Qualquer assunto entra
O pedido de duas horas e o de duas semanas percorrem o mesmo caminho, e a diferença entre eles aparece na estimativa. Você não precisa justificar tamanho para abrir um chamado.
Databricks On-Demand
Resolva a demanda de dados
antes que ela se transforme em dívida técnica.
Pipeline que quebrou, painel que ninguém confia, permissão errada no catálogo, custo de workload sem dono. Envie uma demanda e receba estimativa de esforço, prazo e valor em até 24 horas. Cada demanda é paga em separado, sem contrato contínuo por trás.
Databricks On-Demand em números
82h
é a média global para fechar um chamado de suporte. o contrato de sustentação promete resposta, e quem abriu espera resolução
Geckoboard86%
das planilhas auditadas em campo continham erro. São elas, que rodam ao lado da sua plataforma, que de fato sustentam a decisão
Panko, EuSpRIG20h
por semana é o que controllers gastam em trabalho manual de dados que a plataforma deveria entregar pronto
Coefficient90%
de taxa de sucesso em projetos pequenos, contra menos de 10% nos grandes. Demanda focada resolve mais
CHAOS Report 2020A oferta
Um pedido por vez, sobre qualquer assunto da plataforma.
Não existe tema pequeno demais nem categoria fora do escopo, desde que seja de Databricks. Pipeline que parou, painel com número que não fecha, permissão errada no catálogo, workload que ficou caro, dúvida de modelagem: você descreve o que precisa e o pedido entra como um chamado com número. A partir dali ele tem escopo escrito, estimativa, responsável e prazo. Nada disso exige contrato de sustentação, pacote de horas comprado antes ou fila compartilhada com outro cliente.
O plano de suporte
Como a Bunker atende, e por que o risco fica com a Bunker.
Você paga pelo resultado validado no seu ambiente. O risco da execução é nosso. O que vem abaixo é a mecânica que sustenta essa promessa, e ela é a mesma para todo cliente.
Escopo escrito antes de estimar
A análise lê tudo o que você anexou ao chamado, arquivos, notas e as trocas anteriores, e devolve o entendimento por escrito. Se faltar informação para dimensionar, perguntamos antes de estimar. E nenhuma estimativa chega até você sem passar por aprovação interna na Bunker.
Relógio que pausa quando a bola é sua
O prazo corre enquanto a responsabilidade é da Bunker e pausa quando o chamado está esperando você, na resposta a uma pergunta ou no aceite da proposta. O indicador mede o tempo que é nosso.
Nada morre em silêncio
Um monitor sinaliza chamado parado tempo demais em qualquer etapa, e lembretes automáticos seguem enquanto uma proposta espera resposta. Escopo, estimativa, aceite assinado e trilha de auditoria ficam no próprio chamado, consultáveis depois que o trabalho acaba.
Por que a demanda pequena não anda
Quatro razões pelas quais o ajuste de dados nunca sai
Nenhuma delas é falta de competência do time. Todas são de modelo de contratação.
A fila é compartilhada
A demanda entra num backlog que atende vários clientes ao mesmo tempo. A prioridade se decide por negociação, e o pequeno sempre perde do grande.
O contrato exige volume
Para um ajuste de duas horas, o fornecedor propõe pacote mensal. Você paga a capacidade que não usa para ter direito à que usa.
Ninguém quer assinar o escopo
Sem estimativa clara, a demanda fica em análise indefinida. O que era ajuste de pipeline cresce até o tamanho de projeto, e projeto precisa de orçamento.
O conhecimento saiu de casa
Quem montou a carga não está mais no time e não documentou. Mexer parece risco, então ninguém mexe, e o contorno manual segue sendo o processo.
Uma demanda. Uma estimativa. Um responsável.
Bunker
Como a Bunker trabalha aqui
Cada demanda é independente. Você descreve o que precisa, recebe estimativa de esforço, prazo e valor em até 24 horas, e decide se segue. A estimativa em si é gratuita.
A execução tem responsável nomeado e a validação é sua, no seu ambiente, antes de qualquer cobrança.
- Parceira do Databricks Consulting and SI Partner Program
- Estimativa em até 24 horas, sem compromisso
- Sem contrato contínuo e sem pacote de horas
- Validação no seu ambiente antes do faturamento
Como funciona o On-Demand
Quatro fases. Uma demanda por vez. Resultado antes do pagamento.
Transformação
O que muda com uma demanda por vez
Antes
Backlog que não anda
- Ajuste de duas horas parado há dois meses
- Pacote mensal pago sem consumo proporcional
- Prioridade decidida na fila de outro cliente
- Contorno manual que se tornou o processo oficial
- Cobrança antes da prova de que funciona
Depois
Demanda resolvida e encerrada
- Estimativa de esforço, prazo e valor em até 24 horas
- Pagamento pelo resultado, sem capacidade ociosa
- Responsável nomeado, sem fila compartilhada
- Ajuste na plataforma, com o contorno manual aposentado
- Validação no seu ambiente antes do faturamento
Databricks On-Demand
Envie sua primeira demanda.
Descreva o que precisa ajustar ou evoluir no seu ambiente de dados. Nossa equipe analisa a solicitação e envia uma estimativa de esforço em até 24 horas.
Cada semana com a demanda de dados na fila é decisão tomada na planilha paralela.
O primeiro passo é enviar uma demanda. Você recebe a estimativa em até 24 horas e decide depois, sem compromisso antecipado.
Conheça nosso compromisso com qualidade: Fit to High Standards.
Ver também: Databricks: plataforma de dados e IA | Salesforce On-Demand | Capacidades de dados e IA
Perguntas frequentes
Respostas sobre Databricks on-demand
01 O que é Databricks on-demand? Expandir
É atendimento por demanda pontual na plataforma de dados, sem contrato contínuo. Você descreve o que precisa, recebe estimativa de esforço, prazo e valor em até 24 horas, e a execução acontece após o aceite. Cada demanda é independente e paga em separado.
02 Serve para quem ainda não usa Databricks? Expandir
Serve para quem já tem o ambiente rodando e precisa de ajuste pontual. Se a plataforma ainda não existe na empresa, o caminho é a página de implantação, onde a fundação é desenhada em estágios antes de haver demanda de sustentação.
03 Qual o tamanho mínimo de demanda? Expandir
Não há mínimo. O modelo existe justamente para a demanda que não justifica um projeto: um pipeline que parou, uma permissão errada, um indicador que precisa entrar no painel. Se a análise mostrar que o pedido é maior do que parece, isso aparece na estimativa antes de você decidir.