Chiedi, crea, componi: cosa ci ha insegnato il nostro 5° Genie Hackathon su Databricks Genie

Come funzionano gli hackathon di Databricks

Organizziamo questi hackathon per un motivo molto semplice: il modo più rapido per imparare a usare un prodotto è costruirci qualcosa. Ognuno inizia con una sessione di abilitazione in cui i team conoscono il prodotto e la sua direzione nella roadmap. Poi inizia la creazione vera e propria. I team lavorano insieme per circa una settimana e presentano un progetto, e le soluzioni migliori vincono dei premi.

Questo è stato il nostro quinto hackathon, e il prodotto sotto i riflettori era Databricks Genie.

Perché Genie è perfetto per un hackathon

I prodotti Databricks Genie consentono alle persone di lavorare con i dati in inglese semplice anziché in SQL, offrendo un'ampia gamma di possibilità per un hackathon. Genie non è una singola funzionalità; è una famiglia di prodotti che si presenta in tre modi distinti:

• Fai domande. Un Genie Agent è un'interfaccia di chat basata sui tuoi dati governati.
• Crea con esso. Genie Code è un partner AI autonomo che assiste nei flussi di lavoro di dati, analytics e ML.
• Componilo. Un Genie Agent può essere esposto come uno strumento che altri agenti e app possono richiamare autonomamente.

Ognuno di questi elementi è utile a team diversi all'interno di un'organizzazione, ed è esattamente per questo che abbiamo strutturato l'hackathon su tre percorsi. Li seguiremo in questo ordine: dall'utente aziendale che desidera solo una risposta, fino all'ingegnere che integra i Genie Agents in un'intera flotta. L'elemento costante in tutti e tre è che Unity Catalog gestisce chi può vedere cosa, indipendentemente da come viene posta la domanda, mentre Genie Ontology fornisce la comprensione semantica condivisa.

Percorso 1: Parla con i tuoi dati grazie ai Genie Agents

A chi è rivolto: utenti aziendali che desiderano porre domande ad agenti governati e specifici per un determinato dominio. Un Genie Agent è un'interfaccia di chat specifica per un dominio che un analista cura su una porzione di dati governati, e che può poi essere condivisa con gli utenti aziendali per porre domande in linguaggio naturale. Il curatore può fare riferimento alle tabelle di Unity Catalog, aggiungere alcune query di esempio, definire il vocabolario aziendale con espressioni SQL e viste metriche, e fissare gli asset attendibili (funzioni governate) per le domande che richiedono risposte precise. Da quel momento, all'utente aziendale basterà digitare una domanda per ottenere un risultato, un grafico e la query sottostante. Come si traduce tutto questo quando i team reali distribuiscono i Genie Agents?

OneTrust si è imbattuto direttamente in uno dei meccanismi fondamentali dei Genie Agents. Un singolo agente è progettato per concentrarsi su un massimo di 30 tabelle, il che garantisce risposte rapide e precise, ma i dati di cui si occupa un vero analista in OneTrust si estendono su 190 tabelle e oltre 300 viste. Hanno quindi creato un livello di supervisione che suddivide (shard) i dati su diversi Genie Agents specializzati, indirizza ogni domanda a quello corretto e ricompone le risposte in un'unica conversazione. Dal punto di vista dell'utente non cambia nulla: continua a fare domande a un solo agente. Dietro le quinte, il self-service in inglese semplice si estende ora all'intero patrimonio aziendale, senza rinunciare alla governance che lo rende affidabile.

Un altro team ha indirizzato il Genie Agent verso circa 160.000 record di prestiti e, cosa fondamentale, gli ha insegnato il linguaggio del team, definendo cosa si intende per "cure" e cosa significa "DNC", in modo che il modello associ le domande quotidiane ai dati corretti. In breve tempo, il team di recupero crediti ha potuto fare domande in inglese semplice e scoprire, ad esempio, che la maggior parte dei prestiti in sofferenza si risolve entro circa 15 giorni. Il momento migliore è stato del tutto imprevisto: una volta impostato il vocabolario, l'agente ha iniziato a suggerire domande acute a cui il team non aveva nemmeno pensato. Ecco in cosa un buon contesto può trasformare una semplice casella di chat.

Percorso 2: Crea con Genie Code

Fare domande è solo l'inizio. La domanda successiva è: chi può creare e con quale rapidità?

