Datos e IA en silos
Data lake de un lado, data warehouse del otro, BI en un tercero y el modelo en un cuarto. Todo movimiento entre ellos produce una copia, y cada copia nueva es una versión más del número que alguien va a defender en una reunión.
Alianza Databricks
Datos e IA en la misma fundación,
con gobernanza antes de la escala.
Bunker integra el Databricks Consulting and SI Partner Program. La Data Intelligence Platform reúne data warehouse y data lake en una fundación abierta, y el dato permanece bajo control de su dueño.
Databricks en números
La elección del socio
Usted está buscando quien implanta Databricks bien. Vamos al punto.
La plataforma usted ya la conoce, y eligió bien: la arquitectura lakehouse se volvió estándar de mercado porque resuelve la separación entre el dato que se guarda y el dato que se analiza. Lo que cambia de proveedor a proveedor es el método. Cómo se escribe el alcance antes de que alguien toque código, quién responde por cada decisión de arquitectura, qué queda documentado y qué pasa con ese conocimiento cuando alguien sale del equipo. Esta página muestra el método de Bunker, los cinco estados de la jornada y lo que usted recibe por escrito en cada uno.
Fundación abierta. Gobernanza unificada. IA en producción.
Bunker
Donde entra Bunker
La plataforma democratiza el acceso al análisis y a aplicaciones inteligentes al casar el dato del cliente con modelos de IA ajustados a las características del propio negocio. Está construida sobre una fundación lakehouse, con formatos de dato abiertos y gobernanza abierta, para garantizar que el dato permanezca completamente bajo control de su dueño.
Nuestro trabajo comienza antes de eso: qué decisión necesita quedar en pie, quién decide y con qué número. De la decisión hacia atrás se define el modelo de dato, la integración con el ERP que ya corre y lo que la plataforma necesita sostener. Entramos en operación con historial entregado a las espaldas.
- Socia del Databricks Consulting and SI Partner Program
- Socia Salesforce con listado en AppExchange
- Práctica propia de precios, margen y previsibilidad
- Entrega y soporte con equipo en Brasil
Problema
Tres barreras conocidas, y una que aparece en la factura
La jornada que viene abajo existe para derribar estas cuatro barreras. Las tres primeras son las que Databricks define como lo que impide la visión de datos e IA. La cuarta es la que más vemos en la práctica.
Privacidad y control amenazados
Cuando el dato se dispersa en herramienta de tercero, nadie sabe dónde está ni quién lo abrió. La gobernanza escrita en la política no se sostiene en el ambiente real.
Dependencia de gente altamente técnica
Toda pregunta de negocio depende de quien sabe escribir la consulta. La fila crece, y la decisión espera la agenda de una persona.
Costo de workload sin dueño
El consumo crece mes a mes y nadie sabe cuál carga, cuál área o cuál pregunta de negocio está pagando la cuenta. Ese es el síntoma que aparece primero en finanzas y último en la gobernanza.
Recorrido
De la fundación a la democratización, en cinco etapas
La progresión es la de la propia plataforma: primero la fundación abierta y unificada, después la escala de datos e IA, y por fin datos e IA democratizados en la organización entera. Cada etapa entrega valor por sí sola.
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Fundación: Open Data Lake, Delta Lake y Unity Catalog
Todo el dato bruto en un lugar, almacenamiento unificado para confiabilidad y compartición, y seguridad, gobernanza y catalogación unificadas encima. Es la etapa que decide si las otras cuatro tendrán base.
Ejemplo: catálogo único de producto y cliente, con dueño declarado por dominio y permiso auditable.
I
I. Ingesta y calidad con Delta Live Tables
El dato del ERP, del CRM y de la operación entra por pipeline declarativo, con calidad automatizada y reprocesamiento. Sale de escena el script que solo una persona sabe correr.
Ejemplo: línea de pedido y factura en base única, con regla de calidad explícita y carga reprocesable.
II
II. Orquestación y análisis con Workflows y Databricks SQL
La carga pasa a tener orquestación con costo optimizado por el historial de ejecución, y la capa de consulta entrega el indicador que la operación usa: margen, cartera, previsibilidad.
Ejemplo: margen de contribución por línea, con la misma regla del planificado al realizado.
