Antworten aus Databricks,ohne Notebook und ohne eine Zeile SQL.

Sagen Sie dem Connector Agent, dass Sie Databricks möchten, oder wählen Sie die Karte im Katalog. Geben Sie den Server-Hostnamen und den HTTP-Pfad aus den Connection details Ihres SQL-Warehouse ein und dann im sicheren Formular die OAuth-Zugangsdaten eines Service Principal oder ein Personal Access Token. Optional nennen Sie einen Katalog und ein Schema. Wählen Sie danach die Tabellen, legen Sie fest, welche Live bleiben und wie oft die übrigen aktualisiert werden, und bestätigen Sie.

Die Tabellen und Views im gewählten Schema, entweder alle oder eine Liste, die Sie auswählen, mit ihren Spalten und Typen. Es funktioniert mit Unity Catalog oder dem Hive Metastore, über ein SQL-Warehouse. Querri kann nur lesen, was der Benutzer oder Service Principal des Tokens lesen kann.

Synchronisierte Tabellen werden täglich, wöchentlich oder monatlich vollständig neu eingelesen, sodass in Databricks geänderte oder gelöschte Zeilen nach dem nächsten Lauf erscheinen. Vor einem wichtigen Meeting starten Sie einen Lauf von Hand. Live-Tabellen sind immer aktuell: Jede Frage liest Databricks so, wie es zum Zeitpunkt der Ausführung ist.

Nein. Querri liest Ihre Databricks-Tabellen nur und ändert nie einen Datensatz darin. Es führt Schema-Abfragen und SELECT-Abfragen aus und legt nie eine Tabelle oder Zeile an, aktualisiert oder löscht sie; Live-Abfragen werden vor dem Senden geprüft, sodass nur ein einziges SELECT über die von Ihnen ausgewählten Tabellen Databricks erreicht. Diese Abfragen laufen auf Ihrem Warehouse, Synchronisierungen und Live-Fragen nutzen also dessen Rechenleistung.

Querri kann nur lesen, wofür der Service Principal oder der Benutzer des Tokens berechtigt ist. Am saubersten ist daher ein Service Principal mit Lesezugriff nur auf das gewünschte Schema. Innerhalb von Querri gelten die Unity-Catalog-Berechtigungen nicht pro Person: Querris Freigabeeinstellungen und ein Zeilenfilter pro Person bestimmen, was jemand sieht, und bei Live-Tabellen wird dieser Filter direkt in der Databricks-Abfrage angewendet.

Das kann es, Tabelle für Tabelle. Eine Live-Tabelle bleibt in Databricks: Jede Frage, die sie braucht, läuft auf Ihrem SQL Warehouse als Abfrage in Databricks SQL, und nur das Ergebnis kommt zurück. Diese Abfragen nutzen die Rechenleistung des Warehouse, und ein gestopptes Warehouse verlängert die erste Frage um einige Sekunden. Synchronisierte Tabellen werden aus der Kopie von Querri beantwortet, solche Fragen wecken also nie ein SQL Warehouse auf und spiegeln die letzte Synchronisierung wider. Live-Tabellen sind im Scale-Tarif verfügbar.

Machen Sie sie Live, wenn die Tabelle sehr groß ist, wenn die Daten im Lakehouse bleiben müssen oder wenn jede Antwort Databricks im aktuellen Zustand widerspiegeln soll. Lassen Sie sie synchronisiert, wenn die Tabelle klein oder mittelgroß ist, wenn sie intensiv erkundet wird und Sie nicht pro Frage für Warehouse-Compute bezahlen möchten, oder wenn das Warehouse nur langsam startet. Sie können eine Live-Tabelle jederzeit wieder auf synchronisiert umstellen; sie wird bei der nächsten vollständigen Synchronisierung geladen.

Ja. Fragen über mehrere Live-Tabellen derselben Verbindung laufen als eine einzige Databricks-Abfrage. Braucht eine Frage zusätzlich eine synchronisierte Tabelle oder eine hochgeladene Datei, fasst Querri die Live-Tabelle zuerst in Databricks zusammen und kombiniert dann das kleine Ergebnis in Querri mit den anderen Daten. Das geschieht automatisch, und ein Klick auf eine Zahl zeigt, aus welcher Tabelle sie stammt, mit einem Live-Badge.

Verbinden Sie zusätzlich NetSuite, und beides landet in derselben Bibliothek. Querri kann Nutzung, Aufträge oder Sendungen aus dem Lakehouse über eine gemeinsame Auftragsnummer oder den Kunden NetSuite-Rechnungen, Kundenaufträgen und Zahlungen zuordnen und sagt Ihnen, wie es zugeordnet hat. Legen Sie einmal fest, welche Nutzung abrechenbar ist oder wann ein Auftrag als versandt gilt, und jede Antwort folgt dieser Regel.

