Capacitando usuários de negócios no Databricks

É quinta-feira, 14h47. Lisa Chen, gerente de vendas regional de uma empresa de SaaS em crescimento, encara sua caixa de entrada com pavor crescente. A reunião do conselho de amanhã começa às 9h, e ela ainda não tem os números de desempenho regional que o CEO solicitou há três dias. A equipe de dados prometeu o relatório até o final da quarta-feira. Depois, para o meio-dia de hoje. A última mensagem dela no Slack foi respondida com "ainda estamos trabalhando nisso — muitas fontes de dados para reconciliar."

A história de Lisa não é um caso isolado. Em todos os setores, profissionais de negócios — gerentes de produto, líderes de operações, analistas de marketing, diretores de sinistros — conhecem bem essa dor. Eles entendem seus negócios de dentro para fora, mas ficam presos esperando que as equipes de TI ou de dados reconciliem sistemas, limpem pipelines e criem relatórios.

Mas e se não fosse esse o caso? E se todos os usuários de negócios pudessem explorar dados, fazer perguntas e tomar decisões sem precisar aprender a programar ou esperar pela TI? Essa é a realidade que a Databricks está revelando.

Conheça as pessoas com o problema

Lisa - Gerente de Vendas Regional, TechStart Inc.

Toda segunda-feira de manhã, Lisa precisa de métricas de desempenho do território para orientar a estratégia semanal de sua equipe. Atualmente, ela baixa arquivos CSV do Salesforce, extrai dados de satisfação do cliente da plataforma de pesquisas e combina tudo manualmente com o dashboard financeiro da empresa. Na quarta-feira, ela tem os insights. Na sexta-feira, os dados já estão desatualizados, e as oportunidades estão sendo perdidas.

"Conheço meus territórios melhor do que ninguém, mas passo mais tempo manipulando planilhas do que gerenciando vendas."

Marcus - Diretor de Operações de Sinistros, SecureLife Insurance

Marcus supervisiona a detecção de fraudes e a eficiência do processamento de sinistros. Ele depende de relatórios semanais do Power BI da TI que mostram padrões de fraude e tempos de processamento. Quando ele identifica algo incomum, como um aumento de 15% nos sinistros de automóveis de uma região específica, ele não consegue detalhar os dados imediatamente. Em vez disso, ele envia outra solicitação de dados e espera três dias enquanto a fraude em potencial continua.

"Quando recebo a análise detalhada, os agentes mal-intencionados já passaram para novos esquemas."

Priya - Gerente de Marketing Digital, RetailFlow

Priya acompanha o desempenho de campanhas em seis canais diferentes: redes sociais, e-mail, pesquisa paga, publicidade de display e o aplicativo móvel da empresa. Cada plataforma exporta dados de forma diferente. A análise de atribuição — entender quais pontos de contato realmente geram conversões — requer a junção manual de dados de todas as seis fontes. Uma análise de campanha abrangente leva duas semanas. A maioria das campanhas termina antes que ela possa otimizá-las.

"Estou tomando decisões de mídia de milhões de dólares com base na intuição, porque os dados chegam tarde demais para serem úteis."

A jornada completa do usuário de negócios no Databricks

Os usuários de negócios operam de forma diferente das equipes de engenharia. Eles pensam em termos de resultados, não de consultas; de decisões, não de implantações. Quando precisam de uma resposta, seja “Quais produtos estão gerando a maior margem neste trimestre?” ou “Onde devemos concentrar nossos esforços de retenção?” — o fluxo de trabalho ideal é aquele que os leva à resposta da forma mais rápida e intuitiva possível.

O diagrama acima ilustra como o Databricks transforma a experiência do usuário de negócios, criando múltiplos caminhos de dados brutos a insights acionáveis. Diferentemente das arquiteturas de dados tradicionais que forçam os usuários de negócios a fluxos de trabalho rígidos e dependentes de TI, o Databricks oferece um ecossistema flexível onde diferentes tipos de usuários podem acessar os mesmos dados subjacentes por meio de suas interfaces preferidas.

