Databricks ist ein Lakehouse, das Sie bauen. Querri ist die Antwort, wegen der Sie gekommen sind.

Für ein Team ohne Data Engineers, das geschäftliche Antworten will, deckt Querri ab, wofür es sonst ein Lakehouse bauen würde: Systeme verbinden, Daten speichern und bereinigen, Kennzahlen definieren, Dashboards und KI. Für Machine Learning, Streaming, intensives Data Engineering oder Daten im Petabyte-Bereich ist Databricks die stärkere Plattform, und Querri setzt direkt darauf auf: Behalten Sie Ihre Daten im Lakehouse und lassen Sie das Geschäft ihnen direkt Fragen stellen.

Databricks berechnet DBUs je nach Workload-Typ, etwa $0.15 pro DBU für Jobs bis etwa $0.70 für Serverless SQL (US-Zahlen von Dritten), plus die Maschinen und den Speicher in Ihrem eigenen Cloud-Konto auf einer separaten Rechnung. Vendr meldet einen Median-Vertrag von etwa $333,000 pro Jahr, bei einer großen Spannweite. Querri ist ein Plan mit planbaren Kosten, mit KI und Dashboards inklusive; siehe aktuelle Pläne.

Meist liegt es an ein paar Mustern: Cluster, die bis zu einer langen automatischen Beendigung weiterlaufen, Jobs auf All-Purpose-Compute statt auf Job-Compute, überdimensionierte Cluster und großzügiges Autoscaling, SQL-Warehouses, die für einen kleinen Bericht rund um die Uhr laufen, und die Cloud-Rechnung, die getrennt von den DBUs kommt. Compute-Richtlinien, eine kurze automatische Beendigung, Tagging und Budgets helfen, und sie brauchen dauerhaft die Aufmerksamkeit von jemandem.

Genie enthält ein kostenloses monatliches Kontingent für die Modellnutzung. Darüber hinaus wird die Genie-Nutzung seit dem 8. Juli 2026 in DBUs abgerechnet, und das SQL-Warehouse-Compute hinter jeder Antwort wird separat berechnet. Die Genie-Budgets von Databricks sind keine absolute Ausgabenobergrenze. In Querri ist KI in jedem Plan enthalten, aus einem festen monatlichen Credit-Kontingent.

Das kann sein. Databricks ist für große Datenmengen, Engineering und Machine Learning gebaut, und seine Best Practices setzen ein Plattformteam voraus. Wenn Ihre Daten Geschäftsdaten aus einer Handvoll Systemen sind und bequem auf eine Maschine passen, bleiben die Stärken der Plattform ungenutzt, ihre Kosten und ihr Pflegeaufwand aber nicht. Querri gibt Ihnen Antworten ohne die Plattform.

Für Daten, die auf eine Maschine passen, meist ja. DuckDB läuft in-process, ohne Cluster, der erst starten muss, und spart sich so den Start- und Koordinationsaufwand von Spark; ein Benchmark auf Microsoft Fabric ergab, dass DuckDB auf einem einzelnen Knoten für denselben 5-GB-Job etwa ein Fünftel des Computes von Spark verbrauchte. Für viele Terabyte, Streaming oder ML ist Spark das richtige Tool.

Querri ist für die Daten gebaut, mit denen Unternehmen arbeiten: CRM, Buchhaltung, ERP, Werbung, Zahlungen und Tabellenkalkulationen, typischerweise Megabyte bis Hunderte Gigabyte. Dateien lassen sich mit bis zu 2 GB pro Datei hochladen, und der Speicher wächst mit Ihrem Plan. Wenn Ihre Daten viele Terabyte umfassen, behalten Sie sie im Lakehouse und fragen Sie sie aus Querri live ab, oder synchronisieren Sie die kuratierten Tabellen, die Ihr Team bereits gebaut hat.

Die Best Practices von Databricks selbst empfehlen, mit höchstens fünf Tabellen zu beginnen, gute Beschreibungen in Unity Catalog zu schreiben und den Agenten von „Datenanalysten, die SQL beherrschen“, kuratieren zu lassen. Partner ergänzen, dass Genie gute Governance vervielfacht, sie aber nicht ersetzt. Querri baut sein Verständnis auf, während Ihr Team fragt, und die Menschen, die das Geschäft kennen, legen fest, was die Zahlen bedeuten.

Ja, auf zwei Arten, Tabelle für Tabelle gewählt. Live-Tabellen bleiben in Databricks und werden dort schreibgeschützt abgefragt, mit den Zeilenregeln jeder Person direkt in der Abfrage. Synchronisierte Tabellen werden nach Zeitplan in Querri kopiert, neben 125+ Geschäftssystemen. In beiden Fällen kann das Geschäft Fragen stellen, während Ihre Data Engineers weiterbauen.

Ja, für die Tabellen Ihrer Wahl. Eine Live-Tabelle bleibt in Ihrem Lakehouse: Querri speichert nur ihre Spalten und eine geschätzte Zeilenzahl, formuliert jede Frage in Databricks SQL, führt sie auf Ihrem SQL Warehouse als einzelnes schreibgeschütztes SELECT aus und holt nur das Ergebnis zurück. Live-Abfragen nutzen Ihr Warehouse-Compute; synchronisierte Tabellen werden aus der Kopie von Querri beantwortet und tun das nicht. Live-Tabellen sind im Scale-Tarif verfügbar.

Ja. Machen Sie die Tabellen Live, dann bleiben sie in Databricks: Querri kopiert nie ihre Zeilen, auch nicht bei geplanten Aktualisierungen. Schreibvorgänge, andere Tabellen, Dateizugriffe und Sitzungseinstellungen werden abgelehnt, bevor irgendetwas das Warehouse erreicht, und die Zeilenregeln jeder Person werden innerhalb der Abfrage angewendet. Die Ergebnisse von Fragen werden wie jede Antwort in Querri gespeichert, sodass Diagramme, Dashboards, Exporte und Folgefragen damit funktionieren.

Ja. Live-Abfragen laufen auf Ihrem SQL Warehouse und erscheinen daher auf Ihrer Databricks-Rechnung, und ein gestopptes Warehouse verlängert die erste Frage um einige Sekunden; ein kaltes Serverless Warehouse kostete in unseren Tests etwa 5 bis 10 Sekunden zusätzlich. Vor einer geplanten Aktualisierung prüft Querri, ob sich die Tabelle geändert hat, mit einer Metadatenprüfung, die das Warehouse nicht startet, und führt nichts aus, wenn nicht. Wenn Fragen kein Compute verbrauchen sollen, synchronisieren Sie die Tabelle stattdessen.

Nicht für geschäftliche Antworten. Ein Lakehouse ist ein starkes Fundament für Engineering, ML und sehr große Datenmengen, und Aufbau und Betrieb erfordern Data Engineers. Querri gibt Ihnen Speicher, Bereinigung, Definitionen und Antworten in einem Produkt, und Sie können später ein Lakehouse ergänzen, wenn Sie hineinwachsen.

Eine, die vor der ersten Antwort keinen Cluster, keinen Katalog und keine kuratierten Tabellen braucht. Querri verbindet Ihre Systeme, bereinigt die Daten automatisch, lernt Ihre Definitionen in einfacher Sprache und erstellt Dashboards per Frage, in einem Plan mit planbaren Kosten. Sie können mit dem kostenlosen Plan starten.

Ja. Sie können ohne Kreditkarte mit dem kostenlosen Plan starten, eine Quelle verbinden und fragen. Was jeder Plan enthält, sehen Sie unter Pläne ansehen. Oder bringen Sie Ihre schwierigste Frage zu einer 20-minütigen Demo mit.