A chi è rivolto: analisti e creatori. Persone con competenze semi-tecniche che conoscono i propri dati e sanno scrivere un po' di SQL, ma che prima si scontravano con un muro non appena un progetto richiedeva pipeline, funzioni o una dashboard rifinita.

Genie Code è il costruttore della famiglia. Descrivi ciò che desideri in un linguaggio semplice e lui fa il lavoro: scrive viste metriche, funzioni di Unity Catalog, pipeline e dashboard, tutto all'interno di Databricks senza dover configurare un ambiente di sviluppo separato. Essendo profondamente integrato con Unity Catalog, comprende lo schema e la semantica reali, scegliendo i join corretti anziché inventare nomi di colonne. Per un analista, questo è un enorme vantaggio. Un lavoro che prima richiedeva l'apertura di un ticket per il data engineering o una settimana di SQL scritto a mano, ora richiede solo un pomeriggio, ed è esattamente ciò che questo percorso voleva dimostrare.

Un team ha applicato Genie direttamente all'interno del proprio team di dati. Ha utilizzato Genie Code per creare una piattaforma di governance intelligence che segnala i report inattivi da eliminare, utilizza la lineage e la logica SQL per raggruppare i report duplicati nascosti nell'organizzazione e valuta se i dati sono effettivamente pronti per essere utilizzati dall'AI. È il tipo di progetto di governance trasversale che di solito richiede un intero trimestre e una roadmap dettagliata. Sviluppato con Genie Code, ha preso forma durante un hackathon.

Procore ha creato un'intera esperienza di analytics per una piattaforma di affitti vacanze senza mai lasciare Databricks. Avinash, Abdullah, Amy e Jason hanno utilizzato funzioni AI integrate come ai_extract() per classificare e valutare automaticamente gli annunci, per poi distribuire una dashboard con KPI, tendenze anno su anno e previsioni, affiancata da un Genie Agent in grado di rispondere in pochi secondi alla domanda di un portfolio manager: "quali servizi dovrei aggiungere per migliorare la soddisfazione?". Un prodotto rifinito e articolato, creato in pochi giorni anziché in settimane.

Fanatics Betting and Gaming ha creato uno strumento per la customer experience che fornisce ai manager, su richiesta, un elenco di azioni prioritario e giustificato in termini di ROI, end-to-end in un solo pomeriggio. Poi hanno fatto qualcosa che abbiamo adorato: hanno usato Genie per sottoporre a stress test il proprio modello di churn, scoprendo che due feature basate sullo storico contenevano quasi tutto il segnale, e hanno concluso onestamente che un approccio più semplice funzionava altrettanto bene. Hanno persino pacchettizzato il flusso di lavoro in una competenza riutilizzabile per gli analisti. Quando la creazione è così rapida, ci si può permettere di mettere alla prova il proprio lavoro, ed è esattamente così che i bravi analisti dovrebbero usare questo strumento.

Percorso 3: Componi Genie in agenti

Puoi parlare con i tuoi dati e puoi creare con essi. L'ultimo passo è quello che ci entusiasma di più.

A chi è rivolto: vibe coder. Qui si entra nel vivo, dove tutto si unisce. L'obiettivo era creare un agente completo su Databricks Apps con Genie come uno dei suoi strumenti, aggiungendo i propri.

Questa parte cambia la natura stessa di Genie. Un Genie Agent non deve essere per forza la destinazione finale. Attraverso le API di conversazione di Genie e il server MCP gestito integrato di Databricks, un Genie Agent diventa uno strumento governato che qualsiasi agente può richiamare per porre una domanda sui dati in linguaggio naturale e ottenere una risposta fondata. Così, un ingegnere crea un agente su Databricks Apps, collega Genie accanto ad altri server MCP, endpoint di Model Serving e logica personalizzata, traccia il tutto in MLflow e governa ogni chiamata con OAuth e Unity Catalog. Genie si occupa di "parlare con il data warehouse". Tu componi il resto.