1. Ingestão e federação de dados: eliminando o gargalo da integração 

Para usuários de negócios como Lisa, Marcus e Priya, a verdadeira frustração começa com dados fragmentados. As métricas de vendas estão no Salesforce, os resultados de pesquisas em plataformas de clientes, os dados de sinistros em sistemas de seguros e o desempenho de marketing em meia dúzia de canais. Cada conjunto de dados tem um formato diferente, deixando os usuários de negócios aguardando enquanto a TI faz a reconciliação e os pipelines são atualizados.

O Databricks remove esse gargalo unificando o acesso aos dados na origem. Com o Lakeflow, as equipes podem automatizar a ingestão de dados de aplicativos empresariais e, com a Lakehouse Federation, elas podem consultar vários sistemas diretamente sem precisar mover os dados primeiro. O resultado: quando Lisa abre seu laptop na segunda-feira de manhã, seus dados de vendas, pesquisas e financeiros já estão limpos, unificados e prontos. Conjuntos de dados externos são igualmente acessíveis. Por meio do Delta Sharing e do Databricks Marketplace, Marcus pode comparar instantaneamente os padrões de fraude com os dados do setor, transformando o que antes levava semanas em uma comparação em tempo real.

2. A plataforma de dados principal: sua fonte única da verdade 

Em vez de Marcus esperar três dias para que a TI extraia e prepare os dados para análise de fraude, todas as suas informações — padrões históricos, sinistros atuais, listas de observação externas e pontuações de risco — ficam imediatamente disponíveis em um formato aberto, consistente e consultável na plataforma Databricks.

O Unity Catalog serve como a camada de governança que torna o autoatendimento possível. Os usuários de negócios podem explorar os dados com confiança, sabendo que estão sempre acessando os conjuntos de dados corretos e autorizados. Chega de pesadelos com o controle de versão de planilhas ou preocupações com conformidade que geralmente retardam a análise de negócios.

Além da governança, o Unity Catalog também introduz as UC Metric Views— uma camada semântica que define métricas de negócios de forma consistente e reutilizável. Em vez de cada equipe reinventar cálculos como “cliente ativo”, “taxa de churn” ou “tempo do ciclo de sinistros”, essas métricas são definidas uma vez e reutilizadas em todos os lugares. Para os usuários de negócios, isso significa menos tempo questionando fórmulas e mais tempo agindo com base em verdades compartilhadas em toda a organização.

3. Consumo: múltiplos caminhos para os mesmos insights poderosos 

Os mesmos dados governados e unificados — agora expressos em métricas amigáveis aos negócios — tornam-se acessíveis por meio de múltiplas interfaces que correspondem à forma como os diferentes usuários realmente trabalham, eliminando a abordagem rígida de modelo único que frustra os profissionais de negócios com diferentes níveis de habilidade e preferências de fluxo de trabalho.

• Usuários do Excel podem continuar trabalhando em planilhas que já conhecem, agora com o suporte de conexões ativas e governadas, eliminando downloads semanais de CSV e horas de tratamento manual.
• Usuários de painéis veem atualizações em tempo real em ferramentas de BI ou nos AI/BI Dashboards do Databricks, identificando anomalias no momento em que acontecem, em vez de dias depois.
• Os usuários de negócios avançados podem fazer perguntas em linguagem natural com o AI/BI Genie, acessar conjuntos de dados selecionados com o Lakebase ou projetar fluxos de trabalho visualmente no Lakeflow Designer, passando de consumidores de dados a exploradores de dados.
• Usuários de negócios avançados ampliam ainda mais os insights com o Agent Bricks, implantando assistentes de IA que monitoram continuamente os dados, sinalizam anomalias e recomendam ações diretamente nos fluxos de trabalho de negócios.

Persona de Usuário de Negócios <-> Mapeamento de Recursos do Databricks

Um Dia na Vida de um Usuário de Negócios no Databricks

Os usuários de negócios querem velocidade, simplicidade e confiança: a capacidade de explorar dados, colaborar e tomar decisões sem esperar pela TI, tudo isso mantendo a governança e a segurança. O Databricks torna isso possível ao otimizar cada etapa do seu dia.

Tudo começa com um login integrado por meio do Databricks One, que dá aos usuários de negócios acesso imediato a dados, dashboards e aplicativos confiáveis. A descoberta se torna simples: com a Pesquisa Unificada do Unity Catalog, eles podem encontrar os conjuntos de dados, dashboards ou modelos de IA certos em segundos, exibindo resultados por relevância, qualidade e linhagem de dados, sem precisar saber os nomes exatos das tabelas ou a sintaxe SQL. Quando novos dados são necessários, eles podem usar o Lakeflow Designer para criar pipelines de arrastar e soltar, conectar um arquivo do Excel ou assinar conjuntos de dados do Marketplace, tudo sob a governança do Unity Catalog. A exploração se torna natural, seja fazendo perguntas em linguagem natural por meio do AI/BI Genie, visualizando tendências nos AI/BI Dashboards e em ferramentas de BI, ou usando o Databricks Assistant para obter ajuda. Para necessidades mais avançadas, os usuários podem recorrer às AI Functions, ao Agent Bricks, aosDatabricks Apps ou ao Lakebase para criar modelos, automatizar fluxos de trabalho e incorporar insights proativos diretamente nos processos de negócios. Do início ao fim, cada etapa do dia deles é projetada para velocidade, simplicidade e confiança, para que possam gastar menos tempo encontrando e preparando dados e mais tempo usando-os para impulsionar decisões.

Primeiros passos: uma adoção em fases de 3 meses para usuários de negócios

A jornada da dependência de dados para o empoderamento de dados exige uma abordagem em fases que demonstre valor enquanto desenvolve a confiança da organização. Veja como as organizações de sucesso estruturam essa transição.

Mês 1: Base e Ganhos Rápidos

Avaliação e Definição de Funções Comece identificando seus equivalentes a "Lisa, Marcus e Priya". Mapeie os fluxos de trabalho de dados atuais e identifique os maiores pontos problemáticos. Quais usuários de negócios já estão criando soluções de TI paralelas? Quais departamentos enviam mais solicitações de dados? Esses usuários pioneiros se tornarão seus defensores.

Estabeleça funções de usuário claras no Unity Catalog — não tente dar a todos acesso a tudo imediatamente. Crie funções de consumidor para cada unidade de negócios (vendas, marketing, operações) que forneçam acesso a conjuntos de dados relevantes e governados, sem sobrecarregar os usuários com dados de toda a empresa que eles não precisam.

Primeiras Conexões de Dados Concentre-se em um caso de uso de alto impacto. Se sua equipe de vendas baixa relatórios de território semanais, comece por aí. Use o Lakeflow Connect para automatizar a ingestão de dados do Salesforce que atualmente exige exportações manuais de CSV. Configure dashboards básicos de AI/BI que substituam os relatórios estáticos existentes.

Defina seu Vocabulário de Negócios Crie definições semânticas no Unity Catalog para suas métricas mais críticas que impulsionam decisões, como receita, taxa de churn ou ROI de campanha. Crie-as como Metric Views para que, quando a Lisa de vendas e o CFO se referirem à "receita do 3º trimestre", eles tenham a garantia de ver o mesmo cálculo a partir dos mesmos dados. O retorno é imediato: chega de debates do tipo "seus números não batem com os meus".

O objetivo não é a perfeição, é demonstrar valor imediato. Quando Lisa consegue atualizar o desempenho de seu território com um único clique em vez de passar três horas toda segunda-feira de manhã, a notícia se espalha rapidamente.

Mês 2: Expandindo Capacidades e Construindo Confiança

Treinamento e adoção de autoatendimento Agora que os fluxos de dados fundamentais estão funcionando, concentre-se na capacitação do usuário. Treine os usuários de negócios no AI/BI Genie para consultas em linguagem natural. Comece com perguntas simples cujas respostas eles já conhecem, desenvolvendo a confiança antes de abordar análises complexas.

Apresente o Lakeflow Designer para usuários avançados que queiram adicionar fontes de dados adicionais. A interface visual de arrastar e soltar ajuda a preencher a lacuna entre a lógica de negócios e a engenharia de dados sem exigir habilidades de programação.

Construindo Confiança na Governança É nesse momento que as equipes de TI costumam ficar nervosas com o fato de os usuários de negócios terem acesso direto aos dados. Aborde as preocupações de forma proativa, demonstrando os recursos de auditoria do Unity Catalog. Mostre como cada consulta, cada acesso a dados e cada geração de insight é rastreada e governada. Os usuários de negócios ganham recursos de autoatendimento, enquanto a TI mantém visibilidade e controle completos.

Mês 3: Análise Avançada e Mudança Organizacional

Escala e Sofisticação A essa altura, os usuários pioneiros estão obtendo ganhos significativos de produtividade. Use esse impulso para introduzir recursos mais avançados. Implante o Agent Bricks para monitoramento proativo — Marcus não precisa mais se lembrar de verificar padrões de fraude, porque o sistema o alerta automaticamente.

Implemente os Databricks Apps para fluxos de trabalho operacionais. Quando Priya descobre que os assinantes de e-mail têm um valor vitalício maior, ela pode criar aplicativos personalizados que ajudam sua equipe a visualizar o desempenho da campanha, calcular alocações de orçamento ideais e gerar recomendações — tudo dentro do ambiente governado do Databricks. 

Gestão de Mudanças e Mudança Cultural A transformação mais importante acontece no comportamento organizacional. Os usuários de negócios param de perguntar "Alguém pode extrair esses dados para mim?" e começam a perguntar "Qual história esses dados estão nos contando?". As equipes de TI deixam de ser geradoras de relatórios para se tornarem facilitadoras da plataforma e administradoras de governança.

5 melhores práticas para usuários de negócios aproveitarem ao máximo o Databricks

1. Comece com acesso baseado em função e semântica compartilhada

Use o Unity Catalog para criar experiências de dados direcionadas que correspondam a como sua empresa realmente opera e adicione as UC Metric Views para garantir definições consistentes nessas experiências

Não sobrecarregue novos usuários com acesso a dados de toda a empresa. Em vez disso, crie ambientes de dados focados e alinhados às funções de negócios — territórios de vendas para gerentes regionais, dados de sinistros para diretores de operações, métricas de campanha para equipes de marketing — e ancore-os em modelos semânticos compartilhados. Quando todos obtêm a “cobertura de pipeline” ou a “taxa de sinistralidade” da mesma definição, os debates mudam do significado do número para o que fazer a respeito dele. 

Resultado rápido: configure funções de consumidor no Unity Catalog e combine-as com algumas UC Metric Views de alto valor (por exemplo, taxa de churn, ROI de campanha, tempo do ciclo de sinistros). Isso dá aos seus equivalentes de “Lisa, Marcus e Priya” acesso imediato não apenas aos seus conjuntos de dados mais críticos, mas a métricas que eles podem confiar que são consistentes em toda a empresa.

2. Encontre os usuários onde eles trabalham

Aproveite as interfaces familiares para eliminar o atrito na adoção.

O caminho mais rápido para a adoção não é ensinar novas ferramentas, mas sim aprimorar os fluxos de trabalho existentes. Use conectores do Excel para equipes que dependem de planilhas, integração com o Power BI para usuários de dashboards e interfaces nativas do Databricks para usuários avançados prontos para explorar. Essa estratégia reduz o tempo de treinamento enquanto garante a governança de dados em todos os pontos de acesso.

Dica profissional: comece com conexões em tempo real do Excel para substituir os downloads semanais de CSV. Assim que os usuários virem o poder dos dados em tempo real em ferramentas familiares, eles naturalmente gravitarão em direção a recursos mais avançados.

3. Adote a Automação Visual e Sem Código

Use o Lakeflow Designer para democratizar a criação de pipelines de dados.

Os usuários de negócios entendem suas necessidades de dados melhor do que ninguém — eles só precisam das ferramentas para agir com base nesse conhecimento. O Lakeflow Designer permite que usuários não técnicos criem e mantenham fluxos de trabalho de dados visualmente, reduzindo a dependência da TI e garantindo confiabilidade e governança de nível empresarial.

Padrão de sucesso: identifique tarefas repetitivas de preparação de dados (como a análise de atribuição multicanal de Priya) e transforme-as em fluxos de trabalho automatizados e agendados que os usuários de negócios podem modificar conforme as necessidades evoluem.

4. Faça perguntas em linguagem simples

Aproveite o AI/BI Genie para transformar a curiosidade em insights instantâneos.

A melhor plataforma de analytics é aquela em que a lógica de negócios se traduz diretamente na exploração de dados. Treine os usuários para fazerem perguntas em linguagem natural que correspondam ao seu processo de tomada de decisão: "Quais produtos geram a maior margem?" "Onde devemos concentrar os esforços de retenção?" "O que está causando o pico de sinistros em Phoenix?"

