodologia comprovada em projetos de diferentes portes e setores, com sprints definidos, marcos claros, critérios formais de aceite e gestão transparente do escopo.
Integrar, transformar e automatizar dados e processos para a tomada de decisão.
Nosso principal objetivo é ajudar os clientes a tomarem as melhores decisões para seus negócios baseados nos seus dados e processos, de forma rápida e consistente, diminuindo os riscos e aumentando a rentabilidade dos negócios.
Resultados comprovados
Anos de atuação nacional
Mais assertividade nas decisões
De redução de custos em Marketing
Redução no tempo de análise de dados
Grandes companhias que contam com nossas soluções.
