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Anunciamos os vencedores do Databricks Customer Awards 2026

Conheça os inovadores que usam dados e AI para remodelar setores, resolver problemas e definir um novo patamar para o que é possível com a Databricks.

por Sara Steffen

  • Anunciamos os vencedores do Databricks Customer Awards 2026: 10 clientes reconhecidos em categorias que abrangem excelência, inovação, transformação, impacto social e liderança.
  • Os vencedores deste ano representam uma ampla variedade de setores e regiões — de energia e semicondutores a cooperativas de laticínios e organizações sem fins lucrativos — todos usando Databricks para resolver desafios complexos do mundo real com dados e AI.
  • Parabéns a todos os vencedores que transformam dados e AI em resultados reais todos os dias.

O Databricks Customer Awards de 2026 reconhece organizações e líderes que estão usando a plataforma Databricks para resolver problemas difíceis e entregar resultados que importam, desde a ingestão de 10 trilhões de linhas de dados por ano até a ajuda na combinação de voluntários médicos com comunidades carentes em todo o mundo.

Os vencedores dos Named Awards deste ano abrangem 8 categorias e 4 regiões, representando setores tão variados quanto semicondutores, energia limpa, pecuária leiteira, telecomunicações e software empresarial. O que eles têm em comum é a crença de que os dados e a AI podem mudar a forma como um setor opera.

Conheça os vencedores.

Prêmio de Excelência - América do Norte: Applied Materials

Applied Materials é uma empresa líder em engenharia de materiais e semicondutores que projeta e fabrica os equipamentos usados para produzir praticamente todos os novos chips do mundo. Por trás desse equipamento está um ativo igualmente crítico: um vasto patrimônio de dados de engenharia, manufatura, cadeia de suprimentos e finanças que a empresa há muito tempo reúne em um data lake central.

O lake original, construído no Hadoop, cumpriu seu papel — ele consolidou os dados. Mas as demandas mudaram: cargas de trabalho de AI, analytics em tempo real, self-service governado e casos de uso para os quais a arquitetura original nunca foi projetada exigiam uma nova abordagem. A Applied Materials usa a plataforma Databricks para modernizar essa base — mudando de um data lake de armazenamento e lote para um lakehouse onde governança, analytics e AI vivem juntos. A mudança foi menos sobre consolidar dados e mais sobre liberar o que poderia, em última análise, ser feito com eles.

Menos de um ano após a entrada em operação, a plataforma entregou:

  • Ativos de dados governados que colocam informações confiáveis diretamente nas mãos de quem precisa delas. Controles de acesso refinados, linhagem e aplicação de políticas são integrados à plataforma, garantindo que os dados de engenharia, manufatura e clientes permaneçam protegidos à medida que ela escala. Mais de 1.500 analistas agora têm acesso self-service em engenharia, operações e finanças — e estão usando-o, com mais de 17 milhões de consultas self-service já executadas na plataforma. A disponibilidade dos dados melhorou em mais de 60%, reduzindo os tempos de espera para bem menos de uma hora.
  • A AI passou a fazer parte do dia a dia, com mais de 100 modelos de machine learning em produção atendendo a uma média de 75.000 acessos por dia — sinalizando anomalias no chão de fábrica, prevendo a demanda e apoiando decisões com mais rapidez.
  • Novos casos de uso tornaram-se mais baratos e rápidos de construir, apoiados por mais de 1.300 usuários do AI Assistant gerando mais de 100.000 interações por mês. O desenvolvimento é 90% mais rápido, com a codificação de pipelines reduzida de 8 horas para 30 minutos. As taxas de falha de jobs caíram 50% e a sobrecarga de manutenção é 75% menor — o que significa mais casos de uso implantados e escalados em toda a empresa.
  • Com o AI/BI Genie, fazer uma pergunta aos dados não exige mais um dashboard, um ticket ou uma semana de espera. Mais de 800 Genie Spaces já estão ativos, hospedando mais de 6.000 conversas e mais de 18.000 mensagens — colocando o acesso aos dados em linguagem natural diretamente nas mãos das equipes de toda a organização.

O que começou como uma modernização de plataforma tornou-se mais uma forma de trabalhar. A AI agora está ao lado das pessoas que projetam as máquinas que fabricam os chips do mundo — não como uma ferramenta que usam ocasionalmente, mas como um colaborador do dia a dia. Os dados correm por todo o ciclo de vida de operação da Applied Materials, do insight à ação, tornando o termo "data-driven" menos um slogan e mais o modo padrão de inovar, otimizar e decidir.