Um divisor de águas: combine o Genie com dashboards interativos para criar fluxos de trabalho de análise conversacional — faça uma pergunta, obtenha uma resposta, aprofunde-se com perguntas de acompanhamento, tudo na mesma interface.

5. Desenvolva a confiança por meio da transparência

Use os recursos de governança do Unity Catalog para permitir a exploração sem receio.

Usuários de negócios muitas vezes hesitam em explorar dados de forma independente porque não têm certeza sobre a qualidade dos dados, as permissões ou as implicações de conformidade. O rastreamento de linhagem de dados integrado, os logs de auditoria e as métricas de qualidade de dados do Unity Catalog fornecem a transparência necessária para uma análise de autoatendimento confiável.

Mudança de cultura: treine os usuários de negócios para verem os recursos de governança não como restrições, mas como facilitadores. Quando eles conseguem ver a atualidade dos dados, entender a linhagem de dados e confiar nos controles de acesso, eles farão a transição de consumidores de dados cautelosos para exploradores de dados confiantes.

A Transformação: Um Dia em sua Nova Realidade

A Revolução das Segundas-feiras de Lisa

Usando conectores seguros integrados ao Unity Catalog, Lisa conecta sua interface familiar do Excel diretamente a dados ativos e governados no Lakehouse, eliminando completamente o processo de baixar e manipular CSVs. Suas planilhas são atualizadas automaticamente com dados de desempenho do território, satisfação do cliente e pipeline.

Quando ela percebe uma queda nos índices de satisfação do Nordeste, ela usa o AI/BI Genie para perguntar: “Mostre a satisfação por recurso de produto no Nordeste.” O Genie gera a consulta, a executa nas tabelas Delta e exibe a resposta instantaneamente.

O que antes levava três dias de trabalho manual agora acontece antes mesmo de seu café esfriar.

O Combate à Fraude em Tempo Real de Marcus

Os dashboards de Marcus rodam no Databricks SQL Serverless, então as consultas retornam em segundos. Ao identificar um aumento nos sinistros de vidros de automóveis, ele digita no Genie: “Mostre os sinistros de vidros de automóveis em Phoenix esta semana por oficina.”

Nos bastidores, o AI/BI Genie traduz sua solicitação em linguagem natural para SQL otimizado, junta automaticamente dados de sinistros internos com conjuntos de dados de oficinas externas por meio do Lakehouse Federation e retorna resultados abrangentes em segundos. Ele descobre um esquema de fraude e o interrompe no mesmo dia.

A Otimização de Campanhas em Tempo Real de Priya

O pesadelo da atribuição de Priya agora é coisa do passado. Por meio de pipelines de ingestão de dados automatizados, criados com recursos do Databricks como Lakehouse Federation e Lakeflow Connect, os dados de campanha de todos os seis canais — redes sociais, e-mail, pesquisa paga, publicidade de display, aplicativo móvel e análise do site — fluem continuamente para tabelas Delta unificadas, sem intervenção manual.

Seu AI/BI Dashboard mostra resultados em tempo real: alto tráfego, mas baixas conversões das redes sociais, alto ROI do e-mail. Ela imediatamente desloca o orçamento de campanhas de redes sociais de baixo desempenho para investir mais no marketing por e-mail. O que costumava ser uma análise de duas semanas seguida por ajustes de campanha que chegavam tarde demais, agora acontece em tempo real, otimizando os gastos enquanto as campanhas ainda estão em andamento.

O Futuro é sem Fricção

O futuro dos dados na empresa não é sobre tornar algumas pessoas incrivelmente poderosas, mas sim sobre capacitar a todos. Quando os usuários de negócios têm acesso intuitivo, seguro e rápido aos dados, eles param de esperar por relatórios e começam a tomar decisões em tempo real.

O Databricks está liderando essa mudança ao combinar a escala e a flexibilidade do Lakehouse com uma experiência de usuário projetada para todos. Das planilhas à IA, as ferramentas estão acompanhando a forma como as equipes de negócios trabalham — e é assim que as organizações podem liberar todo o valor de seus dados.

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(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post