Vantagem Vertical: Transformando Indústrias com Lakebase e IA Agêntica

No primeiro blog desta série, analisamos como o Lakebase Postgres está reescrevendo a base dos aplicativos empresariais, eliminando a divisão de décadas entre sistemas operacionais e analíticos em uma única plataforma governada. Ao trazer um banco de dados transacional Postgres serverless diretamente para a Data and AI Platform, o Lakebase elimina os pipelines e a governança duplicada que costumavam existir entre uma transação e uma decisão. Abordamos os aceleradores intersetoriais e específicos de funções que nossos parceiros criaram sobre essa base — os padrões reutilizáveis para memória de agentes, modernização de bancos de dados e operações em tempo real que se aplicam independentemente do seu setor de atuação. A resposta do mercado tem sido decisiva: desde o lançamento, a adoção do Lakebase cresceu a uma taxa mais de duas vezes superior à do nosso produto de data warehousing, com milhares de empresas agora executando cargas de trabalho de produção.

Mas a capacidade fundamental só se torna uma vantagem competitiva quando atende às realidades específicas de um setor — a mudança regulatória à qual um banco deve responder e provar que respondeu, o sinistro que uma seguradora precisa liquidar em minutos em vez de dias, a autorização prévia pela qual um prestador de serviços de saúde não pode deixar o paciente esperando, a prateleira vazia que um varejista precisa identificar antes que o cliente vá embora. É aqui que nossos parceiros de consultoria e SI transformam a plataforma em resultados. Neste segundo blog, apresentamos as soluções específicas do setor que os parceiros da Databricks criaram no Lakebase — abrangendo serviços financeiros, manufatura e energia, varejo, CPG, viagens e hospitalidade, saúde e ciências da vida, comunicações e mídia, e o setor público. Cada uma delas combina uma profunda experiência vertical com a velocidade operacional, governança unificada e prontidão para agentes do Databricks Lakebase, e todas estão prontas para produção hoje.

Este blog apresenta soluções inovadoras de parceiros criadas no Databricks Lakebase nas seguintes categorias: 

• Serviços Financeiros
• Manufatura e Energia
• Varejo, CPG, Viagens e Hospitalidade
• Saúde e Ciências da Vida
• Comunicações, Mídia, Entretenimento e Jogos
• Setor Público 

Serviços Financeiros  

Advancing Analytics 
O Regulation Change Agent da Advancing Analytics ajuda as empresas de serviços financeiros a responder a mudanças regulatórias, e a provar que o fizeram, usando o Databricks Lakebase. As equipes de conformidade enfrentam um volume crescente de órgãos como FCA, PRA e EU, mas a parte difícil não é apenas ler as regras. É provar o que mudou, quando foi identificado e como a empresa respondeu. Agentes especialistas monitoram, interpretam e verificam lacunas em cada mudança, enquanto o Lakebase atua como o sistema de registro para eventos, análises, rascunhos e decisões. O Unity Catalog governa o contexto do lakehouse que os agentes leem. O resultado é uma resposta mais rápida, menos esforço manual e uma trilha de auditoria defensável para os reguladores. Leia este blog para saber mais. 

Bitwise
A Plataforma de Operações de Sinistros Nativa de AI (AI-Native Claims Operations Platform) da Bitwise, criada no Databricks Lakebase e na Databricks Data Intelligence Platform, transforma o processamento de sinistros de fluxos de trabalho manuais e fragmentados em uma plataforma operacional inteligente e orientada por AI. Em vez de substituir os sistemas de seguros legados, como Guidewire ou Duck Creek, ela os complementa servindo como o Sistema de Trabalho, enquanto o Databricks se torna o Sistema de Inteligência. O Lakebase oferece um espaço de trabalho colaborativo de alto desempenho para entrada de sinistros, investigações, gerenciamento de documentos, coordenação de fornecedores e atividades de reguladores, com sincronização contínua no Databricks Lakehouse por meio do Lakeflow. Alimentada por um Gráfico de Conhecimento de Sinistros e agentes do Mosaic AI, a plataforma oferece detecção de fraudes em tempo real, previsão de gravidade, recomendações de reservas, inteligência de documentos e copilotos para reguladores. As seguradoras podem reduzir a liquidação de sinistros de dias para minutos, diminuir o vazamento de indenizações e as Despesas de Ajuste de Perdas (LAE), eliminar pipelines complexos de ETL e CDC, melhorar a produtividade dos reguladores, acelerar os ciclos de liquidação e, por fim, otimizar o índice de sinistralidade, o índice combinado e a satisfação do cliente.

Capgemini
Acelerador setorial de KYC + pKYC: O acelerador de KYC + pKYC da Capgemini é uma solução orientada por domínio e baseada em agentes projetada para transformar os processos de KYC e pKYC. Ao aproveitar uma profunda experiência no domínio e automação orientada por dados, juntamente com AI conversacional, o acelerador simplifica a integração de clientes, o monitoramento contínuo e a recertificação periódica. Ele estabelece uma Base de Dados de KYC unificada em uma arquitetura Lakehouse, incorporando raciocínio ciente de políticas e regulamentos. Esta solução utiliza o Lakebase para viabilizar alguns dos principais processos no gerenciamento de relatórios e, no geral, reduz significativamente o esforço manual, acelera os cronogramas de onboarding, melhora a explicabilidade e a auditabilidade, e oferece uma estrutura escalável e pronta para o futuro para operações inteligentes de KYC e pKYC.

Datapao
O Acelerador de Hiperpersonalização da Datapao combina o Databricks Genie e o Lakebase para oferecer experiências personalizadas aos clientes em tempo real e em escala empresarial. A solução unifica a inteligência analítica do lakehouse com o atendimento operacional de baixa latência, permitindo que as equipes de marketing, e-commerce e experiência do cliente gerem recomendações, conteúdos e ofertas personalizados com capacidade de resposta de subsegundos. Os usuários de negócios podem explorar segmentos de clientes e validar hipóteses de personalização por meio de consultas em linguagem natural no Genie, enquanto o Lakebase alimenta a camada de atendimento de nível de produção para aplicativos em tempo real. Criado no Unity Catalog para acesso governado e em conformidade aos dados dos clientes, o acelerador fornece um modelo replicável para operacionalizar a personalização em diversos setores. Leia este blog para saber mais.

Entrada
A Plataforma de Inteligência de Hipotecas da Entrada unifica pipelines internos, inteligência de propriedades da Cotality, sinais competitivos e contexto geoespacial em uma visão acionável. Insights nativos de AI revelam oportunidades e riscos ocultos, capacitando as equipes de empréstimo, subscrição e risco. A orquestração de agentes integrada e as trilhas de auditoria do Lakebase garantem que cada recomendação seja transparente, revisável e totalmente pronta para conformidade. Aproveitando a análise conversacional do Genie e a orquestração do Agent Bricks, a plataforma permite que as organizações consultem insights em linguagem simples, reúnam dossiês de inteligência completos e ajam de forma decisiva em oportunidades de retenção e originação. Leia este blog para saber mais. 

IBM
Copiloto de Sinistros e Subscrição: Sinistros e subscrição são áreas onde a experiência do cliente, a economia de perdas e a conformidade se chocam. Um Copiloto de Sinistros e Subscrição criado no Genie + Lakebase oferece aos reguladores e subscritores uma única camada de decisão em tempo real: dados unificados de apólices, sinistros, terceiros e documentos; extração automatizada de envios, FNOLs, registros médicos, estimativas e correspondências; pontuação preditiva de risco; e recomendações governadas com supervisão humana. As descobertas do World Cloud Report de novembro de 2025 da Capgemini mostram que as seguradoras estão direcionando agentes de AI para subscrição (68%) e processamento de sinistros (65%), mas apenas 10% das instituições financeiras têm agentes implantados em escala. Essa lacuna é a oportunidade: acelerar decisões sem sacrificar o controle ou a confiança na velocidade empresarial. 

Impetus
A estrutura de solução de detecção de fraude em cartão de crédito em tempo quase real da Impetus no Databricks, desenvolvida com Lakebase e Genie, permite o processamento de baixa latência de transações de alto volume. Pipelines de streaming ingerem e transformam dados, enquanto o Lakebase fornece recursos inteligentes para inferência rápida e escalável. Modelos de machine learning, combinados com lógica baseada em regras, permitem uma detecção de fraude precisa, e o Genie fornece insights conversacionais sobre dados de conformidade e risco. Essa abordagem unificada garante tomada de decisão em tempo quase real, inteligência governada e desempenho escalável, capacitando as empresas a detectar fraudes proativamente, mantendo a transparência, a auditabilidade e o acesso fácil aos insights.