Prêmio de Excelência - EMEA: Virgin Atlantic

Virgin Atlantic foi fundada pelo empreendedor Sir Richard Branson em 1984, tendo a inovação e o excelente atendimento ao cliente em sua essência. Com sede em Londres, a companhia aérea opera voos para 28 destinos durante todo o ano. Juntamente com sua acionista e parceira, Delta Air Lines, a Virgin Atlantic opera uma rede transatlântica líder, com conexões para mais de 200 cidades em todo o mundo.

A Virgin Atlantic reúne dados de clientes, comerciais, financeiros e operacionais que antes ficavam em sistemas separados. Ela usa a plataforma Databricks como um ambiente de decisão integrado em escala empresarial, conectando esses domínios em uma base unificada e governada para que as equipes possam trabalhar com dados compartilhados, em vez de relatórios isolados.

Sobre essa base, a Virgin Atlantic:

  • Executa casos de uso de clientes, comerciais, financeiros e operacionais em uma única plataforma.
  • Usa dados e métricas compartilhados para informar decisões entre as equipes, em vez de depender de soluções pontuais.
  • Gera e itera novas soluções de dados e AI rapidamente, para que os insights se transformem em decisões na linha de frente.

No geral, essa abordagem transforma os dados em uma história de ponta a ponta, em vez de um conjunto de projetos desconectados. A Virgin Atlantic trata o fato de ser orientada por dados (data-driven) como uma forma de gerenciar a companhia aérea, usando uma plataforma unificada para que os insights fluam entre as funções e apoiem decisões mais oportunas e coordenadas tanto para os clientes quanto para as operações.

Prêmio de Excelência - APJ: Fonterra Co‑operative Group

Fonterra Co-operative Group é uma das maiores cooperativas de laticínios do mundo, de propriedade de milhares de acionistas produtores de leite da Nova Zelândia e que fornece laticínios naturais para clientes globalmente. Dados e AI ajudam a Fonterra a obter os insights necessários para executar operações complexas de planejamento financeiro e decisões de cadeia de suprimentos com mais eficiência em sua rede global.

Historicamente, a Fonterra dependia de várias plataformas legadas de analytics que podiam gerar complexidade, duplicação e atrasos para os usuários de negócios. Após a migração para a Databricks, eles centralizaram os dados da Fonterra em um lakehouse governado, reduzindo a movimentação manual de dados e permitindo que as equipes transformassem dados em decisões de forma mais rápida e confiável.

Sobre essa base, a Fonterra:

  • Democratiza o acesso a produtos de dados governados e reutilizáveis para unidades de negócios, oferecendo aos profissionais uma linhagem clara e controle de acesso refinado, ao mesmo tempo em que usa linguagem natural para tornar os dados mais conversacionais e aumentar a produtividade da engenharia.
  • Usa AI e analytics avançado para lidar com casos de uso de alto impacto, desde a otimização de cadeias de suprimentos e gerenciamento de estoque até a simplificação de processos de conformidade nas fazendas para os produtores.
  • Dobra a velocidade de geração de valor ao reduzir os tempos de carregamento de dados em mais de 50%, aumentando a produtividade da engenharia em até 20% e permitindo a criação do dobro de produtos de dados por semana com os mesmos recursos.

A Fonterra trata a AI como uma colaboradora que ajuda as equipes na tomada de decisões proativas e orientadas por insights.

Prêmio de Excelência - LATAM: Telefónica | Vivo

Vivo, marca da Telefónica no Brasil, é a empresa líder em telecomunicações no país, oferecendo conectividade móvel e fixa, internet banda larga e serviços de TV para consumidores, empresas e organizações do setor público em todo o território nacional. A empresa também oferece serviços digitais em diferentes áreas, incluindo entretenimento, esportes, segurança digital, serviços financeiros e saúde. Usando dados e AI, a Vivo está obtendo os insights necessários para executar operações de rede complexas e experiências de clientes de forma mais eficiente.

A Vivo dependia de uma mistura de data warehouses legados e ferramentas de analytics, o que adicionava complexidade, custo e latência a relatórios e experimentações críticas. À medida que avaliam e expandem o uso do Databricks, a equipe está consolidando os dados em um lakehouse governado, reduzindo a duplicação de pipelines e oferecendo às equipes de negócios e técnicas uma base mais escalável, rápida e confiável para analytics e AI.

Sobre essa base, a Vivo:

  • Democratiza dados governados e reutilizáveis e métricas corporativas em funções de planejamento, inovação e rede, ao mesmo tempo em que possibilita experiências intuitivas de "pergunte aos seus dados" que permitem aos executivos consultar insights em linguagem natural.
  • Aproveita a AI e o analytics avançado para entregar casos de uso de alto valor em escala, abrangendo a transformação da experiência do cliente, otimização de dados e rede, monetização de gamers e ofertas hiperpersonalizadas.

