Integração Databricks com agentes de IA
O Databricks é uma plataforma de dados e IA baseada em lakehouse, usada por empresas para engenharia de dados, análise em SQL e modelos de machine learning. O agente usa o conector nativo do Databricks para consultar tabelas por SQL Warehouse e acompanhar jobs, com um token de serviço que só enxerga o que o Unity Catalog permitir.
Databricks trabalhando com agentes de IA, na prática.
O diretor pergunta no Teams qual região vendeu menos no trimestre e o agente consulta as tabelas certificadas no Databricks e responde com o número e a consulta.
Quando um pipeline falha, o agente lê o erro, identifica a tabela afetada e avisa os donos dos relatórios que dependem dela antes de alguém usar dado velho.
Se o faturamento do dia cai fora do normal, o agente quebra a variação por canal, produto e região e manda a análise para operações.
O agente descreve colunas e tabelas sem comentário no Unity Catalog e propõe a documentação para o time de dados aprovar.
Conecte o Databricks uma vez. Os agentes usam com regra.
- Conector nativoJá vem pronto no catálogo do iTeam: você autoriza o acesso e o agente passa a usar.
- Cada agente com o acesso certoVocê define o que cada agente pode ler ou fazer no Databricks, por área e por pessoa.
- Aprovação humana no que importaAções sensíveis ficam pendentes até alguém com a alçada aprovar.
- Trilha e custo de cada açãoQuem pediu, o que o agente fez no Databricks e quanto custou, registrados.
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Fluxos que costumam incluir o Databricks.
Dúvidas sobre Databricks com IA.
O iTeam tem integração com Databricks?
Sim. O Databricks é um conector nativo do iTeam, ligado pelas APIs oficiais e pelo SQL Warehouse da sua conta.
O agente vê todos os dados do lakehouse?
Não. Ele usa uma identidade de serviço com permissões do Unity Catalog definidas pelo seu time, e cada consulta fica na trilha de auditoria.
Quem paga o processamento das consultas?
As consultas rodam no seu warehouse. Por isso o agente tem teto de custo e limites de consulta configuráveis.
Como o agente de IA responde a uma pergunta do diretor consultando o Databricks em linguagem natural?
O agente transforma a pergunta em SQL, roda no SQL Warehouse do Databricks e devolve a resposta em português, com a consulta usada para conferência. Ele só vê as tabelas que o Unity Catalog liberou ao token de serviço. Perguntas pesadas ou ambíguas podem pedir confirmação antes de gastar processamento. A consulta fica registrada na trilha de auditoria do iTeam.
Qual autenticação usar entre o agente de IA e o Databricks?
O Databricks aceita token de acesso pessoal e, para automação, OAuth máquina a máquina com service principal, que é o formato indicado para agentes. O service principal recebe permissão só nos schemas necessários, e o acesso é revogável sem afetar pessoas. Evite usar o token pessoal de um analista, porque o agente herdaria tudo o que ele vê.
Existe uma forma de testar o agente de IA no Databricks sem usar o workspace de produção?
A prática é criar um workspace ou um catálogo de teste com cópia reduzida dos dados e um service principal separado. O Databricks também oferece uma edição gratuita para experimentação, mas confira na documentação oficial os recursos incluídos antes de depender dela. Rode as perguntas típicas ali e compare com as respostas que o time já sabe estarem certas.
Quanto custa uma consulta do agente de IA no Databricks e o que influencia esse custo?
O processamento da consulta é cobrado pelo Databricks na sua conta, conforme o tipo e o tamanho do SQL Warehouse e o tempo ligado, e o modelo de IA gera um custo à parte. Consultas que varrem tabelas grandes pesam mais que as que usam colunas particionadas. Limitar o warehouse do agente e pedir confirmação para consultas pesadas controla a conta.
Como o agente de IA avisa quando um job do Databricks falha de madrugada?
O agente acompanha as execuções de jobs pela API e, ao detectar falha, lê o erro da execução, indica a tarefa que quebrou e envia o resumo ao Slack ou ao Teams do responsável. Ele pode sugerir a causa provável, como mudança de esquema ou atraso de dado de origem. Reexecutar o job é uma ação que fica atrás de aprovação humana.
Quando o Databricks com agente de IA não é a melhor escolha para responder perguntas de negócio?
Quando poucas tabelas já cabem num painel de Power BI ou Metabase e as perguntas são sempre as mesmas, um painel resolve sem custo de modelo. O agente vale quando as perguntas variam e dependem de cruzar muitas tabelas. Também exige dados com nomes e descrições claros: tabela sem documentação gera resposta duvidosa. Vale fazer primeiro um catálogo de colunas.