Estrutura de Solução da Impetus para Processamento de Sinistros em Tempo Real, desenvolvida no Databricks Lakebase: O processamento de sinistros de seguros é uma função crítica para as seguradoras, abrangendo o envio, validação, adjudicação e liquidação de sinistros. Os sistemas tradicionais geralmente operam em silos com processamento em lote, resultando em aprovações atrasadas, dados fragmentados e tomada de decisão reativa. A Impetus moderniza esse caso de uso com uma arquitetura centrada no Lakebase, onde as transações de sinistros e pagamentos são capturadas em tempo real, permitindo operações de baixa latência e compatíveis com ACID com alta concorrência. Aproveitando a plataforma de dados unificada da Databricks, os dados transacionais podem ser lidos e gravados diretamente no Lakebase para operações em tempo real, enquanto os dados são sincronizados com o Lakehouse para análises, insights e melhoria da eficiência operacional. Leia este blog para saber mais. 

Indicium AI
O Enterprise Risk Intelligence oferece aos executivos visibilidade contínua sobre os riscos operacionais, financeiros e de conformidade em toda a empresa. Desenvolvida no Databricks com Lakebase, a solução unifica os sinais de risco em visualizações executivas governadas, identifica anomalias à medida que surgem e permite a investigação conversacional das causas raiz. Os líderes passam de revisões de risco trimestrais para a tomada de decisões em tempo real, enquanto as equipes de governança reduzem o esforço de supervisão manual de 30% a 50% sem comprometer o controle. Seguradoras, bancos e empresas regulamentadas fortalecem sua postura de auditoria, resolvem incidentes em horas em vez de semanas e liberam capacidade antes dedicada a relatórios reativos. O resultado é uma função de risco que escala junto com os negócios, e não contra eles. Leia este blog para saber mais. 

Koantek
Risco e Conformidade baseado no Ascend AI AppBase transforma em produto as melhores práticas do Databricks Apps e do Lakebase em uma entrega de aplicativos operacionais governados. Uma biblioteca crescente de kits iniciais focados no Lakebase é executada em uma base compartilhada do Data-Intelligent Starter, começando com inteligência do cliente, operações de agentes de IA, risco e conformidade e operações industriais. Cada kit fornece dados do Unity Catalog por meio de Synced Tables, armazena o estado transacional do aplicativo no Lakebase e é distribuído por meio de recursos de aplicativos, vinculações valueFrom, permissões de service principal e Declarative Automation Bundles. A Koantek adiciona a camada de campo que leva um kit além de uma demonstração: esquemas verticais, matrizes de concessão, pacotes gerados, estruturas de QA e evidências prontas para comprovação. Leia este blog para saber mais. 

LTM
O Risk Sentinel da LTM é um sistema de alerta precoce de risco para bancos. Em um mundo onde os riscos sussurram antes de rugir, o Risk Sentinel corta o ruído, detectando sinais fracos, conectando os pontos entre pagamentos, transações e mudanças de mercado, e apresentando casos de risco priorizados e apoiados por evidências antes que as contas se tornem inadimplentes. Suas operações agênticas garantem que nenhum alerta seja ignorado, atrasado ou perdido, e que cada sinal seja acompanhado desde a criação até o encerramento. Ele é desenvolvido usando duas plataformas: Databricks e o BlueVerse da LTM. O BlueVerse da LTM é uma plataforma de IA low-code/no-code com um marketplace de agentes reutilizáveis pré-construídos. O Risk Sentinel aproveita agentes e ferramentas pré-construídos do BlueVerse e se integra perfeitamente à plataforma Databricks. O aplicativo é hospedado no Databricks Apps, usa o Lakebase para configuração e gerenciamento de tokens, o Lakehouse para armazenamento de dados, o AI Gateway para LLMs, guardrails e limitação de taxa, LLM-as-Judge para avaliação e, finalmente, o Unity Catalog para governança e segurança de nível empresarial. Leia este blog para saber mais. 

O Cyber Risk Navigator da LTM é uma solução desenvolvida pela LTM para resolver um desafio central no setor de seguros: equipar subscritores e consultores de risco com inteligência unificada de risco cibernético pronta para a tomada de decisões. A plataforma oferece insights abrangentes, como resumos de exposição a riscos cibernéticos, indicadores de perdas potenciais, visualizações de benchmarking comparativo e recomendações de cobertura, permitindo discussões de risco mais ricas e tomadas de decisão mais rápidas durante as interações com os clientes. O aplicativo é desenvolvido com o Lakebase como a espinha dorsal central para processamento de eventos e análises, criando uma camada de aplicativo unificada que ingere dados de várias fontes internas e externas. As entradas dos usuários no front-end são capturadas e processadas diretamente no Lakebase, que orquestra chamadas de API, gerencia o processamento analítico e consolida os resultados e insights dos modelos em uma única camada governada. Alimentada pelo ecossistema Databricks, essa arquitetura elimina a movimentação de dados multi-hop, reduz a latência e permite uma consultoria de risco cibernético em tempo real e orientada por dados, capacitando os subscritores a tomar decisões mais rápidas e informadas em escala. Leia este blog para saber mais. 

Centralidade no Cliente da LTM: A solução de Centralidade no Cliente demonstra como os bancos podem operacionalizar o foco no cliente usando o Databricks Genie e o Lakebase para gerar resultados de negócios mensuráveis. Ela unifica os dados dos clientes em canais de core banking, cartões, transações, atendimento e canais digitais em um lakebase governado para criar um perfil de cliente pronto para a ação. O Genie permite que personas como Gerentes de Relacionamento e Analistas de Marketing interajam de forma conversacional com os insights dos clientes, priorizem as próximas melhores ações e gerem campanhas com justificativas baseadas em dados. Um agente supervisor operacionaliza os resultados atribuindo clientes, recomendando produtos e gerando scripts de abordagem — ajudando os bancos a aumentar a participação na carteira (wallet share), melhorar o mix de produtos, reduzir o churn e aprimorar a experiência do cliente em escala. Leia este blog para saber mais. 

Polestar Analytics
WealthPulse é uma plataforma de operações de gestão de patrimônio baseada em IA desenvolvida para empresas RIA. Ela ingere, unifica e operacionaliza automaticamente dados de mais de 35 fornecedores em 7 tipos de fontes: custodiantes, CRMs, faturamento, conformidade, dados de mercado e muito mais. Seu mecanismo de desbloqueio progressivo de 118 KPIs oferece análises mais profundas à medida que as fontes de dados se conectam, enquanto painéis personalizados atendem a três personas: administradores de operações de TI (saúde do pipeline), consultores financeiros (análises de portfólio familiar) e liderança da empresa (KPIs de toda a empresa). A plataforma utiliza o Databricks Lakebase como repositório de dados subjacente, o Unity Catalog para governança e linhagem, o Mosaic AI para treinamento de modelos de ML (risco de churn, otimização de portfólio) e o Databricks Genie para IA conversacional em toda a plataforma. Leia este blog para saber mais. 

Wipro
Wealth AI: O WealthAI é uma plataforma abrangente baseada em IA que abrange todo o ciclo de vida da gestão de patrimônio — desde a melhoria da experiência dos consultores financeiros e o aprofundamento do engajamento dos clientes até a aceleração das operações de middle e back-office. Desenvolvido em uma arquitetura multiagente escalável que aproveita o Databricks Lakebase/Lakehouse, ele permite análises em tempo real, acesso a dados governados e uma orquestração resiliente de agentes de IA. O WealthAI aplica análises avançadas de marketing, recomendações personalizadas de produtos e automação em processos de monitoramento de negociações, análise de quebras de transações e SAR. Para consultores financeiros, ele gera propostas de alta qualidade, pesquisas de mercado personalizadas e conteúdo de consultoria. Com o Databricks Genie permitindo análises conversacionais e uma forte governança de dados e modelos, o WealthAI melhora a eficiência, a conformidade, a qualidade dos dados, a produtividade dos consultores e a excelência geral dos negócios. Assista à demonstração e leia o blog para saber mais. 

Zeb 
zeb Agentic Lakebase para Serviços Financeiros é um padrão nativo de agentes e transformado em produto que operacionaliza o posicionamento de "banco de dados para agentes" da Databricks. Um agente de AI recebe um ambiente Lakebase escopado como sua memória persistente e runtime transacional, com ferramentas para consultar, executar, evoluir esquemas e ingerir dados. Ele funciona em dois modos. Greenfield: o agente recebe um prompt de negócios, provisiona o Lakebase, projeta o modelo de dados, gera o código da aplicação e faz o deploy automático de um Databricks App ativo. Brownfield: o agente ingere um protótipo existente do Lovable, Bolt, v0 ou Cursor, infere o modelo e o migra para a produção. Enquanto outros dão aos agentes apenas contexto de leitura, a zeb oferece propriedade transacional total. Leia este blog para saber mais. 

