Respuestas de Databricks,sin un notebook ni una línea de SQL.

Dile al Connector Agent que quieres Databricks, o elige su tarjeta en el catálogo. Introduce el nombre de host del servidor y la ruta HTTP de Connection details de tu SQL warehouse, y luego pega un token de acceso en el formulario seguro. Si quieres, indica un catálogo y un esquema. Después elige las tablas, define cada cuánto se actualizan y aprueba la primera carga.

Las tablas y vistas del esquema que elijas, todas o una lista que tú seleccionas, con sus columnas y tipos. Funciona con Unity Catalog o con Hive metastore, a través de un SQL warehouse o un clúster de uso general. Querri solo puede leer lo que puede leer el usuario o la entidad de servicio del token.

Una relectura completa del esquema puede programarse a diario, cada semana o cada mes. Las sincronizaciones incrementales, basadas en una columna cursor como updated_at, se ejecutan cada hora, a diario o cada semana y traen solo las filas posteriores al último valor. Antes de una reunión importante, lanza una a mano. Las filas eliminadas en Databricks siguen en Querri hasta la siguiente actualización completa.

No. Querri solo lee tus tablas de Databricks y nunca modifica un registro en ellas. Ejecuta consultas de esquema y consultas SELECT y nunca crea, actualiza ni elimina una tabla o una fila. Esas consultas sí se ejecutan en tu warehouse o clúster, así que una sincronización usa su cómputo.

Querri solo puede sincronizar lo que tiene concedido el usuario o la entidad de servicio del token, así que la configuración más limpia es una entidad de servicio con acceso de lectura solo al esquema que quieres. Después de la sincronización, los permisos de Unity Catalog ya no se aplican persona por persona: lo que ve cada uno lo deciden la configuración de uso compartido de Querri y un filtro de filas por persona.

No. Las preguntas se responden desde una copia que Querri guarda de las tablas que elegiste, actualizada según tu programación, así que hacer una pregunta nunca despierta un SQL warehouse ni impide que se detenga. Solo las sincronizaciones consultan Databricks. Una respuesta refleja los datos tal como estaban en la última sincronización.

Conecta también NetSuite, y los dos llegan a la misma Biblioteca. Querri puede relacionar el uso, los pedidos o los envíos del lakehouse con las facturas, las órdenes de venta y los pagos de NetSuite mediante un número de pedido o un cliente en común, y te dice cómo los relacionó. Define una sola vez qué uso es facturable o cuándo un pedido cuenta como enviado, y cada respuesta lo respeta.

Conecta Salesforce junto a Databricks. Querri relaciona las cuentas entre ambos, idealmente por un ID guardado en los dos, para que puedas poner la actividad de producto o de pedidos junto al pipeline, las renovaciones y los casos abiertos. Si una coincidencia se basa en un nombre y no en un ID, la respuesta lo señala.

Convierte el análisis en un proyecto y asígnale una programación semanal. El lunes por la mañana se vuelve a ejecutar sobre la copia más reciente de tus tablas del lakehouse y le envía a cada gerente un libro con formato que contiene solo su región, o uno por cliente. El paso de descargar y pegar desaparece.

Sincroniza la tabla Delta en la que tu modelo escribe su forecast, además de la tabla de pedidos o de ventas. Define una sola vez el error del forecast como un KPI, desglosado por región o por producto. Querri guarda su historial desde el día en que empiezas, y el Análisis nocturno señala una región cuyo error se desvía.

Sí. Pide el dashboard con palabras sencillas, o parte de una captura de uno que tu equipo ya usa, y cámbialo preguntando. Un mismo dashboard puede combinar tablas del lakehouse con datos del ERP, del CRM o de hojas de cálculo, limitar a cada persona a sus propias filas e integrarse en tu propia app.

Sí. Tras una configuración única en Claude o ChatGPT, las preguntas sobre las tablas del lakehouse se responden desde tu Biblioteca de Querri, siguen tus definiciones y reglas, y se mantienen dentro de lo que esa persona puede ver en Querri, así que el asistente y tus dashboards coinciden.

No. El conector necesita un token de acceso, ya sea un token de acceso personal o uno que pertenezca a una entidad de servicio. OAuth recurriría a un inicio de sesión en el navegador que no puede completarse en un servidor durante las sincronizaciones programadas. El token de una entidad de servicio mantiene la conexión independiente de cualquier empleado.

Una conexión abarca un solo catálogo y esquema. No se admiten consultas SQL personalizadas, así que selecciona tablas o vistas. No hay OAuth ni escritura de vuelta, y las sincronizaciones incrementales no detectan las eliminaciones hasta la siguiente actualización completa. Varios catálogos o esquemas simplemente significan varias conexiones.

Sí, mediante el túnel VPN opcional de la configuración avanzada de la conexión. Sin él, Querri rechaza las direcciones privadas y se conecta solo por HTTPS en el puerto 443. Si un warehouse está detenido o el host es incorrecto, la conexión desiste en un par de minutos en lugar de quedarse colgada.

Sí. Las filas llegan en bloques de 50,000 a archivos Parquet tipados, en lugar de una sola extracción gigante, y el progreso se muestra a medida que llegan. En tablas que crecen cada día, una columna cursor permite que cada ejecución lea solo las filas posteriores a la última. También puedes limitar las filas por tabla.

No. Una vez sincronizadas las tablas, cualquiera con acceso pregunta en lenguaje natural. Querri muestra los pasos detrás de cada respuesta, para que alguien del equipo de datos pueda revisar la lógica, y una buena respuesta se puede guardar como un proyecto que se vuelve a ejecutar con datos frescos.

Querri cuenta con las certificaciones SOC 2 Type II, HIPAA e ISO 27001:2022, y tus datos nunca se usan para entrenar un modelo. Tu token de acceso se cifra en reposo, se elimina de los mensajes de error y nunca se le muestra al Connector Agent, y la conexión usa solo HTTPS.