Databricks Ecosystem Partner
IA em produção começa numa base de dados sólida.
A dti leva você até lá com Databricks.
Qual é o papel de um parceiro estratégico Databricks? A dti projeta e evolui arquiteturas de dados e IA com Databricks, da modernização dos dados à implementação de casos de uso de IA com escala e governança.
Product Challenger
Listada no estudo Databricks Ecosystem Partner Brazil, da ISG, como Product Challenger nos serviços de Modernization and AI/ML Enablement e Managed Data and Optimization Services.
Como estruturar projetos de Inteligência Artificial e Engenharia de Dados.
Inicie sua jornada pela fundação de dados corporativa ou por um caso de uso específico de IA. Independentemente da escolha, a arquitetura subjacente é projetada para sustentar dados confiáveis, governança corporativa e modelos de Machine Learning e Inteligência Artificial rodando em produção.
Caminho de negócio
Resultado da IA
Você quer ver o retorno primeiro: onde a IA já gerou resultado mensurável, com que velocidade e em que tipo de operação. Veja clientes que saíram de dados fragmentados para IA em produção.
Caminho técnico
Fundação de dados sólida
Você já identificou o problema: dados espalhados, pipelines que não sustentam produção, governança que não escala. Quer entender como a dti projeta e implementa a arquitetura Databricks por trás da IA em produção.
O diagnóstico de arquitetura de dados e IA da dti
Em 3 passos, mapeamos seu estado atual e entregamos um roadmap acionável.

Passo 01
AI Ambition
Entendemos os objetivos estratégicos da empresa e identificamos onde a IA pode gerar maior valor.

Passo 02
AI-Readiness Assessment
Avaliamos maturidade de dados, infraestrutura, governança e capacidade técnica do time.