Manufatura e Energia  

Aimpoint Digital
O Energy Intelligence Application da Aimpoint Digital ajuda organizações de energia, serviços públicos e infraestrutura de AI a transformar dados operacionais fragmentados em ações mais rápidas e inteligentes. Construído na Databricks e impulsionado pelo Lakebase para atualizações operacionais em tempo quase real, ele unifica telemetria ao vivo, condições de ativos, contexto histórico, coordenação de fluxo de trabalho e investigação assistida por AI em uma única experiência governada. As equipes podem detectar anomalias mais cedo, investigar problemas com maior confiança e responder mais rapidamente sem depender de ferramentas desconectadas ou transferências manuais. O resultado é um modelo operacional mais resiliente que melhora a visibilidade, acelera a resposta a incidentes, reduz o esforço manual e cria um caminho prático de sinais brutos para decisões informadas e governadas. 

Celebal Technologies
CT Vision está redefinindo a arquitetura de AI empresarial ao manter os bancos de dados operacionais dentro do workspace da Databricks usando o Lakebase. Em vez de depender de bancos de dados externos como RDS, a plataforma unifica computação de AI, armazenamento, governança e operações transacionais dentro de um único limite seguro. Essa abordagem reduz a complexidade da rede, minimiza o atrito de conformidade, simplifica os deploys e melhora a auditabilidade. Ao aproveitar os esquemas JSONB do PostgreSQL, o CT Vision permite que os modelos de AI e as estruturas de KPI evoluam sem migrações de banco de dados disruptivas. A plataforma oferece inteligência de vídeo escalável e pronta para empresas, com deploys mais rápidos, governança mais forte, gerenciamento de infraestrutura simplificado e adaptabilidade contínua para fluxos de trabalho de AI em constante evolução. Leia este blog para saber como uma arquitetura unificada nativa da Databricks está simplificando as operações de AI empresarial ao mesmo tempo em que acelera a inovação.

Datapao 
A plataforma Real-Time Supply Chain Intelligence da Datapao unifica remessas, produção, estoque e riscos em uma única visualização ao vivo na Databricks. Quando ocorre uma interrupção, as remessas afetadas são sinalizadas instantaneamente, redirecionadas de forma automática e o impacto é rastreado até o chão de fábrica em segundos — transformando uma busca de dias em sistemas desconectados em uma decisão imediata e informada. Construída no Lakebase, o estado operacional ao vivo e a camada analítica compartilham a mesma base, tornando-a pronta para AI desde o primeiro dia, em vez de após meses de integração. Ela funciona em qualquer modo de transporte — marítimo, aéreo, ferroviário, rodoviário — e executa simulações hipotéticas para que as equipes possam testar decisões antes de se comprometerem. Leia este blog para saber mais. 

Delaware
MDMS de última geração na Databricks – Dados de medidores escaláveis e confiáveis: As empresas de serviços públicos enfrentam uma pressão crescente para processar volumes massivos de dados de medidores inteligentes, garantindo precisão, conformidade e insights operacionais. O Meter Data Management System (MDMS) baseado em Databricks da Delaware consolida dados de todos os sistemas head-end e legados no Lakebase como um sistema de registro persistente e confiável. Construído no Lakehouse, ele permite a ingestão escalável, padronização e validação de bilhões de leituras em tempo quase real. O Unity Catalog oferece governança e linhagem de ponta a ponta, garantindo conformidade regulatória e consistência de dados em toda a organização. O Genie permite que usuários de negócios, do atendimento ao cliente às operações de campo, acessem insights por meio de linguagem natural. Em comparação com as plataformas MDMS tradicionais, essa abordagem oferece maior escalabilidade, menor custo e acesso mais rápido a insights, melhorando a precisão do faturamento, reduzindo as despesas operacionais e permitindo operações de rede mais inteligentes.

(Em)poderando o trabalhador conectado da Delaware com Genie & Lakebase: A Delaware permite que operadores, engenheiros e gerentes de fábrica tomem decisões mais rápidas e baseadas em dados, transformando os dados da fábrica em uma experiência conversacional. Por meio da integração com um amplo ecossistema de parceiros de OT suportado, os dados de OT em tempo real são capturados e contextualizados diretamente no Databricks Lakehouse, criando uma visão unificada entre os sistemas de IT e OT. O Lakebase atua como uma base persistente para dados industriais confiáveis e de alto volume. Com o Genie, os usuários podem consultar desempenho, qualidade e tempo de inatividade usando linguagem natural, sem depender de dashboards estáticos ou suporte de engenharia. O Unity Catalog garante acesso seguro e governado com linhagem completa e auditabilidade em todos os dados e interações. O resultado é uma análise de causa raiz mais rápida, melhor rastreabilidade e menor tempo de inatividade, além de fornecer uma base escalável para a modernização de MES e casos de uso da Indústria 4.0.

Diggibyte 
LakePulse - Inteligência de Manufatura em Tempo Real Impulsionada pelo Databricks Lakebase: LakePulse é uma plataforma de operações de manufatura em tempo real construída na Databricks, projetada para preencher a lacuna entre os dados operacionais e a ação na linha de frente. Ao combinar o poder analítico do Databricks Lakehouse com os recursos de atendimento de baixa latência do Lakebase, o LakePulse fornece KPIs ao vivo, insights sobre a integridade dos equipamentos, alertas operacionais e tendências recentes de processos diretamente para operadores, supervisores e gerentes de fábrica. A plataforma permite notificações instantâneas de alerta, fluxos de trabalho de confirmação rápida e acesso móvel contínuo em vários dispositivos. Com governança unificada por meio do Unity Catalog, o LakePulse transforma dados de manufatura em inteligência acionável, capacitando as organizações a melhorar a capacidade de resposta, reduzir o tempo de inatividade, aumentar a eficiência operacional e acelerar a tomada de decisões no chão de fábrica. Leia este blog para saber mais. 

Diggibyte LakeForge - Modernização de Aplicativos de Manufatura na Databricks: LakeForge é uma plataforma unificada de execução e inteligência de manufatura construída na Databricks, projetada para convergir perfeitamente transações operacionais, processos de negócios e análises empresariais. Aproveitando o Databricks Lakebase como base transacional, o LakeForge impulsiona fluxos de trabalho de produção, movimentações de estoque, processos de qualidade e aplicações operacionais com desempenho de baixa latência, enquanto se sincroniza continuamente com dados selecionados do Lakehouse para análises avançadas e AI. Ao eliminar silos de dados entre sistemas operacionais e plataformas analíticas, o LakeForge cria um ecossistema de manufatura digital conectado onde aplicações, insights e decisões operam na mesma base de dados confiável. O resultado é uma inovação mais rápida, melhor visibilidade do processo, maior agilidade operacional e manufatura inteligente em escala. Leia este blog para saber mais. 

IBM
Supply Chain Intelligence Hub: O Supply Chain Intelligence Hub (Lakebase) permite que as organizações criem uma camada de inteligência impulsionada por AI em toda a sua cadeia de suprimentos, unificando dados de sistemas ERP, TMS, WMS, MES, EDI e de fornecedores em uma única base confiável. Construído no Databricks Lakehouse, ele oferece visibilidade em tempo real, insights preditivos e recomendações automatizadas para equilibrar a oferta e a demanda. Desde a antecipação de interrupções, como condições climáticas severas, até a otimização da disponibilidade de peças em relação aos cronogramas de produção, a plataforma impulsiona decisões proativas e baseadas em dados. Ao conectar planejamento, compras e logística, ele transforma operações fragmentadas em uma cadeia de suprimentos coordenada, resiliente e responsiva que melhora os níveis de serviço, reduz riscos e gera valor de negócios mensurável.

IBM Field Service Agent Assist: O Field Service Agent Assist capacita as equipes de campo com inteligência em tempo real e sensível ao contexto, fornecendo orientação viva-voz, diagnósticos e documentação automatizada diretamente nas plataformas EAM existentes. Ao integrar dados de ativos, ordens de serviço e fontes de conhecimento corporativo, ele oferece suporte a inspeções guiadas, fluxos de trabalho de reparo e recomendações de peças, enquanto captura atividades de forma integrada por meio de interação por voz. Construído em uma plataforma de AI segura e governada, ele garante rastreabilidade e supervisão com participação humana (human-in-the-loop). A solução reduz o tempo médio de reparo, aumenta as taxas de correção na primeira tentativa, minimiza a carga administrativa e reforça a conformidade de segurança, ao mesmo tempo que preserva o conhecimento crítico e possibilita operações de campo mais eficientes, informadas e resilientes.

