Dados e IA em silos
Data lake de um lado, data warehouse do outro, BI num terceiro e o modelo num quarto. Todo movimento entre eles produz uma cópia, e cada nova cópia é mais uma versão do número que alguém vai defender numa reunião.
Parceria Databricks
Dados e IA na mesma fundação,
com governança antes da escala.
A Bunker integra o Databricks Consulting and SI Partner Program. A Data Intelligence Platform reúne data warehouse e data lake em uma fundação aberta, e o dado permanece sob controle de quem é dono dele.
Databricks em números
A escolha do parceiro
Você está procurando quem implanta Databricks direito. Vamos ao ponto.
A plataforma você já conhece, e escolheu bem: a arquitetura lakehouse se tornou padrão de mercado porque resolve a separação entre o dado que se guarda e o dado que se analisa. O que muda de fornecedor para fornecedor é o método. Como o escopo é escrito antes de alguém tocar em código, quem responde por cada decisão de arquitetura, o que fica documentado e o que acontece com esse conhecimento quando alguém sai do time. Esta página mostra o método da Bunker, os cinco estágios da jornada e o que você recebe por escrito em cada um.
Fundação aberta. Governança unificada. IA em produção.
Bunker
Onde a Bunker entra
A plataforma democratiza o acesso à análise e a aplicações inteligentes ao casar o dado do cliente com modelos de IA ajustados às características do próprio negócio. Ela é construída sobre uma fundação lakehouse, com formatos de dado abertos e governança aberta, para garantir que o dado permaneça inteiramente sob controle de quem e dono dele.
O nosso trabalho começa antes disso: qual decisão precisa ficar de pé, quem decide e com qual número. Da decisão para trás define-se o modelo de dado, a integração com o ERP que já roda e o que a plataforma precisa sustentar. Entramos em operação com histórico entregue nas costas.
- Parceira do Databricks Consulting and SI Partner Program
- Parceira Salesforce com listagem no AppExchange
- Prática própria de precificação, margem e previsibilidade
- Entrega e suporte em português, com time no Brasil
Problema
Três barreiras conhecidas, e uma que aparece na conta
A jornada que vem abaixo existe para derrubar estas quatro barreiras. As três primeiras são as que a própria Databricks define como o que impede a visão de dados e IA. A quarta é a que mais vemos na prática.
Privacidade e controle ameaçados
Quando o dado se espalha em ferramenta de terceiro, ninguém sabe onde ele está nem quem abriu. A governança escrita na política não se sustenta no ambiente real.
Dependência de gente altamente técnica
Toda pergunta de negócio depende de quem sabe escrever a consulta. A fila cresce, e a decisão espera a agenda de uma pessoa.
Custo de workload sem dono
O consumo cresce mês a mês e ninguém sabe qual carga, qual área ou qual pergunta de negócio está pagando a conta. Esse é o sintoma que aparece primeiro no financeiro e por último na governança.
Jornada
Da fundação à democratização, em cinco estágios
A progressão é a da própria plataforma: primeiro a fundação aberta e unificada, depois a escala de dados e IA, e por fim dados e IA democratizados na organização inteira. Cada estágio entrega valor sozinho.
0
Fundação: Open Data Lake, Delta Lake e Unity Catalog
Todo o dado bruto em um lugar, armazenamento unificado para confiabilidade e compartilhamento, e segurança, governança e catalogação unificadas por cima. É o estágio que decide se os outros quatro terão base.
Exemplo: catálogo único de produto e cliente, com dono declarado por domínio e permissão auditável.
I
I. Ingestão e qualidade com Delta Live Tables
O dado do ERP, do CRM e da operação entra por pipeline declarativo, com qualidade automatizada e reprocessamento. Sai de cena o script que só uma pessoa sabe rodar.
Exemplo: item de pedido e nota fiscal em base única, com regra de qualidade explícita e carga reprocessável.
II
II. Orquestração e análise com Workflows e Databricks SQL
A carga passa a ter orquestração com custo otimizado pelo histórico de execução, e a camada de consulta entrega o indicador que a operação usa: margem, carteira, previsibilidade.
Exemplo: margem de contribuição por linha, com a mesma regra do planejado ao realizado.