III
III. Agentes de producción con Agent Bricks
Agente creado, evaluado y servido donde la decisión se repite y el costo del error es conocido: lectura de documento, sugerencia de precio, clasificación de demanda. Más de 100 mil agentes ya fueron construidos en la plataforma, y lo que separa el piloto de la producción es la evaluación automatizada y el guardrail declarado.
Ejemplo: lectura de pedido en archivo y devolución estructurada para revisión humana.
IV
IV. Pregunta en lenguaje natural con Genie
La capa de ontología entiende la semántica del propio negocio a partir del dato, y la pregunta en lenguaje natural llega al dato gobernado. La dependencia de gente altamente técnica empieza a caer en este estado.
Ejemplo: el gerente pregunta por el margen del mes y recibe respuesta rastreable hasta la fuente.
V
V. Estado, ciclo de vida y costo con dueño
Un agente en rutina necesita un lugar para guardar estado, y la capa operacional en Postgres serverless cumple ese papel. Junto viene lo que sostiene la rutina: monitoreo, versión, gobernanza de modelo y consumo con dueño declarado. Sin eso, el agente deja de acompañar a la operación y nadie lo nota.
Ejemplo: indicador en panel operativo, con historial de versión del modelo y consumo atribuido por área.
Transformación
Qué cambia cuando la fundación es una sola
Antes
Silo, copia y suposición
- Data lake, warehouse y BI cada uno con su versión del número
- Dato disperso en herramienta de tercero, sin saber quién lo abrió
- Pregunta de negocio detenida en la fila de un especialista
- Piloto de IA que no sale de la presentación
- Consumo creciendo sin responsable
Después
Fundación abierta, decisión con prueba
- Un número oficial, con definición escrita y origen rastreable
- Dato bajo control de su dueño, con formato abierto
- Pregunta en lenguaje natural llegando al dato gobernado
- Modelo en rutina, con guardrail, versión y responsable
- Consumo atribuido a área y a pregunta de negocio
Preguntas frecuentes
Databricks y Bunker
¿Bunker es socia oficial de Databricks?
Sí. Bunker integra el Databricks Consulting and SI Partner Program, con registro activo en el Partner Portal. Esta página existe porque las directrices del programa piden que el socio publique su propia página de Databricks en el sitio.
¿Bunker ya tiene IA en producción en cliente?
Sí. Hay motor de IA operando en producción en cliente de Bunker hoy: lectura de pedido en archivo con devolución estructurada para revisión, precios con margen rastreado del planificado al realizado, y previsión de facturación sobre cartera. Es esa práctica, ya en operación, la que aplicamos sobre la plataforma.
¿Sustituyen el ERP o el CRM que ya opera?
No. Trabajamos sobre lo que ya existe. En la mayoría de los proyectos el ERP permanece como sistema de registro y la plataforma de datos pasa a ser donde ocurren el análisis y la IA.
¿Hay que migrar todo de una vez?
No. El recorrido se diseña en etapas que entregan valor aislado. Es común empezar por un dominio de dato, probar el camino y solo entonces ampliar.
¿Cuánto tiempo hasta el primer resultado visible?
Depende del estado del dato de origen, y lo medimos en el encuadre antes de prometer plazo. Un dominio único con dato disponible suele rendir lectura útil en semanas, no en trimestres.
¿En qué idioma atienden?
Portugués y español, con equipo en Brasil. Entrega, documentación y soporte sin depender de husos horarios distantes.
¿La plataforma encierra mi dato en formato cerrado?
No. La fundación es lakehouse con formatos de dato abiertos y gobernanza abierta, y el diseño existe justamente para que el dato permanezca completamente bajo control de su dueño. La plataforma corre sobre AWS, Azure y Google Cloud, y esa elección normalmente ya la hizo el cliente.
¿Cómo empieza?
Por un encuadre corto: cuál decisión necesita sostenerse, cuál dato exige y dónde está ese dato hoy. De ese encuadre sale el alcance de la primera etapa, con esfuerzo estimado.
Cada trimestre sin fundación es un trimestre decidiendo por opinión.
El costo no aparece en la factura de nube. Aparece en la decisión tomada con el número equivocado que después nadie pudo auditar.
¿Quiere ver el estándar de exigencia que aplicamos en proyectos de datos? Vea Fit to High Standards.
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