IBM Drone Operations Control Plane é uma plataforma de operações focada em mapas que unifica ativos, ordens de serviço, imagens de drones e dados ambientais em uma visão única e confiável da integridade da infraestrutura. Construída no Databricks Lakebase, ela ingere e refina dados de SCADA, EAM/CMMS, meteorologia e mídia para potencializar a pontuação de risco, análise de vegetação e insights preditivos. A classificação automatizada de imagens vincula fotos de drones diretamente a ativos e ordens de serviço, eliminando processos manuais e permitindo a detecção de anomalias e a priorização de manutenção. Ao identificar proativamente a invasão de vegetação e os riscos aos ativos, a solução melhora a rastreabilidade das inspeções, acelera a triagem, otimiza o planejamento de recursos, reduz interrupções e aumenta a segurança, a conformidade e a resiliência da rede.

Infosys 
Energy.AI - Production Optimization: O Energy.AI otimiza o desempenho de poços de petróleo usando engenharia orientada por AI e uma plataforma de inteligência de dados baseada em Databricks. Ele unifica dados de SCADA, do historiador e corporativos para permitir integração rápida, previsão probabilística, monitoramento em tempo real e garantia de fluxo preditiva. Os insights e os resultados dos modelos são entregues aos engenheiros por meio de um aplicativo Databricks, enquanto o LangGraph com Lakebase possibilita fluxos de trabalho de agentes escaláveis e com retenção de estado (stateful) com pontos de verificação de aprovação humana. A solução aumenta a precisão das previsões, reduz o tempo de intervenção e diminui os custos de extração, impulsionando operações de produção eficientes e orientadas por dados. 

Koantek
Intelligent Operations baseado no Ascend AI AppBase transforma as melhores práticas do Databricks Apps e do Lakebase em produtos para a entrega governada de aplicativos operacionais. Uma biblioteca crescente de kits iniciais focados em Lakebase roda em uma base compartilhada de Inicialização Inteligente de Dados, começando com inteligência do cliente, operações de agentes de AI, risco e conformidade, e operações industriais. Cada kit fornece dados do Unity Catalog por meio de Synced Tables, armazena o estado transacional do aplicativo no Lakebase e é enviado por meio de recursos de aplicativo, vinculações valueFrom, permissões de service-principal e Declarative Automation Bundles. A Koantek adiciona a camada de campo que leva o kit além de uma demonstração: esquemas verticais, matrizes de concessão, pacotes gerados, estruturas de QA e evidências prontas para prova de conceito. Leia este blog para saber mais. 

Lovelytics 
Gridlytics: O acelerador Lovelytics Gridlytics AI combina dados de desempenho ambiental e de ativos com o poder do Databricks Lakehouse e modelos de AI para permitir a avaliação proativa de riscos e garantir a resiliência do sistema. O Gridlytics AI, desenvolvido pela Lovelytics em parceria com a Databricks, é um acelerador criado sob medida para modernizar as operações de redes de serviços públicos. Ao unificar dados isolados — incluindo sinais ambientais, desempenho de ativos e métricas de campo — em um "painel único" em uma arquitetura lakehouse governada, ele permite uma avaliação proativa de riscos e tomadas de decisão mais rápidas. A solução aproveita GenAI e análise preditiva para automatizar fluxos de trabalho manuais, simular cenários de interrupção e fornecer consultas em linguagem natural. Os principais benefícios incluem ganhos de eficiência de até 30% e aumentos de produtividade de 20%, ajudando as empresas de serviços públicos na transição de uma manutenção reativa para uma estratégia resiliente e orientada por dados para as demandas de energia modernas. Assista a esta demonstração para saber mais. 

Lovelytics Dronelytics: Dronelytics é um acelerador de inteligência aérea de ponta a ponta construído na Databricks Data Intelligence Platform. Ele automatiza a ingestão e o processamento de imagens de drones para otimizar as inspeções de integridade de ativos em transmissão, distribuição e energias renováveis. Ao utilizar AI agêntica e visão computacional, a solução identifica defeitos críticos — como rachaduras em turbinas e isoladores danificados — com taxas de identificação até 40% mais rápidas. A plataforma unifica dados isolados de drones em um "painel único" seguro via Unity Catalog, permitindo manutenção preditiva e agendamento priorizado. Essa arquitetura centralizada reduz o esforço manual e as operações de campo redundantes, gerando uma economia estimada de US$ 750 mil a US$ 900 mil em eficiência de mão de obra anual por tipo de ativo. Assista a esta demonstração para saber mais. 

Lovelytics Veglytics: Veglytics é uma solução de gerenciamento de vegetação de ponta a ponta construída no Databricks Apps e baseada no Lakebase. Ela acelera o tempo de geração de valor ao utilizar um modelo de dados criado sob medida e pipelines automatizados que integram LiDAR, imagens aéreas e dados de ativos para gerar insights de risco de alta resolução. A plataforma aumenta a visibilidade por meio de painéis unificados e visualizações 3D em LiDAR de alto desempenho, permitindo que as empresas de serviços públicos passem de uma manutenção reativa para uma proativa. Ao incorporar o planejamento assistido por AI e fluxos de trabalho integrados de equipes, o Veglytics aumenta significativamente a eficiência operacional. Isso permite uma geração mais rápida de ordens de serviço e poda direcionada de árvores, reduzindo os riscos de incêndios florestais, garantindo a conformidade regulatória e otimizando os gastos anuais multimilionários de O&M. Assista a este vídeo para saber mais. 

Lovelytics Meteolytics: Meteolytics é uma solução de análise de alto desempenho projetada para transformar dados meteorológicos complexos em inteligência de negócios acionável. Construída na plataforma Databricks, ela unifica fontes meteorológicas distintas para fornecer às empresas de energia e serviços públicos insights preditivos sobre oferta, demanda e impactos climáticos. A ferramenta apresenta mapeamento geoespacial, alertas automatizados e simulações de cenários para proteger a infraestrutura e otimizar as redes de energia renovável. Ao integrar feeds meteorológicos em tempo real com dados operacionais, o Meteolytics AI ajuda as organizações a reduzir as despesas de O&M e obter até 30% de economia de tempo para os meteorologistas por meio de visualizações interativas e simplificadas. Assista a este vídeo para saber mais. 

Lovelytics Windsights: Windsights é um acelerador de manutenção preditiva baseado em AI construído na Databricks Data Intelligence Platform. Ao unificar a telemetria SCADA de alta frequência, dados meteorológicos e imagens aéreas em um Lakehouse governado, ele permite que as empresas de serviços públicos façam a transição de um gerenciamento de ativos reativo para um proativo. Utilizando modelos personalizados de deep learning e LLMs, o Windsights identifica padrões complexos de falhas para prever a degradação de componentes antes que ela ocorra. Essa abordagem reduz o tempo de inatividade das turbinas em 35% a 50% e diminui significativamente os custos de O&M por meio de intervenções planejadas e baseadas na condição. Entregue por meio de um Databricks App fácil de usar, a solução otimiza o desempenho da frota, melhora a segurança dos técnicos e estende a vida útil geral dos ativos eólicos. Assista a este vídeo para saber mais. 

Lovelytics Energylytics: O Energylytics é uma plataforma de inteligência unificada e baseada em AI desenvolvida pela Lovelytics para modernizar a comercialização de energia. Construída na Databricks Data Intelligence Platform, ela centraliza dados distintos — incluindo preços de mercado, padrões meteorológicos e condições da rede — em uma única fonte de verdade. Ao substituir planilhas manuais por visibilidade em tempo real e análise preditiva, a plataforma ajuda as empresas de serviços públicos a otimizar as decisões de comercialização e gerenciar riscos. Recursos essenciais como o Databricks Genie e o Agent Bricks permitem a estruturação autônoma de ofertas e consultas em linguagem natural, gerando potencialmente de US$ 20 milhões a US$ 80 milhões em margens incrementais, ao mesmo tempo que melhoram significativamente a eficiência operacional das equipes de comercialização de energia. Assista a este vídeo e leia este blog para saber mais. 