Em todas essas iniciativas, a Vivo posiciona a AI como uma colaboradora estratégica, fortalecendo sua capacidade de entregar conectividade resiliente e elevar as experiências digitais de milhões de brasileiros.

Prêmio For Good: Virtue Foundation

Virtue Foundation é uma organização global sem fins lucrativos focada em melhorar o acesso à saúde em regiões carentes, conectando médicos, hospitais e organizações humanitárias onde o atendimento é mais necessário. A organização usa dados e AI para entender melhor as lacunas globais de saúde e coordenar esforços de voluntariado médico em escala.

A Virtue Foundation reúne dados fragmentados de hospitais globais e de organizações não governamentais (NGO) que costumam ser inconsistentes, incompletos ou difíceis de manter. Para resolver isso, a organização criou um pipeline de dados que alimenta o VFMatch.org, ajudando a unificar e estruturar informações globais de saúde em uma base utilizável para tomada de decisões e coordenação.

Com base nisso, a Virtue Foundation:

  • Mantém um grafo de conhecimento de saúde global que mapeia recursos e necessidades de saúde entre as regiões.
  • Usa análise geoespacial para identificar desertos médicos e lacunas na cobertura do sistema de saúde, particularmente em países de baixa renda.
  • Implementa um assistente de AI que ajuda a conectar médicos a oportunidades de voluntariado e apoia a análise de dados globais de saúde.

Esses recursos apoiam a Virtue Foundation, que já ajudou a atender mais de 50.000 pacientes, apoiou milhares de casos cirúrgicos e viabilizou a conexão de centenas de voluntários e parceiros sem fins lucrativos em todo o mundo.

Esses esforços demonstram como a Virtue Foundation está usando dados e AI para fortalecer a coordenação global de saúde e melhorar o acesso ao atendimento em comunidades carentes.

Prêmio Disruptor: Octopus Energy

A Octopus Energy é uma empresa global de tecnologia e energia limpa com operações em 27 países. Como a maior fornecedora de energia do UK, a Octopus tem a missão de acelerar a transição energética para beneficiar as pessoas e o planeta. Ao transformar mais de 460.000 EVs passivos e ativos inteligentes em mais de 3GW de capacidade flexível, a empresa criou a maior Usina Virtual de Energia do mundo (maior do que a maior usina de gás do UK), capaz de equilibrar a rede elétrica durante os períodos de pico de demanda.

O Databricks permite que a Octopus consolide dados de diferentes regiões e produtos em uma única plataforma unificada. Agora, a empresa pode ingerir mais de 10 trilhões de linhas de dados por ano, enquanto milhares de pessoas em toda a empresa colaboram e experimentam com segurança — reduzindo o atrito tanto nas análises do dia a dia quanto na inovação em larga escala.

Com base nisso, a Octopus Energy:

  • Democratiza o acesso aos dados em todas as equipes, usando o Unity Catalog para manter a colaboração segura e em conformidade à medida que o uso escala para milhares de usuários internos.
  • Usa AI para potencializar a otimização de alto impacto de medidores inteligentes, tarifas e flexibilidade da rede para liberar energia mais barata para os clientes, melhor para a rede e mais justa para o mundo.
  • Encurta o caminho da ideia ao impacto executando novos modelos e serviços diretamente na plataforma, enquanto integra os usuários via Agent Bricks, para que mais pessoas possam criar e explorar com segurança.

Em todos esses esforços, a Octopus Energy trata a AI como uma colaboradora estratégica em sua missão de construir uma rede elétrica mais justa e ecológica — usando dados para oferecer contas mais baixas, energia mais limpa e melhores experiências para 11 milhões de clientes.

Prêmio de Inovação em AI: Axpo

A Axpo é a maior produtora de eletricidade da Suíça, líder internacional no comércio de energia e líder na comercialização de energia solar e eólica. Para melhorar a forma como os funcionários acessam e usam informações técnicas e comerciais complexas, a Axpo criou um conjunto de aplicativos baseados em AI usando a infraestrutura do Databricks e o Agent Bricks.

No centro disso está o AxploreAI, uma plataforma central multiagente de GenAI, projetada para se tornar o único lugar para saber tudo na Axpo, sempre com base nos direitos de acesso de cada usuário. Ele conecta os funcionários a informações sobre dados de engenharia, conhecimento de negociação, processos internos e documentação corporativa, como conteúdos de IT e HR.