Verbinden Sie Salesforce neben Databricks. Querri ordnet Accounts zwischen beiden zu, am besten über eine ID, die in beiden gespeichert ist, sodass Sie Produkt- oder Auftragsaktivität neben Pipeline, Verlängerungen und offene Cases stellen können. Beruht eine Zuordnung auf einem Namen statt auf einer ID, weist die Antwort darauf hin.

Machen Sie die Analyse zu einem Projekt und hängen Sie einen wöchentlichen Zeitplan an. Am Montagmorgen läuft es auf aktuellen Lakehouse-Daten erneut und sendet jedem Manager eine formatierte Arbeitsmappe nur mit seiner Region, oder eine pro Kunde. Der Schritt Herunterladen und Einfügen entfällt.

Verbinden Sie die Delta-Tabelle, in die Ihr Modell seine Prognose schreibt, sowie die Auftrags- oder Verkaufstabelle, live oder synchronisiert. Definieren Sie den Prognosefehler einmal als KPI, aufgeschlüsselt nach Region oder Produkt. Querri bewahrt seine Historie ab dem ersten Tag auf, und Nächtliche Insights markieren eine Region, deren Fehler abdriftet.

Ja. Beschreiben Sie das Dashboard in einfachen Worten, oder starten Sie mit einem Screenshot eines Dashboards, das Ihr Team bereits nutzt, und ändern Sie es per Frage. Ein einzelnes Dashboard kann Lakehouse-Tabellen mit ERP-, CRM- oder Tabellendaten kombinieren, jeden Betrachter auf seine eigenen Zeilen beschränken und in Ihre eigene App eingebettet werden.

Ja. Nach einer einmaligen Einrichtung in Claude oder ChatGPT greifen Fragen zu Lakehouse-Tabellen auf Ihre Querri-Bibliothek zurück, folgen Ihren Definitionen und Regeln und bleiben innerhalb dessen, was diese Person in Querri sehen darf. So stimmen der Assistent und Ihre Dashboards überein.

Ja. OAuth mit einem Service Principal (Machine-to-Machine) ist die empfohlene Einrichtung: Geben Sie dessen Client-ID und Secret ein, und die kurzlebigen Tokens müssen nicht rotiert werden. Ein Personal Access Token funktioniert ebenfalls. In beiden Fällen hängt die Verbindung von keiner Anmeldung eines einzelnen Mitarbeiters ab.

Eine Verbindung umfasst einen einzelnen Katalog und ein Schema. Eigene SQL-Abfragen werden nicht unterstützt, wählen Sie stattdessen Tabellen oder Views. Es gibt kein Zurückschreiben. Live-Ergebnisse enden standardmäßig bei 100.000 Zeilen, und Fragen im Chat laufen nach 2 Minuten ab. Mehrere Kataloge oder Schemas bedeuten einfach mehrere Verbindungen.

Noch nicht. Querri verbindet sich per HTTPS über Port 443 mit Ihrem Workspace, daher muss der Workspace aus dem Internet erreichbar sein. Ist ein Warehouse gestoppt oder der Host falsch, gibt die Verbindung innerhalb weniger Minuten auf, statt hängen zu bleiben.

Ja. Machen Sie eine große Tabelle Live, dann bleibt sie in Databricks, wo jede Frage läuft und nur das Ergebnis zurückkommt. Synchronisierte Tabellen werden in Blöcken von 50.000 Zeilen in typisierte Parquet-Dateien gestreamt, statt in einem einzigen riesigen Abruf, und der Fortschritt wird angezeigt, während Zeilen ankommen. Sie können außerdem die Zeilen pro Tabelle begrenzen.

Nein. Sobald die Tabellen verbunden sind, fragt jeder mit Zugriff in einfacher Sprache. Querri zeigt die Schritte hinter jeder Antwort, sodass jemand aus dem Datenteam die Logik prüfen kann, und eine gute Antwort lässt sich als Projekt speichern, das auf frischen Daten erneut läuft.

Querri ist nach SOC 2 Type II, HIPAA und ISO 27001:2022 zertifiziert, und Ihre Daten werden nie zum Trainieren eines Modells verwendet. Ihre Zugangsdaten werden im Ruhezustand verschlüsselt, aus Fehlermeldungen entfernt und dem Connector Agent nie angezeigt, und die Verbindung nutzt ausschließlich HTTPS.