Perficient 
Battery Passport AI (BPAI) rastreia dados de baterias de EV da fábrica à reciclagem: pontuando a saúde, prevendo o fim da vida útil e fornecendo telemetria de bateria verificada no ponto de venda para OEMs automotivos e partes interessadas no ciclo de vida da bateria. O trabalho analítico pesado é executado no lakehouse, enquanto o Lakebase, o mecanismo transacional Postgres gerenciado da Databricks, transforma o BPAI em uma experiência de usuário altamente interativa. Pontuações de saúde selecionadas, telemetria e histórico de serviço são sincronizados do Delta para o Lakebase, que o BPAI lê por meio de uma conexão Postgres padrão com latência de subsegundo: painéis de frota, telemetria de nível de bateria e inteligência de serviço, tudo ao vivo. A triagem de alertas grava de volta no Lakebase em tempo real, coordenada com advisory locks do Postgres, para que o estado operacional fique bem ao lado das análises que o produziram. Uma concessionária consulta um passaporte de bateria verificado por VIN no balcão em milissegundos; os agentes leem e gravam decisões de forma transacional em relação ao estado ao vivo; parceiros e marketplaces recebem telemetria de bateria de nível de revenda sob demanda, tudo servido a partir de uma plataforma unificada governada pelo Unity Catalog, sem a necessidade de executar um banco de dados operacional adicional.

Solita
A Energy Management Foundation da Solita inclui uma arquitetura de referência e um modelo de dados de referência da Databricks que ajudam fabricantes com uso intensivo de energia a reunir dados de serviços públicos para estabelecer linhas de base claras e previsões preditivas. Construída sobre a Databricks Data Intelligence Platform, ela organiza a telemetria de fábrica e os dados de medição em uma hierarquia de ativos padrão ISA-95. Governada pelo Unity Catalog e usando o Lakebase como repositório operacional, o acelerador processa dados de séries temporais para rastrear métricas como Consumo de Energia Específico (SEC). Essa base prática oferece aos gestores de energia os insights exatos necessários para otimizar as cargas das instalações, reduzir custos, simplificar os relatórios de conformidade e atingir metas concretas de descarbonização. Leia este blog para saber mais. 

A Installed Base Foundation da Solita inclui uma arquitetura de referência e um modelo de dados de referência da Databricks para ajudar OEMs de equipamentos e operadores com muitos ativos a reunir dados de frotas mistas sob uma única base governada. Construída sobre a Databricks Data Intelligence Platform, ela combina telemetria de máquinas e registros de serviço usando modelos de ativos padrão do setor. Governada pelo Unity Catalog e usando o Lakebase como repositório operacional, o acelerador oferece uma visão clara e em tempo real do desempenho e da disponibilidade da frota. Essa base prática oferece aos gestores de energia uma base estruturada para otimizar as cargas das instalações e reduzir o time to value, ao mesmo tempo em que oferece às equipes uma base sólida para fornecer serviços digitais como manutenção preditiva, visualizações de ativos ao vivo e ferramentas de planejamento de serviços. Leia este blog para saber mais. 

Syren Cloud
Visibilidade de pedidos em tempo real com o Databricks Lakebase: Um fabricante líder global indiano de transformadores de potência e distribuição precisava de rastreamento de pedidos em tempo real e visibilidade de ponta a ponta em um ciclo de vida que abrangia pré-vendas, design, fabricação, inspeção e expedição, mas os dados estavam dispersos em sistemas corporativos isolados. Os especialistas da Syren criaram no Databricks um portal full-stack com duas frentes: um portal B2B voltado para o cliente que oferece aos clientes externos o rastreamento de pedidos ao vivo, e um rastreador interno para onze funções de engenharia e operações. O Databricks Lakebase serve como o banco de dados operacional único, lidando com gravações de aplicativos ao vivo enquanto fornece dados Gold originados de ERP replicados via Scheduled Sync, sem banco de dados OLTP separado e sem pipeline de CDC personalizado. O resultado unificou três sistemas tradicionais em um só, fornecendo visualizações de pedidos unificadas de baixa latência para clientes e equipes internas. Leia mais sobre as soluções especializadas da Syren no Databricks aqui.

Tredence 
T-Discovery para Manufatura: Acelerador de Engenharia de Recursos em Tempo Real para Lakebase: O T-Discovery usa AI agentiva para resolver a parte mais difícil do ML em tempo real: saber quais recursos criar. Especialistas do domínio descrevem os objetivos de negócios em linguagem natural; o mecanismo de descoberta de hipóteses agentivas do Milky Way explora o lakehouse, gera hipóteses de recursos e valida candidatos em relação a resultados rotulados — substituindo semanas de exploração manual em notebooks. O resultado são recursos prontos para produção com metadados do Unity Catalog e definições de chaves primárias/estrangeiras, prontos para execução pelo Spark Real-Time Mode e fornecimento pelo Lakebase Online Feature Store. O T-Discovery descobre, cria o SQL e valida. A plataforma Databricks cuida de todo o resto.

Zeb 
O Agentic Lakebase para Manufatura e Energia da zeb é um padrão nativo de agentes e transformado em produto que operacionaliza o posicionamento de "banco de dados para agentes" da Databricks. Um agente de AI recebe um ambiente Lakebase escopado como sua memória persistente e tempo de execução transacional, com ferramentas para consultar, executar, evoluir esquemas e ingerir dados. Ele funciona em dois modos. Greenfield: o agente recebe um prompt de negócios, provisiona o Lakebase, projeta o modelo de dados, gera o código do aplicativo e implanta automaticamente um Databricks App ao vivo. Brownfield: o agente ingere um protótipo existente do Lovable, Bolt, v0 ou Cursor, infere o modelo e o migra para a produção. Enquanto outros oferecem aos agentes contexto de apenas leitura, a zeb concede propriedade transacional total. Leia este blog para saber mais. 

Varejo, CPG, Viagens e Hospitalidade   

Avanade
Retail Fit Room usando o Lakebase: Um varejista de moda líder no Reino Unido modernizou seu processo de provador usando uma solução de AI baseada em agentes construída no Databricks Apps, Lakehouse e Lakebase. Fluxos de trabalho manuais e fragmentados para capturar e consolidar notas de ajuste e imagens foram substituídos por uma experiência em tempo real e em sessão, onde os tecnólogos ditam observações e tiram fotos que são instantaneamente transcritas, estruturadas e enriquecidas por AI. Governada pelo Unity Catalog e alimentada pelo Lakebase para cargas de trabalho operacionais, a solução unifica dados transacionais e analíticos, permitindo uma integração perfeita com os sistemas dos fornecedores. Essa abordagem elimina o retrabalho pós-sessão, reduz os requisitos de recursos e acelera a comunicação com os fornecedores, ao mesmo tempo em que estabelece uma base escalável para o desenvolvimento de produtos orientado por AI.

Celebal Technologies
O Dynamic Pricing Accelerator para Aviação está usando o Databricks Lakebase para transformar a precificação de um processo reativo em uma capacidade de inteligência de receita em tempo real. Enquanto o Databricks Lakehouse fornece a base analítica para previsão de demanda, modelagem de elasticidade, inteligência de concorrentes e otimização de preços, o Lakebase oferece a camada operacional necessária para executar decisões na velocidade do mercado. Branches do Lakebase com cópia zero alimentam simulações de cenários, enquanto registros transacionais gerenciam propostas de preços, aprovações, logs de decisão e o estado da sessão do Genie. Com leituras e gravações abaixo de 10 ms e governança nativa do Unity Catalog, a plataforma conecta o insight à ação em todo o ciclo de vida de precificação. Leia este blog para ver como o Lakebase ajuda a fechar a lacuna entre a inteligência de precificação e a tomada de decisões operacionais.

CI&T
Reflex: POS Data Activation Solution: De relatórios a reflexos - Como o Databricks Lakebase e o Agent Bricks estão redefinindo a latência de decisão no Varejo e CPG: O Reflex transforma dados de POS em ação em menos de 90 segundos. Construído no Databricks Lakebase + Agent Bricks. Sem Kafka, sem Debezium, sem ETL noturno. O varejo passou uma década otimizando painéis, enquanto a lacuna entre a transação e a decisão continua sendo medida em horas. O verdadeiro gargalo é arquitetônico: o OLTP e o OLAP vivem em sistemas separados, unidos por middlewares frágeis. O Databricks Lakebase elimina essa divisão — as transações de POS chegam ao Lakehouse em menos de 60 segundos, sem Kafka, sem Debezium, sem ETL noturno. Combine isso com o Agent Bricks, e o monitoramento deixa de ser uma tarefa humana: agentes autônomos detectam rupturas de estoque, elaboram pedidos de reposição e acionam remarcações de preços antes mesmo que um gerente perceba a prateleira vazia. Essa é a base do Reflex — o modelo operacional da CI&T para Varejo e CPG, onde a infraestrutura de dados se torna um reflexo, não um relatório. Leia este blog para saber mais. 