Passo 03
AI Roadmap
Planejamento e priorização de ondas de entrega até a primeira aplicação de IA em produção.
Casos de uso por resultado de negócio
Aplicações que uma arquitetura de dados sólida pode viabilizar em diferentes contextos.
Oportunidades para escalar IA e reduzir riscos
Aplicações que uma arquitetura de dados sólida pode viabilizar em diferentes contextos.
Assistente de conhecimento corporativo
Dar a times internos uma rota conversacional governada para documentos, dados e conhecimento institucional aprovados, construída sobre Unity Catalog e Genie Agents.
Deploy governado de modelos
Levar modelos de notebooks para releases monitoradas, com dono e evidência definidos, apoiado no SDLC AI-Native da dti.
Detecção preditiva de anomalias
Identificar padrões fora do esperado em dados de produção, serviço ou transação antes que se tornem incidente, usando os mesmos pipelines governados da fundação Databricks.
Por que a IA não escala sem uma arquitetura de dados sólida
Arquitetura Databricks corporativa: da fundação de dados à IA em produção
Uma arquitetura corporativa conecta engenharia, governança, analytics e IA numa base que evolui com o negócio. Veja o que muda em cada frente.
Delta Lake, Auto Loader e Lakeflow Jobs organizam a ingestão e o processamento de dados em um lakehouse corporativo.
O que muda: a mesma fundação alimenta qualquer projeto seguinte, sem esperar integração pontual pra cada novo dado.
Unity Catalog centraliza acesso, linhagem e catalogação, garantindo governança, auditoria e conformidade com a LGPD.
O que muda: auditoria deixa de ser esforço manual – linhagem e acesso ficam rastreáveis por padrão.
Databricks SQL permite analisar dados diretamente no lakehouse, evitando cópias e movimentações desnecessárias.
O que muda: dashboards rodam sobre o dado vivo, sem esperar um novo ciclo de ETL.
Mosaic AI, Agent Bricks e Genie Agents apoiam o desenvolvimento de IA generativa e agentes especializados, do experimento à produção.
O que muda: casos de uso de IA deixam de morrer em prova de conceito.
Uma base de dados e arquitetura reutilizável evita reconstruir integrações a cada novo piloto.
O que muda: pilotos deixam de travar em ajustes manuais – a mesma fundação acelera o próximo caso de uso.
Práticas de FinOps aplicadas desde o início relacionam o custo de infraestrutura ao uso real e ao retorno de cada workload.
O que muda: o investimento em Databricks passa a ter previsibilidade, com custo rastreável por caso de uso.
Delta Lake, Auto Loader e Lakeflow Jobs organizam a ingestão e o processamento de dados em um lakehouse corporativo.
O que muda: a mesma fundação alimenta qualquer projeto seguinte, sem esperar integração pontual pra cada novo dado.
Unity Catalog centraliza acesso, linhagem e catalogação, garantindo governança, auditoria e conformidade com a LGPD.
O que muda: auditoria deixa de ser esforço manual – linhagem e acesso ficam rastreáveis por padrão.
Databricks SQL permite analisar dados diretamente no lakehouse, evitando cópias e movimentações desnecessárias.
O que muda: dashboards rodam sobre o dado vivo, sem esperar um novo ciclo de ETL.
Mosaic AI, Agent Bricks e Genie Agents apoiam o desenvolvimento de IA generativa e agentes especializados, do experimento à produção.
O que muda: casos de uso de IA deixam de morrer em prova de conceito.
Uma base de dados e arquitetura reutilizável evita reconstruir integrações a cada novo piloto.
O que muda: pilotos deixam de travar em ajustes manuais – a mesma fundação acelera o próximo caso de uso.
Práticas de FinOps aplicadas desde o início relacionam o custo de infraestrutura ao uso real e ao retorno de cada workload.
O que muda: o investimento em Databricks passa a ter previsibilidade, com custo rastreável por caso de uso.
Clientes que já usam Databricks com a dti
Episódios sobre Databricks, dados e IA
Ouça como líderes de tecnologia resolvem desafios reais de infraestrutura, cultura e negócios nos bastidores.
FAQ
Perguntas mais frequentes
Reunimos as dúvidas mais comuns para facilitar sua jornada. Se você não encontrar aqui o que procura, nossa equipe está pronta para ajudar!
Em grande parte dos casos, sim. O Databricks atua por meio da arquitetura Lakehouse, unificando as melhores características de um data lake (baixo custo, flexibilidade para IA e dados não estruturados) com a performance e governança de um data warehouse tradicional. A dti avalia o seu ecossistema atual para projetar a transição sem interromper operações críticas ou criar silos de dados.
O custo varia conforme o volume de dados, a complexidade da arquitetura legada e os objetivos de negócio (como migração, governança com Unity Catalog ou escala de IA). A dti adota uma abordagem focada em valor e eficiência de custos (FinOps), estruturando projetos modulares para que você invista exatamente no que gera retorno mensurável.
A dti atua como uma parceira estratégica de engenharia para grandes empresas no Brasil e na América Latina. Diferente de consultorias que entregam apenas relatórios teóricos, nós alocamos times especializados em engenharia de dados, arquitetura, dados e IA para colocar plataformas robustas, seguras e prontas para produção em funcionamento.
Fora do Brasil e da América Latina, a dti também entrega projetos Databricks para operações internacionais de clientes — casos como dsm-firmenich (sede na Suíça) e Landor (sede no Reino Unido) mostram essa atuação. A abordagem de arquitetura, governança e squads dedicados é a mesma usada localmente, adaptada às particularidades regulatórias e de negócio de cada país.
Sim. O Unity Catalog é a ferramenta central de governança do Databricks que permite gerenciar o controle de acesso unificado, rastreabilidade (lineage) e auditoria de dados. A dti desenha e implementa essa camada de ponta a ponta, garantindo que a sua empresa atenda a exigências regulatórias rigorosas (como a LGPD) sem travar a agilidade dos times de negócio.
Com certeza. Grandes empresas frequentemente enfrentam o desafio de dados fragmentados em legados complexos. A dti combina sua forte expertise em modernização de dados e arquitetura corporativa para conectar fontes legadas ao Databricks, estruturando pipelines limpos e confiáveis por meio de padrões modernos de engenharia.
Porque a dti não vende apenas conselhos ou diagnósticos temporários; nós entregamos capacidade produtiva e execução. Combinamos a tecnologia da Databricks com excelência em engenharia e desenvolvimento de produtos digitais, garantindo que sua empresa evolua desde a fundação de dados até aplicações de Inteligência Artificial em produção, com autonomia e sustentabilidade a longo prazo.
Em vez de depender de longas fases de diagnóstico ou de esforços isolados das equipes internas, a dti atua com squads de engenharia dedicados. Combinamos a plataforma Databricks com o Unity Catalog, MLOps e arquitetura robusta para colocar iniciativas complexas de IA e dados em produção de forma rápida, segura e com ROI mensurável.
Sem uma estratégia adequada, projetos em Databricks podem gerar custos elevados de infraestrutura, criar silos de dados e exigir um esforço significativo das equipes internas para sustentação da plataforma. A dti acelera a adoção da solução ao unir arquitetura de dados, FinOps e MLOps desde o início, transformando investimento em resultados concretos.
Nós estruturamos a governança ponta a ponta utilizando o Unity Catalog, estabelecendo controle de acesso unificado, linhagem de dados (lineage), rastreabilidade e políticas de privacidade. Isso garante total conformidade com exigências regulatórias, como a LGPD, sem travar a agilidade dos cientistas e engenheiros de dados.
Depende da maturidade atual da fundação de dados, mas o objetivo da dti é encurtar drasticamente esse ciclo. Por meio de abordagens modulares e de nossa oferta de entrada (como o Data & AI Foundation Diagnostic), conseguimos mapear o cenário, estruturar a base e entregar um caso de uso funcional em poucas semanas, tirando a IA do papel e colocando-a em produção de forma escalável.
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