III
III. Agentes de produção com Agent Bricks
Agente criado, avaliado e servido onde a decisão se repete e o custo do erro é conhecido: leitura de documento, sugestão de preço, classificação de demanda. Mais de 100 mil agentes já foram construídos na plataforma, e o que separa o piloto da produção é a avaliação automatizada e o guardrail declarado.
Exemplo: leitura de pedido em arquivo e devolução estruturada para conferência humana.
IV
IV. Pergunta em linguagem natural com Genie
A camada de ontologia entende a semântica do próprio negócio a partir do dado, e a pergunta em linguagem natural chega ao dado governado. A dependência de gente altamente técnica começa a cair nesse estágio.
Exemplo: o gestor pergunta pela margem do mês e recebe resposta rastreável até a fonte.
V
V. Estado, ciclo de vida e custo com dono
Agente em rotina precisa de um lugar para guardar estado, e a camada operacional em Postgres serverless faz esse papel. Junto vem o que sustenta a rotina: monitoramento, versão, governança de modelo e consumo com dono declarado. Sem isso, o agente para de acompanhar a operação e ninguém percebe.
Exemplo: indicador em painel operacional, com histórico de versão do modelo e consumo atribuído por área.
Transformação
O que muda quando a fundação é uma só
Antes
Silo, cópia e suposição
- Data lake, warehouse e BI cada um com sua versão do número
- Dado espalhado em ferramenta de terceiro, sem saber quem abriu
- Pergunta de negócio parada na fila de um especialista
- Piloto de IA que não sai da apresentação
- Consumo crescendo sem responsável
Depois
Fundação aberta, decisão com prova
- Um número oficial, com definição escrita e origem rastreável
- Dado sob controle de quem e dono, com formato aberto
- Pergunta em linguagem natural chegando ao dado governado
- Modelo em rotina, com guardrail, versão e responsável
- Consumo atribuído a área e a pergunta de negócio
Perguntas frequentes
Databricks e a Bunker
A Bunker é parceira oficial da Databricks?
Sim. A Bunker integra o Databricks Consulting and SI Partner Program, com registro ativo no Partner Portal. Esta página existe porque as diretrizes do programa pedem que o parceiro publique a própria página de Databricks no site.
A Bunker já tem IA em produção em cliente?
Sim. Há motor de IA rodando em produção em cliente da Bunker hoje: leitura de pedido em arquivo com devolução estruturada para conferência, precificação com margem rastreada do planejado ao realizado, e previsão de faturamento sobre carteira. É essa prática, já em operação, que aplicamos sobre a plataforma.
Vocês substituem o ERP ou o CRM que já está rodando?
Não. Trabalhamos em cima do que já existe. Na maioria dos projetos o ERP permanece como sistema de registro e a plataforma de dados passa a ser onde a análise e a IA acontecem.
Precisa migrar tudo de uma vez?
Não. A jornada é desenhada em estágios que entregam valor isolado. É comum começar por um domínio de dado, provar o caminho e só então ampliar.
Quanto tempo até o primeiro resultado visível?
Depende do estado do dado de origem, e nós medimos isso no enquadramento antes de prometer prazo. Um domínio único com dado disponível costuma render leitura útil em semanas, não em trimestres.
Em que idioma vocês atendem?
Português, com time no Brasil. Entrega, documentação e suporte em português.
A plataforma prende meu dado em formato fechado?
Não. A fundação é lakehouse com formatos de dado abertos e governança aberta, e o desenho existe justamente para que o dado permaneça inteiramente sob controle de quem e dono dele. A plataforma roda sobre AWS, Azure e Google Cloud, e essa escolha normalmente já esta feita pelo cliente.
Como começa?
Por um enquadramento curto: qual decisão precisa ficar de pé, qual dado ela exige e onde esse dado está hoje. Desse enquadramento sai o escopo do primeiro estágio, com esforço estimado.
Cada trimestre sem fundação é um trimestre decidindo por opinião.
O custo não aparece na fatura de nuvem. Aparece na decisão que foi tomada com o número errado e que ninguém conseguiu auditar depois.
Quer ver o padrão de exigência que aplicamos em projeto de dados? Veja Fit to High Standards.
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