O Databricks é um lakehouse que você constrói. O Querri é a resposta que você veio buscar.

Para uma equipe sem engenheiros de dados que quer respostas de negócio, o Querri cobre aquilo para o qual ela construiria um lakehouse: conectar sistemas, armazenar e limpar os dados, definir métricas, dashboards e IA. Para machine learning, streaming, engenharia de dados pesada ou dados em escala de petabytes, o Databricks é a plataforma mais forte, e o Querri funciona sobre ele: mantenha os seus dados no lakehouse e deixe o negócio fazer perguntas a eles diretamente.

O Databricks cobra DBUs por tipo de carga, de cerca de US$ 0,15 por DBU para jobs a cerca de US$ 0,70 para SQL serverless (números de terceiros para os EUA), mais as máquinas e o armazenamento na sua própria conta na nuvem, em uma conta separada. A Vendr informa um contrato mediano de cerca de US$ 333.000 por ano, dentro de uma faixa ampla. O Querri é um só plano previsível, com IA e dashboards incluídos; veja os planos atuais.

Geralmente por alguns padrões: clusters que ficam ligados até um encerramento automático longo, jobs rodando em computação all-purpose em vez de job compute, clusters superdimensionados e autoscaling generoso, SQL warehouses ligados o tempo todo para um relatório pequeno, e a conta da nuvem que chega separada das DBUs. Políticas de computação, encerramento automático curto, tags e orçamentos ajudam, e exigem a atenção contínua de alguém.

O Genie inclui uma cota mensal gratuita para o uso do modelo. Acima dela, o uso do Genie é cobrado em DBUs desde 8 de julho de 2026, e a computação do SQL warehouse por trás de cada resposta é cobrada à parte. Os orçamentos do Genie no Databricks não são um teto absoluto de gasto. No Querri, a IA está incluída em todos os planos, a partir de uma cota mensal fixa de créditos.

Pode ser. O Databricks foi feito para dados grandes, engenharia e machine learning, e as boas práticas dele pressupõem uma equipe de plataforma. Se os seus dados são dados de negócio de alguns sistemas e cabem com folga em uma única máquina, os pontos fortes da plataforma ficam sem uso, enquanto os custos e a manutenção continuam. O Querri entrega respostas sem a plataforma.

Para dados que cabem em uma única máquina, normalmente sim. O DuckDB roda em processo, sem cluster para iniciar, então evita a sobrecarga de inicialização e coordenação do Spark; um benchmark no Microsoft Fabric mostrou que o DuckDB em um único nó usou cerca de um quinto da computação do Spark no mesmo job de 5 GB. Para muitos terabytes, streaming ou ML, o Spark é a ferramenta certa.

O Querri foi feito para os dados que movem as empresas: CRM, contabilidade, ERP, anúncios, pagamentos e planilhas, normalmente de megabytes a centenas de gigabytes. Cada arquivo pode ter até 2 GB, e o armazenamento cresce com o seu plano. Se os seus dados somam muitos terabytes, mantenha-os no lakehouse e consulte-os ao vivo a partir do Querri, ou sincronize as tabelas curadas que a sua equipe já construiu.

As próprias boas práticas do Databricks dizem para começar com cinco tabelas ou menos, escrever boas descrições no Unity Catalog e ter o agente curado por "analistas de dados proficientes em SQL." Os parceiros acrescentam que o Genie multiplica uma boa governança, mas não a substitui. O Querri constrói o próprio entendimento conforme a sua equipe pergunta, e as pessoas que conhecem o negócio definem o que os números significam.

Sim, de duas formas, escolhidas tabela por tabela. As tabelas Live ficam no Databricks e são consultadas onde estão, somente leitura, com as regras de linhas de cada pessoa aplicadas dentro da consulta. As tabelas sincronizadas são copiadas para o Querri num agendamento, junto com mais de 125 sistemas de negócio. Nos dois casos, o negócio pode fazer perguntas enquanto os seus engenheiros continuam construindo.

Sim, para as tabelas que você escolher. Uma tabela Live fica no seu lakehouse: o Querri guarda só as colunas dela e uma estimativa do número de linhas, escreve cada pergunta em Databricks SQL, a executa no seu SQL warehouse como um único SELECT somente leitura e traz de volta só o resultado. As consultas Live usam a computação do seu warehouse; as tabelas sincronizadas são respondidas a partir da cópia do Querri e não usam. As tabelas Live estão disponíveis nos planos Scale.

Sim. Deixe as tabelas como Live e elas ficam no Databricks: o Querri nunca copia as linhas delas, nem nas atualizações agendadas. Escritas, outras tabelas, leituras de arquivos e configurações de sessão são recusadas antes que qualquer coisa chegue ao warehouse, e as regras de linhas de cada pessoa são aplicadas dentro da consulta. Os resultados das perguntas ficam guardados no Querri como qualquer resposta, então gráficos, dashboards, exportações e perguntas de acompanhamento funcionam sobre eles.

Sim. As consultas Live rodam no seu SQL warehouse, então aparecem na sua conta do Databricks, e um warehouse parado acrescenta alguns segundos à primeira pergunta; nos nossos testes, um warehouse serverless frio acrescentou cerca de 5 a 10 segundos. Antes de uma atualização agendada, o Querri verifica se a tabela mudou, com uma verificação de metadados que não liga o warehouse, e não executa nada se ela não mudou. Se você prefere que as perguntas não usem computação, sincronize a tabela.

Não para obter respostas de negócio. Um lakehouse é uma base sólida para engenharia, ML e dados muito grandes, e exige engenheiros para construir e operar. O Querri entrega o armazenamento, a limpeza, as definições e as respostas em um só produto, e você pode adicionar um lakehouse depois, se crescer até precisar de um.

Uma que não exija um cluster, um catálogo e tabelas curadas antes da primeira resposta. O Querri conecta os seus sistemas, limpa os dados automaticamente, aprende as suas definições em linguagem simples e cria dashboards quando você pede, com um só plano previsível. Você pode começar pelo plano gratuito.

Sim. Você pode começar pelo plano gratuito, sem cartão de crédito, conectar uma fonte e perguntar. Veja os planos para saber o que cada um inclui. Ou traga a sua pergunta mais difícil para uma demonstração guiada de 20 minutos.