Cognizant
LiveLink — Real-Time VIP Cart Rescue on Databricks Lakebase (VIP Rescue Accelerator): Os varejistas já possuem os dados para agir em relação a um cliente de alto valor — valor do carrinho, lifetime value, categoria, histórico de compras —, mas eles só se encontram em um lote noturno, muito depois que o momento já passou. Este acelerador fecha essa lacuna no Databricks. Os check-ins em tempo real em aplicativos e quiosques chegam ao Lakebase (Postgres gerenciado), e a federação do Unity Catalog os une diretamente ao valor histórico do cliente no Delta Gold — sem pipeline de streaming, sem reverse-ETL, sem cópias. Uma única visualização governada alimenta um painel para gerentes de loja, o AI/BI Genie para executivos e um sinal na loja para os associados, transformando carrinhos VIP abandonados em receita recuperada enquanto o cliente ainda está na loja. Leia este blog para saber mais. 

Datasentics
Decisões de precificação em tempo real com o Databricks Lakebase: A precificação no varejo abrange milhares de SKUs, e a maioria das equipes ainda a direciona com base em feeds de concorrentes e intuição. A margem é deixada de lado, e o efeito de uma alteração de preço só aparece mais tarde no P&L, em vez de em uma simulação. O PriceWise modela a demanda e a elasticidade de preço por produto, projeta o impacto na receita, na margem e no volume antes de qualquer envio e recomenda uma estratégia por segmento dentro das próprias regras e limites do varejista. A camada interativa é onde o Lakebase mostra seu valor. O PriceWise roda em um banco de dados Postgres gerenciado que mantém os dados de preços e produtos continuamente sincronizados a partir do Unity Catalog, de modo que cada simulação e consulta de preço responde em milissegundos, enquanto os dados permanecem totalmente governados dentro do Databricks. Os testes A/B comprovam os números: crescimento de 36% na receita em um mercado piloto, 12% sustentados no lançamento, ganhos de margem de até 5% e um programa de precificação em produção gerando um retorno de €470 mil por ano. Ferramentas baseadas em regras normalmente alcançam apenas um dígito.

Infocepts
O Infocepts OptiStoreAI é uma suíte de soluções de varejo baseadas em IA que se integra perfeitamente às operações de loja existentes para melhorar a eficiência operacional, reduzir o tempo de inatividade e elevar a experiência do comprador. Com sua arquitetura nativa do Databricks composta por Unity Catalog, Lakehouse, Lakebase, MLOps, AI/BI Dashboards e Databricks Apps, ele permite a identificação mais rápida de lojas com baixo desempenho com diagnósticos abrangentes, análise de impacto, alertas proativos por loja e recomendações para evitar a perda de vendas, tudo impulsionado pelo AgentBricks e pelo AI/BI Genie. Aproveite o OptiStoreAI para atender a uma variedade de casos de uso, desde o desempenho da loja, risco de lançamento de loja, inteligência de expansão, conformidade de planograma até assistência na loja em toda a sua rede de varejo. Assista a esta demonstração para saber mais. 

Koantek
Customer Intelligence baseado no Ascend AI AppBase transforma as melhores práticas do Databricks Apps e do Lakebase em produtos para a entrega governada de aplicativos operacionais. Uma biblioteca crescente de kits iniciais focados primeiro no Lakebase roda em uma base compartilhada do Data-Intelligent Starter, começando com inteligência do cliente, operações de agentes de IA, risco e conformidade e operações industriais. Cada kit serve dados do Unity Catalog por meio de Synced Tables, armazena o estado transacional do aplicativo no Lakebase e é enviado por meio de recursos de aplicativo, vinculações valueFrom, permissões de service-principal e Declarative Automation Bundles. A Koantek adiciona a camada de campo que leva o kit além de uma simples demonstração: esquemas verticais, matrizes de concessão, pacotes gerados, estruturas de teste de QA e evidências prontas para comprovação. Leia este blog para saber mais. 

LatentView Analytics
CatalogMate é o mecanismo de inteligência de conteúdo agêntico da LatentView, desenvolvido para dimensionar o conteúdo de produtos e acelerar o crescimento do varejo. À medida que os portais de descoberta baseados em IA redefinem a forma como os consumidores pesquisam, comparam e compram, o CatalogMate decodifica fichas de produtos multimodais em textos de PDP de alto desempenho e em conformidade com a marca, eliminando gargalos manuais. Em sua essência, o Databricks Lakebase serve como a camada de dados operacionais de baixa latência — um armazenamento transacional nativo do Postgres que embasa cada geração em atributos de marca e produtos estruturados e em tempo real, para que o texto seja sempre criado a partir do catálogo atual, em vez de exportações desatualizadas. Como o Lakebase unifica esses dados operacionais diretamente na plataforma Databricks, o CatalogMate atualiza continuamente o conteúdo, adapta-se à demanda sazonal e integra o feedback dos clientes em tempo real para manter os produtos detectáveis, gravando de volta o conteúdo atualizado e os sinais de engajamento na mesma fonte da verdade em tempo real. Uma camada integrada de human-in-the-loop mantém os redatores no controle, verificando e aprovando cada resultado antes que ele vá ao ar. Ele se conecta às diretrizes da marca mantidas no Lakebase e impõe a conformidade legal e de marca em todo o pipeline. Otimizado para SEO, GEO e AEO, o CatalogMate foi projetado para maximizar a visibilidade nos canais de descoberta baseados em IA. Desenvolvido pelo Databricks — desde a prova de valor de 90 dias até a escala global. Leia este blog para saber mais. 

Lingaro
T-Ops Twin: O Databricks Lakebase é o sistema operacional de registro do T-Ops Twin, um centro de comando de transporte modular e gêmeo digital para logística global de FMCG que unifica visibilidade em tempo real, fluxos de trabalho governados, aprovações, colaboração de transportadoras e análises em um único modelo operacional em redes de várias regiões, vários modos e várias transportadoras. O Lakebase fornece o caminho de dados quase em tempo real, contendo atualizações de fluxo de trabalho/remessa/tarefa, metadados de pesquisa e documentos e instantâneos geoespaciais para o gêmeo ativo. O T-Ops Twin resolve os desafios causados por dados e processos dispersos em TMS, ERP, e-mail, planilhas e canais de transportadoras; tratamento tardio e reativo de exceções com responsabilidade indefinida e tempos de ciclo longos; e caminhos de aprovação manuais e demorados com controles de limite fracos. Leia este blog para saber mais. 

Lovelytics
SKUlytics: O SKUlytics, uma plataforma estratégica de inteligência de varejo da Lovelytics, transforma dados desconectados em uma vantagem competitiva mensurável. Ao unificar a inteligência de macromercado com a precisão no nível de SKU, a plataforma capacita as equipes a aumentar as vendas e superar a concorrência. Ela se concentra em quatro pilares críticos: Visibilidade da Marca, Engajamento, Conversão e Otimização, rastreando os principais fatores, como classificação de SEO, integridade do conteúdo e disponibilidade de estoque. Esses insights geram valor comercial quantificável, alcançando até 98% de On-Shelf Availability (OSA), 20% de melhoria no ROAS e 95% de automação dos fluxos de dados. Por fim, o SKUlytics harmoniza os dados de mídia e preços para otimizar a experiência do cliente e proteger as margens de lucratividade. Assista a esta demonstração e leia este blog para saber mais. 

Lovelytics Merchlytics - Data products for retail merchandising: Merchlytics estabelece uma infraestrutura de dados fundamental que elimina a reconciliação manual, fornecendo uma visão unificada de 360 graus das vendas e do desempenho. A suíte gera valor quantificável por meio de previsão orientada por IA, otimizando os pontos de novos pedidos para reduzir a falta de estoque e o excesso de inventário. Ao aproveitar os Scorecards de Fornecedores e a Otimização de Sortimento, as equipes podem racionalizar SKUs e alinhar o estoque localizado com padrões de demanda específicos. Por fim, a plataforma maximiza a eficácia de preços e promoções, utilizando o planejamento de cenários para reduzir a perda de margem e garantir pontos de preço ideais em todos os canais. Assista a esta demonstração para saber mais. 

Manuka
Manuka TwinOS: O TwinOS da Manuka é um gêmeo digital de varejo e CPG nativo do Databricks construído no Lakebase, projetado para unificar dados operacionais, inteligência analítica e ações orientadas por AI em uma única plataforma. Ele cria um modelo em tempo real de lojas, fornecedores, estoque, promoções, fluxos de distribuição e atendimento, e depois conecta esse modelo às análises do Lakehouse e a experiências de decisão conversacionais. Com o Lakebase como base operacional de baixa latência, o TwinOS permite monitoramento em tempo real, simulação de cenários e fluxos de trabalho de agentes para equipes de cadeia de suprimentos, merchandising e comerciais. O resultado é um OS de decisão governado e pronto para produção que ajuda varejistas e marcas de CPG a passarem do insight para a ação mais rapidamente. Monitore. Preveja. Decida. Atue. Assista a esta demonstração e leia este blog para saber mais. 