Construído em uma arquitetura API-first com RAG, Vector Search e OCR, o AxploreAI reúne mais de 60 fontes de dados internas em uma camada de inteligência segura e pesquisável, integrada aos pontos de contato digitais nos quais os funcionários confiam todos os dias. Seu pipeline de RAG é adaptado ao conteúdo e formato de cada fonte, pode processar vários tipos de arquivos e preserva os controles de acesso originais, tornando o conhecimento corporativo instantaneamente acessível sem comprometer a governança.

Além de sua plataforma de conhecimento, a Axpo também está aplicando AI para melhorar a qualidade dos dados e a eficiência nos processos relacionados a compras. Em um ambiente operacional complexo, moldado por sistemas fragmentados, múltiplas entidades legais e dados inconsistentes em texto livre, a Axpo desenvolveu um classificador baseado em AI dentro de seu data lake do Databricks para trazer maior estrutura e consistência aos dados de gastos. Operando com cerca de 90% de precisão média, a solução analisa descrições de faturas com informações de fornecedores em vários idiomas, ajudando a automatizar a classificação, reduzir o esforço manual e melhorar continuamente a qualidade dos dados de compras ao longo do tempo.

Com base nisso, a Axpo está escalando a AI diretamente em seus principais processos de negócios:

  • Implanta e gerencia mais de uma dúzia de aplicativos de GenAI por meio de seu Centro de Competência, que vão desde pilotos em estágio inicial até casos de uso em produção em engenharia, compras, negociação, funções corporativas e experiências voltadas para o cliente.
  • Permite acesso seguro e instantâneo a milhares de páginas de documentação interna por meio de um assistente de conhecimento interno, agora usado por centenas de funcionários em toda a organização para apoiar uma tomada de decisão mais rápida.
  • Melhora a eficiência operacional e a adoção em escala, proporcionando até 30% de economia de tempo para usuários avançados e alcançando uma taxa de aprovação de 90%.

Juntas, essas iniciativas mostram como a Axpo está incorporando a AI diretamente no trabalho diário em um negócio de energia altamente complexo, transformando a forma como as equipes acessam informações, classificam dados e tomam decisões.

Prêmio de Transformação: Atlassian

A Atlassian é uma empresa global de software que desenvolve ferramentas de colaboração, desenvolvimento e produtividade usadas por equipes em todo o mundo. A empresa está transformando suas operações de segurança ao repensar como coleta, armazena e analisa a telemetria de segurança em escala.

Depois de atingir volumes de dados de segurança em escala de petabytes, a Atlassian identificou limitações em seu SIEM legado que a impediam de operar nessa escala. A empresa lançou o “Project Banyan” para construir um Security Lakehouse moderno na Databricks Platform. O objetivo era criar uma base aberta e governada que pudesse dar suporte à caça a ameaças de longo prazo, análises avançadas e resposta mais rápida a incidentes em bilhões de eventos de segurança.

Como parte dessa transformação, a Atlassian padronizou os dados de segurança usando o Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) e migrou a lógica de detecção para o PySpark, reduzindo a dependência de ferramentas proprietárias e permitindo uma detecção de anomalias mais flexível e orientada por ML.

Com base nisso, a Atlassian:

  • Melhora a escala e a velocidade das investigações de segurança ao consultar mais de 21 bilhões de eventos de segurança em menos de 1 minuto e reduzir a latência de detecção de alta frequência de 17 segundos para 5 segundos com a otimização do Photon.
  • Reduz os custos operacionais de ingestão em 80% e o volume de armazenamento em 20% por meio de formatos de arquivo de dados mais enxutos e compactação padronizados pelo OCSF.
  • Estende a retenção de dados de 30 dias para 12 meses de hot storage, permitindo análises forenses mais profundas e caça a ameaças de longo prazo.
  • Democratiza o acesso aos dados de segurança usando o AI/BI Genie, permitindo que os analistas consultem a telemetria em linguagem natural e gerem automaticamente SQL ou PySpark.

A Atlassian também é uma parceira de private preview do Lakewatch, ajudando a moldar recursos futuros para ingestão direta no lakehouse. Juntos, esses esforços mostram como a Atlassian transformou as operações de segurança em um sistema escalável, governado e habilitado para AI que melhora a velocidade e a acessibilidade dos insights em toda a organização.

Prêmio Visionário: Rivian and Volkswagen Group Technologies, Wassym Bensaid, Co-CEO & CTO

Wassym Bensaid, Chief Software Officer da Rivian e Co-CEO e CTO da Rivian and Volkswagen Group Technologies, está liderando a transformação da Rivian em uma empresa AI-first.

