O Snowflake é um ótimo data warehouse. O Querri é o caminho inteiro até a resposta.

Para uma equipe sem engenheiros de dados que quer respostas de negócio, o Querri cobre aquilo para o qual ela compraria uma stack de data warehouse: conectar sistemas, armazenar e limpar os dados, definir métricas, dashboards e IA. Para muitos terabytes, engenharia de dados pesada, compartilhamento de dados ou machine learning, o Snowflake é a plataforma mais forte, e o Querri funciona sobre ele: mantenha os seus dados no Snowflake e deixe o negócio fazer perguntas a eles diretamente.

O Snowflake cobra por consumo. Os créditos custam US$ 2, US$ 3 ou US$ 4 conforme a edição (preço de tabela nos EUA), um warehouse X-Small usa 1 crédito por hora e cada tamanho acima dobra esse valor, o armazenamento custa cerca de US$ 23 por TB por mês, e os recursos de IA usam AI Credits a US$ 2 cada. A Vendr informa um contrato mediano de cerca de US$ 100.000 por ano, antes de ingestão, BI e pessoas. O Querri é um só plano previsível, com IA e dashboards incluídos; veja os planos atuais.

Geralmente por algumas configurações e hábitos: warehouses que ficam ligados pelos 10 minutos ociosos padrão depois de cada consulta, warehouses superdimensionados (um criado na interface web começa por padrão em X-Large, 16 créditos por hora), consultas longas (o tempo limite padrão é de dois dias) e agentes de IA que transformam uma pergunta em várias chamadas de modelo e consultas. Os monitores de recursos, os orçamentos e o ajuste da suspensão automática do Snowflake ajudam, e exigem a atenção contínua de alguém.

Não com monitores de recursos: a documentação do Snowflake diz que eles não conseguem acompanhar o gasto com recursos serverless e serviços de IA. Os orçamentos cobrem IA, incluindo o CoWork, mas servem apenas para alertas e notificações. Um bloqueio rígido exige código personalizado ou cotas de créditos por usuário. No Querri, os administradores definem um limite mensal de créditos para qualquer pessoa, e o Querri nunca cobra excedentes automaticamente.

O CoWork não tem cobrança por usuário. Ele é cobrado em AI Credits a US$ 2 cada, com base no consumo de tokens, as ferramentas que ele chama (como o Cortex Analyst ou o Cortex Search) somam as próprias cobranças, e o SQL que ele roda é cobrado como computação de warehouse. Então o custo cresce com o número de perguntas multiplicado pelos passos do agente. O Querri inclui IA em todos os planos, a partir de uma cota mensal fixa de créditos.

Como API independente, o Cortex Analyst custa 67 créditos da plataforma por 1.000 mensagens, cerca de US$ 0,13 por mensagem no Standard, US$ 0,20 no Enterprise e US$ 0,27 no Business Critical (EUA), mais a computação de warehouse para rodar o SQL que ele escreve. Pelo CoWork ou pelo Cortex Agents, a cobrança passa a ser por tokens, em AI Credits.

Para dados de negócio, sim, e muitas vezes chega mais rápido à resposta, porque não há warehouse para retomar. O DuckDB roda consultas analíticas em processo, em uma única máquina, então consultas sobre milhões de linhas voltam em segundos. Os warehouses distribuídos do Snowflake compensam com muitos terabytes e alta concorrência, onde são 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 Snowflake e consulte-os ao vivo a partir do Querri, ou sincronize as tabelas resumidas que a sua equipe já construiu.

Sim, de duas formas, escolhidas tabela por tabela. As tabelas Live ficam no Snowflake e são consultadas onde estão, somente leitura, com as regras de linhas de cada pessoa aplicadas dentro do warehouse. As tabelas sincronizadas são copiadas para o Querri num agendamento. Nos dois casos, o Querri usa autenticação por par de chaves ou token, que o Snowflake agora exige para usuários de serviço, e uma role somente leitura. Você preserva o seu investimento no Snowflake e dá aos usuários de negócio respostas sobre ele, sem um projeto de visões semânticas antes.

Sim, para as tabelas que você escolher. Uma tabela Live fica na sua conta do Snowflake: o Querri guarda só as colunas dela e uma estimativa do número de linhas, escreve cada pergunta em Snowflake SQL, a executa como um único SELECT somente leitura e traz de volta só o resultado. As consultas Live usam os créditos 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 Snowflake: o Querri nunca copia as linhas delas, nem nas atualizações agendadas. Escritas, outras tabelas 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 warehouse, então aparecem na sua conta do Snowflake, e um warehouse suspenso leva alguns segundos para retomar na primeira pergunta. Antes de uma atualização agendada, o Querri pergunta ao Snowflake 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 créditos, sincronize a tabela.

Não para obter respostas de negócio. Um data warehouse é uma boa abordagem, e exige engenharia para construir e operar. O Querri entrega o armazenamento, a limpeza, as definições e as respostas em um só produto. Os profissionais da área costumam indicar um data warehouse quando os dados chegam a muitos terabytes, quando você precisa de cargas de engenharia como machine learning ou streaming, ou quando você tem uma equipe de dados com casos de uso que exigem isso.

Usuários de negócio podem fazer perguntas no Snowflake CoWork, e é um produto competente. As respostas dependem de visões semânticas e de uma governança que a equipe de dados constrói e mantém, e os parceiros do Snowflake dizem que a precisão cai quando essas bases são fracas. No Querri, as pessoas que conhecem os dados definem o significado deles em linguagem simples, e o Querri avisa quando uma pergunta tem mais de uma leitura.

Uma que não exija pipelines, uma camada de modelagem e uma ferramenta de BI 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.