MathCo
Lakebase Accelerator para Modelagem de Mix de Marketing (MMM) Always-on: Superar a lacuna para o MMM em tempo real exige mais do que modelos melhores. Requer uma infraestrutura criada sob medida. As empresas enfrentam três lacunas críticas: ausência de uma camada persistente de dados e contexto, falta de acesso de baixa latência para tomada de decisões e inexistência de produtos de dados reutilizáveis em escala. O Lakebase Accelerator, que potencializa a solução da MathCo – Always-On MMM, aborda diretamente cada uma delas. Uma estrutura unificada de dados e contexto (Unified Data & Context Fabric) construída no Lakebase, Delta e Unity Catalog cria uma base governada e reutilizável. Tabelas equipadas com HTAP permitem consultas e simulações em tempo real. A Camada de Aplicação e Consumo (Application & Consumption Layer) fornece painéis em tempo real e inteligência de decisão incorporada, enquanto a Camada de Inteligência de Decisão e Agentes (Decision Intelligence & Agent Layer) automatiza o planejamento de cenários e a otimização de orçamento, gerando um aumento de 90% no consumo por meio de aplicativos em tempo real baseados em Lakebase. Leia este blog para saber mais. 

Sigmoid Analytics
Marketing Budget Optimization: A plataforma de planejamento de cenários de uma empresa global de bebidas enfrentava uma grave fricção operacional porque seus bancos de dados transacionais de MLAPI e UI estavam isolados no Azure PostgreSQL, totalmente separados de suas cargas de trabalho principais de análise do Databricks e GenAI. Essa divisão de arquitetura exigia conectores personalizados, criava uma lacuna de infraestrutura sem suporte e introduzia um atraso de latência de 24 a 48 horas entre os insights analíticos e a ativação operacional. Para eliminar esses pontos de fricção, a empresa migrou para o Sigmoid LatticeIQ, alimentado nativamente pelo Databricks Lakebase. Essa mudança unificou a plataforma sob um único plano de governança do Unity Catalog com integração Spark sem conectores, eliminando completamente 2 pipelines de ETL personalizados. Consequentemente, a solução ajudou a liberar uma latência de consulta de UI inferior a 10 ms, permitindo que os planejadores tomassem decisões mais rápidas, resultando em um ROI de marketing 50% maior e em um aumento de 30% na cobertura de dados.

CDP nativo de AI da Sigmoid Analytics: Uma empresa líder de CPG enfrentava graves atrasos operacionais porque seus dados operacionais de perfil de consumidor estavam isolados dos modelos analíticos executados no Databricks. Essa arquitetura desarticulada exigia pipelines de ETL personalizados, introduzindo uma lacuna de latência de 24 a 48 horas e sobrecarga de governança dupla para os mesmos registros de consumidores. Para resolver esses gargalos, a empresa implantou o Sigmoid LatticeIQ, aproveitando o Lakebase como a camada de serviço operacional para sua Consumer Data Platform. As Synced Tables do LatticeIQ forneceram com sucesso uma latência de consulta inferior a 10 ms, enquanto o Moonlink CDC eliminou 2 pipelines personalizados. Essa estrutura unificada processou mais de 1 milhão de registros exclusivos e alcançou 92% de precisão de perfil.

Previsão de S&OP baseada em agentes da Sigmoid Analytics: Uma empresa de FMCG premium enfrentava uma latência inaceitável na interface do usuário ao tentar fornecer insights de previsão de demanda diretamente das tabelas Gold do Databricks para analistas de operações. Ativar um banco de dados operacional independente tradicional exigiria a criação de um novo pipeline de ETL, introduzindo uma sobrecarga significativa de manutenção e atraso na atualização dos dados. Para resolver esses gargalos, a empresa implantou o Sigmoid LatticeIQ como uma camada unificada de serviço de banco de dados. Impulsionada por 3 trabalhos semanais do Databricks Workflow e Mosaic AI Agent Bricks, a arquitetura elimina toda a infraestrutura de ETL separada. Essa configuração proporcionou uma latência interativa de consulta de UI inferior a 10 ms, além de eficiências de custo com escala zero (scale-to-zero).

Zeb
O Agentic Lakebase para Varejo, CPG e Viagens e Hospitalidade da Zeb é um padrão nativo de agentes e transformado em produto que operacionaliza o posicionamento de "banco de dados para agentes" do Databricks. Um agente de AI recebe um ambiente Lakebase delimitado como sua memória persistente e tempo de execução transacional, com ferramentas para consultar, executar, evoluir esquemas e ingerir dados. Ele funciona em dois modos. Greenfield: o agente recebe um prompt de negócios, provisiona o Lakebase, projeta o modelo de dados, gera o código do aplicativo e implanta automaticamente um Databricks App ativo. Brownfield: o agente ingere um protótipo existente do Lovable, Bolt, v0 ou Cursor, infere o modelo e o migra para a produção. Enquanto outros dão aos agentes apenas contexto de leitura, a zeb oferece propriedade transacional total. Leia este blog para saber mais. 

Saúde e Ciências da Vida   

CitiusTech
Framework de Ingestão Orientado por Metadados (MDIF) e Qualidade de Dados: As organizações de saúde enfrentam desafios crescentes na ingestão e harmonização de dados de diversas fontes, como EHRs, sistemas de pagadores, laboratórios e plataformas de terceiros que chegam em múltiplos formatos, incluindo RDBMS, CSV, HL7, EDI e FHIR. A ausência de uma orquestração padronizada leva a pipelines redundantes, alto esforço de engenharia, qualidade de dados inconsistente e maior risco decorrente da evolução do esquema durante M&A ou atualizações de sistemas de origem. A solução integrada de Framework de Ingestão Orientado por Metadados (MDIF) e Qualidade de Dados da CitiusTech, alimentada pelo Databricks Lakebase, oferece uma abordagem orientada por configuração para integração, validação e governança de fontes. Com um repositório central de metadados, UI intuitiva, orquestração baseada em ADF e notebooks do Databricks, ela simplifica a integração e aumenta a confiança nos dados do Lakebase. Leia este blog para saber mais.

Cognizant
Chega de Esperar pelo Atendimento: Autorização Prévia em Tempo Real com o Databricks Lakebase: As decisões de autorização prévia na gestão de utilização muitas vezes interrompem os fluxos de trabalho dos prestadores de serviços porque as tabelas analíticas do lakehouse não são criadas para consultas instantâneas em um momento específico. A plataforma HealthCare Utilization Management resolve isso ao adotar o Databricks Lakebase — uma camada operacional totalmente gerenciada e compatível com Postgres, governada nativamente por meio do Unity Catalog. As Synced Tables replicam dados de elegibilidade, benefícios, prestadores e diretrizes clínicas da camada Gold no Lakebase em tempo quase real, enquanto as réplicas de leitura e o escalonamento automático absorvem o tráfego de alta concorrência dos prestadores. O resultado: consultas de autorização em submilissegundos, decisões clínicas mais rápidas e uma única arquitetura governada que abrange cargas de trabalho operacionais e analíticas — sem a necessidade de gerenciar um banco de dados separado. Leia este blog para saber mais. 

Manuka AI
CareIQ da Manuka AI é uma solução nativa do Databricks construída no Lakebase para saúde comportamental, serviços de autismo e terapia ABA. Ela unifica operações clínicas, ciclo de receita, gestão de equipes e engajamento de pacientes em um sistema em tempo real e pronto para decisões. O CareIQ cria um modelo operacional ativo de pacientes, prestadores, autorizações, sessões, sinistros e interações com pagadores, conectando-o às análises do Lakehouse e a fluxos de trabalho orientados por AI. O Lakebase permite o monitoramento de utilização, perda de autorizações, capacidade de pessoal, desempenho de pagadores, agendamento e fluxos de trabalho de agentes. Interfaces conversacionais baseadas em Genie permitem consultas e ações em linguagem natural, ajudando os prestadores a melhorar a utilização, reduzir a perda de receita e apoiar melhores resultados para crianças e famílias. Assista a esta demonstração para saber mais. 

Persistent Systems
CRO Analytics in a Box: O CRO Analytics in a Box é um acelerador nativo do Databricks que integra dados clínicos, operacionais, de qualidade e financeiros de múltiplos sistemas de CRO e patrocinadores em um Lakehouse governado. Usando uma arquitetura de medalhão, ele transforma dados brutos históricos e em tempo real em produtos de dados padronizados e prontos para os negócios para supervisão de estudos, desempenho dos centros de pesquisa, recrutamento, qualidade e análises financeiras. O Databricks Genie e o AI/BI fornecem consumo de insights conversacionais e baseados em dashboards, enquanto o Lakebase adiciona uma camada operacional do Postgres para disponibilização de baixa latência, aplicativos de fluxo de trabalho e rastreamento de ações orientado por gravação de retorno (writeback). Juntas, as soluções permitem não apenas a geração de insights, mas também a execução operacional e a melhoria contínua do desempenho em circuito fechado. Leia este blog para saber mais. 

SunnyData
SunnyCoach for Healthcare & Life Sciences é uma plataforma de simulação de IA onde equipes de contact center de operadoras e prestadores de serviços de saúde praticam conversas críticas com membros e pacientes — como recursos de negação de sinistros, dúvidas sobre cobertura de benefícios, disputas de faturamento e chamadas de triagem — com personas de IA realistas baseadas em voz, recebendo feedback avaliado por rubricas sobre empatia, precisão e conformidade em segundos. O Lakebase é o sistema operacional de registro: cada turno de conversa grava o estado da sessão, as pontuações e o progresso do agente para leituras de baixa latência e sessões retomáveis, enquanto esses mesmos dados fluem para tabelas de medalhão para análises de programas. Os endpoints de disponibilização do Databricks alimentam as personas de IA e o mecanismo de feedback em tempo real, governados de ponta a ponta pelo Unity Catalog. 

Zeb
O Zeb Agentic Lakebase for Healthcare é um padrão nativo de agentes e transformado em produto que operacionaliza o posicionamento de "banco de dados para agentes" do Databricks. Um agente de IA recebe um ambiente Lakebase delimitado como sua memória persistente e tempo de execução transacional, com ferramentas para consultar, executar, evoluir esquemas e ingerir dados. Ele funciona em dois modos. Greenfield: o agente recebe um prompt de negócios, provisiona o Lakebase, projeta o modelo de dados, gera o código do aplicativo e implanta automaticamente um Databricks App ativo. Brownfield: o agente ingere um protótipo existente do Lovable, Bolt, v0 ou Cursor, infere o modelo e o migra para a produção. Enquanto outros oferecem aos agentes apenas contexto de leitura, a zeb oferece propriedade transacional total. Leia este blog para saber mais. 

Comunicações, Mídia, Entretenimento e Jogos  

Lovelytics
Audiencelytics: O Audiencelytics é uma solução sofisticada de inteligência de audiência desenvolvida pela Lovelytics em parceria com a Locality para revolucionar a publicidade local. Ao aproveitar a Databricks Data Intelligence Platform, ele unifica dados fragmentados de audiência em um único ativo acionável para as marcas. A plataforma utiliza IA generativa e automação para otimizar o planejamento de campanhas, a ativação de marketing e a medição de resultados em canais lineares e de streaming. Essa abordagem centralizada elimina fluxos de trabalho isolados e a dependência de processadores terceirizados caros, reduzindo significativamente os custos operacionais. Em última análise, o Audiencelytics capacita os anunciantes com segmentação precisa e insights em tempo real, garantindo que as campanhas de mídia local sejam altamente escaláveis e consistentemente eficazes. Assista a este vídeo e leia este blog para saber mais. 

Lovelytics Churnlytics: Churnlytics é uma solução avançada de análise preditiva desenvolvida pela Lovelytics para ajudar organizações nos setores de comunicações, mídia e entretenimento a combater a evasão de clientes (churn). Desenvolvido na Databricks Data Intelligence Platform, ele integra fontes de dados distintas — como padrões de uso, histórico de faturamento e interações com clientes — para criar uma visão unificada do comportamento dos assinantes. Ao aplicar modelos de machine learning, o Churnlytics identifica clientes "em risco" antes que eles saiam, permitindo que as empresas lancem campanhas de retenção proativas e personalizadas. Essa abordagem orientada por dados muda a postura das empresas de respostas reativas para a prevenção estratégica, protegendo a receita recorrente e aumentando o valor do tempo de vida do cliente (LTV) a longo prazo por meio de inteligência acionável em tempo real. Assista a este vídeo para saber mais. 

Wipro
Wipro Telecom Sales and Marketing Accelerator: Esta solução visa o segmento de Pequenas e Médias Empresas (SMB) de telecomunicações, reestruturando todo o ciclo de vida do cliente — desde a prospecção e conversão até a venda, onboarding, instalação, atendimento e cross-sell/upsell contínuos. A solução Wipro Agentic AI, alimentada por Lakebase e Genie, permite tomadas de decisão inteligentes e conscientes do contexto em vendas, marketing, atendimento ao cliente e gestão de receita. Ao unificar a inteligência Customer 360, insights orientados por propensão, precificação dinâmica, recomendações em tempo real e atendimento automatizado (zero-touch), as empresas de telecomunicações podem oferecer a simplicidade do B2C e, ao mesmo tempo, garantir a conformidade regulatória do B2B — impulsionando fechamentos de negócios mais rápidos, maior ARPU, menor rotatividade (churn) e crescimento global sustentável do negócio de SMB.

Zeb
O Zeb Agentic Lakebase for Communications and Media é um padrão nativo de agentes e transformado em produto que operacionaliza o posicionamento de "banco de dados para agentes" do Databricks. Um agente de IA recebe um ambiente Lakebase delimitado como sua memória persistente e tempo de execução transacional, com ferramentas para consultar, executar, evoluir esquemas e ingerir dados. Ele funciona em dois modos. Greenfield: o agente recebe um prompt de negócios, provisiona o Lakebase, projeta o modelo de dados, gera o código do aplicativo e implanta automaticamente um Databricks App ativo. Brownfield: o agente ingere um protótipo existente do Lovable, Bolt, v0 ou Cursor, infere o modelo e o migra para a produção. Enquanto outros oferecem aos agentes apenas contexto de leitura, a zeb oferece propriedade transacional total. Leia este blog para saber mais. 

Setor Público  

Slalom
LakeSpeak: Um dos clientes do setor público da Slalom está modernizando a resposta a emergências usando ferramentas baseadas em IA como o LakeSpeak, o acelerador Brickbuilder da Slalom alimentado por MCP, para criar relatórios de situação dinâmicos e em tempo real. Isso aprimora a tomada de decisões, reduz os relatórios manuais e oferece um assistente de IA para consultas de dados direcionadas durante desastres. O LakeSpeak oferece um gateway seguro e padronizado para expor o Databricks Genie e o Lakebase a aplicativos externos, agentes e usuários corporativos — sem duplicar a lógica, quebrar a governança ou reescrever padrões de integração. Leia este blog para saber mais. 

Zeb
O Zeb Agentic Lakebase for Public Sector é um padrão nativo de agentes e transformado em produto que operacionaliza o posicionamento de "banco de dados para agentes" do Databricks. Um agente de IA recebe um ambiente Lakebase delimitado como sua memória persistente e tempo de execução transacional, com ferramentas para consultar, executar, evoluir esquemas e ingerir dados. Ele funciona em dois modos. Greenfield: o agente recebe um prompt de negócios, provisiona o Lakebase, projeta o modelo de dados, gera o código do aplicativo e implanta automaticamente um Databricks App ativo. Brownfield: o agente ingere um protótipo existente do Lovable, Bolt, v0 ou Cursor, infere o modelo e o migra para a produção. Enquanto outros oferecem aos agentes apenas contexto de leitura, a zeb oferece propriedade transacional total. Leia este blog para saber mais. 

Chamada para ação

Acelere os resultados de dados e IA com soluções de parceiros 

O ponto em comum em cada uma dessas soluções é o mesmo: quando os dados operacionais, a análise e a IA compartilham uma única base governada, a distância entre o insight e a ação desaparece — e é a experiência no setor que transforma essa velocidade em valor de negócios mensurável. Os parceiros apresentados aqui já passaram da arquitetura para a produção, e os aceleradores que eles criaram estão prontos para serem implantados em seu ambiente agora. Entre em contato com seu parceiro ou com a equipe de contas do Databricks para definir o escopo de um piloto. Seja qual for o seu setor, o caminho mais rápido para obter uma vantagem baseada no Lakebase é contar com um parceiro que já conhece o terreno.

Comece a usar as soluções e aceleradores Brickbuilder

Explore nosso conjunto completo de soluções e aceleradores de parceiros na página do Databricks Brickbuilder, incluindo aceleradores focados em IA, ML e Engenharia de Dados e soluções focadas em setores.

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