Sua equipe liderou a transição de veículos definidos por software para veículos definidos por AI, usando a inteligência de dados como base para tudo na plataforma de veículos e mobilidade da Rivian — chegando até a experiência de condução diária usando a inteligência de dados como base para tudo na plataforma de veículos e mobilidade da Rivian.

Para viabilizar essa transição, a Rivian modernizou sua pilha de dados na Databricks Platform, unificando dados de veículos, fábricas e corporativos em uma única base. Wassym e sua equipe também consolidaram sistemas legados, incluindo Snowflake e Redshift, em uma camada unificada de Delta e Unity Catalog que estabelece uma estrutura comum de dados e AI em toda a organização.

Sobre essa base, a Rivian:

  • Aumentou a adoção da plataforma de cerca de 250 para quase 3.860 usuários ativos mensais (201.6% YoY), com mais de 127 membros da equipe principal de dados relatando um ganho de produtividade de 39% e a expansão do uso além da engenharia para equipes de negócios e produtos.
  • Ingere telemetria de mais de 100.000 veículos elétricos de aventura para permitir manutenção preditiva, diagnósticos remotos e melhorias contínuas over-the-air que aumentam a confiabilidade, a segurança e a experiência do cliente.
  • Melhora o desempenho de engenharia e manufatura, reduzindo o processamento de pipelines de ADAS de 4 horas para menos de 30 minutos, acelerando as consultas de ADAS em 2.2x e cortando os custos de dados de manufatura em 60%, ao mesmo tempo em que torna as transformações 20x mais rápidas.

À medida que a Rivian se prepara para um aumento de 10x no volume de dados dos veículos, Wassym e sua equipe projetaram a arquitetura de dados da Rivian para escalar para 500–600 petabytes este ano. O ETL serverless por si só economiza cerca de 400 horas de engenharia por mês, permitindo uma iteração mais rápida sem um crescimento proporcional no número de funcionários.

Wassym agora está estendendo essa base para a joint venture de US$ 5,8 bilhões entre a Rivian e a Volkswagen Group Technologies (RV Tech), onde a infraestrutura de software e dados da Rivian apoiará várias marcas do Volkswagen Group — posicionando a Rivian como uma provedora global de plataforma de software e dados.

Champion Award: Lippert, Kenan Colson, VP de Dados e AI

Lippert é uma fabricante global de componentes e sistemas altamente projetados para os setores de RV, marítimo, automotivo e habitacional. A empresa está usando dados e AI para aprimorar a experiência do cliente, otimizar operações e apoiar a prestação de serviços em suas unidades de negócios.

Kenan Colson, VP de Dados e AI na Lippert, desempenhou um papel central na promoção da adoção de inteligência de dados em toda a organização. Seus esforços se concentraram em construir o alinhamento interno em torno de iniciativas de AI e demonstrar valor comercial mensurável por meio de implantações em produção que abrangem atendimento ao cliente, finanças e HR.

Sob sua liderança, Lippert transformou seu Centro de Atendimento ao Cliente ao implantar um “Superagente” de Atendimento ao Cliente habilitado para AI que pode lidar com altos volumes de chamadas. Essa iniciativa acelerou significativamente a integração de novos funcionários.

Kenan também implantou recursos de AI em outras funções de negócios com soluções especializadas de “toque zero”, incluindo:

  • Um Bot de Remessa Financeira que reduz o esforço manual no processamento de pagamentos.
  • Um Assistente de Políticas de HR que responde a dúvidas de funcionários e melhora o tempo de resposta e a consistência.
  • Ferramentas adicionais específicas de funções para apoiar a eficiência operacional.

Kenan também contribuiu para a liderança de pensamento externa ao palestrar em eventos do setor e compartilhar insights sobre o uso de dados e AI em ambientes corporativos. Juntos, esses esforços mostram como Kenan Colson está impulsionando a adoção de AI em toda a empresa na Lippert, transformando o sucesso inicial em um impacto multifuncional em escala por toda a organização.

Parabéns a todos os nossos vencedores de 2026:

Applied Materials, Virgin Atlantic, Fonterra, Vivo (Telefonica Brazil), Virtue Foundation, Octopus Energy, Axpo, Atlassian, Wassym Bensaid na Rivian e Volkswagen Group Technologies e Kenan Colson na Lippert.

Dez vencedores. Dez histórias. Uma coisa em comum: a crença de que os dados e a AI podem ser uma força para o bem e o compromisso de provar isso. O trabalho deles nos inspira, nos desafia e nos deixa entusiasmados com o que vem a seguir.

Quer saber mais sobre como os clientes da Databricks estão usando dados e AI para gerar impacto?

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original

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