ShipBob ha realizzato il progetto che tutti ricordano: l'Ops Brief delle 23:00. I team della supply chain di solito si svegliano quando i disservizi sono già in corso. Il sistema di ShipBob scrive il briefing notturno prima del loro risveglio, grazie a un supervisore che coordina diversi agenti specializzati: Genie è quello che interroga il data warehouse, mentre altri uniscono 17 feed pubblici in tempo reale, fanno emergere pattern ricorrenti, redigono e verificano i fatti del risultato. L'output è un briefing in inglese semplice con numeri reali, come circa 192.000 dollari di entrate a rischio, oltre ad azioni di write-back in coda per l'approvazione umana e ogni passaggio tracciato in MLflow. Una riunione di allineamento di 30 minuti si trasforma in una lettura di 30 secondi. È l'immagine più chiara di Genie come giocatore di squadra piuttosto che come solista.

Reach Mobile ha creato DBX Lens, che applica la stessa idea a Databricks stessa. Associa un Genie Agent integrato al proprio server MCP, consentendo di chiedere "mostra le DBU per SKU negli ultimi 30 giorni" e ottenere risposte su costi e governance in un linguaggio semplice, limitate alle proprie autorizzazioni, sulle tabelle di sistema di Unity Catalog. Include persino una funzionalità che trasforma una regola di governance in linguaggio naturale in SQL ripulito utilizzando Model Serving. Pensalo come un analista FinOps integrato che aiuta i team a rimanere efficienti e al passo con le best practice.

Kin Insurance ha creato un agente per la crescita e il marketing che ricerca nuovi mercati, esegue l'analisi con Genie nel processo e restituisce consigli pratici su cui il team può agire. Associando la pianificazione autonoma a un Genie Agent, trasforma una faticosa attività di ricerca e reportistica in più fasi in una singola richiesta. Meno domande, più azione.

Altre due implementazioni mostrano la stessa idea di composizione da diverse angolazioni.

Ripple ha creato un agente di briefing KYC (Know Your Customer) per la finanza regolamentata: Genie fornisce il contesto CRM interno mentre l'agente effettua controlli incrociati con sanzioni esterne, procedimenti esecutivi e fonti di notizie negative, riducendo da tre a quattro ore di ricerca manuale pre-riunione in un singolo prompt e in un report di meno di un minuto, completo di citazioni. Le visualizzazioni delle metriche certificate mantengono i numeri accurati e ogni esecuzione viene registrata in Unity Catalog per un audit trail chiaro.

Fanatics Betting and Gaming ha creato FirstBet Coach, una guida all'onboarding per i nuovi clienti di scommesse sportive che combina Genie su oltre una dozzina di tabelle controllate con un server MCP personalizzato per i dati sportivi creato dal team stesso, oltre a memoria persistente e tracciamento MLflow per un audit trail integrato. Due server MCP, una sola conversazione, con guardrail per il gioco responsabile impostati fin dall'inizio.

La visione d'insieme

Leggendo i tre percorsi uno dopo l'altro, si ottiene una panoramica pratica della famiglia Databricks Genie. Un responsabile del recupero crediti fa una domanda con un Genie Agent. Un analista distribuisce una piattaforma di governance con Genie Code. Un ingegnere affida Genie a un agente autonomo come uno dei tanti strumenti a disposizione. Parlaci, creaci, componilo.

Il motivo per cui tutti e tre sono sicuri da proporre agli utenti reali è il livello a cui nessuno di loro ha dovuto pensare troppo: Unity Catalog. La stessa governance che stabilisce cosa un utente aziendale può vedere in un Genie Agent definisce anche l'ambito di ciò che Genie Code può toccare e ciò che un agente può restituire. Descrivi e gestisci i tuoi dati in modo efficace una sola volta, e Genie soddisferà le esigenze di un utente aziendale, di uno sviluppatore e di un ingegnere esattamente nel loro ambiente di lavoro.

Tanto di cappello a tutti e dieci i team per aver creato qualcosa di reale. Ecco alcune risorse consigliate per iniziare a utilizzare la famiglia Databricks Genie:

• Segui le sessioni di analisi conversazionale e basata su agenti del Data + AI Summit.
• Non conosci ancora i Genie Agent? Inizia con la guida all'onboarding di Genie e le best practice per la gestione di un agente.
• Vuoi iniziare a sviluppare? Scopri Genie Code e scopri come inserire un Genie Agent dietro un altro agente.
• Vuoi provarlo? Inizia una prova gratuita e indirizza un Genie Agent verso i tuoi dati.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale