Qué hacemos
Lo que revisamos en tu Databricks
- Jobs y pipelines que fallan sin avisar
- Coste de clústeres y jobs
- Accesos en Unity Catalog
- Usuarios inactivos
- Calidad de las tablas que alimentan informes y modelos
Plataformas de datos
Controller de Databricks: jobs que fallan sin avisar, clústeres caros y accesos que sobran Tu Databricks procesa datos, y la factura crece
Revisamos tu Databricks para que los datos que alimentan tus modelos e informes sean correctos y el coste de clúster tenga sentido.
Agenda una reunión29 %
gasto en la nube desperdiciado, primera subida en cinco años
Flexera, 202689 %
responsables de datos con IA en producción que han visto resultados erróneos
Salesforce, 2025
La maqueta
Cada equipo crea jobs, cuadernos y clústeres, cada vez más con ayuda de la IA. Funcionan el día que se lanzan. Con el tiempo, unos fallan sin avisar y otros siguen encendidos sin que nadie los necesite.
Jobs que fallan y dejan tablas a medias
Clústeres encendidos sin trabajo
Modelos de IA entrenados con datos rotos
Permisos en Unity Catalog que nadie revisa
¿Hablamos de tu caso?
Una reunión de 30 minutos para ver qué tienes y qué conviene revisar primero.
Datos rotos entran en tus modelos
Lo que sale de Databricks alimenta informes y modelos de IA. Si la entrada está rota, la salida también, y el coste de cómputo se paga igual.
Coste
Clústeres y jobs que cuestan más de lo que aportan.
Datos correctos
Fallos silenciosos antes de que lleguen a un modelo.
Gobierno
Accesos en Unity Catalog y usuarios inactivos.
Qué recibes
Lo que recibes
- Los jobs rotos y qué tablas afectan
- Los clústeres y jobs que puedes ajustar
- Los accesos y usuarios que sobran
- Un resumen de una página para dirección
Dos formas de trabajar con nosotros
Revisa un sistema nuevo una vez antes de publicarlo o mantenlo todo bajo control cada tres meses.
Antes de producción
Revisa un sistema nuevo
Envía la app, web o base de datos que construiste con IA y recibe cada hueco con su solución antes de desplegar.
- Revisión puntual
- Seguridad, base de datos y rendimiento
- Plan de soluciones antes de salir a producción
Cada tres meses
Mantenlo todo bajo control
Revisamos cada trimestre tu código, tus servidores y tus plataformas de datos: flujos rotos, usuarios inactivos y costos.
- Revisión trimestral
- Flujos de datos rotos y licencias sin uso
- Informe de antes y después cada trimestre
Preguntas frecuentes
¿Por qué revisar Databricks cada tres meses?
Porque cada trimestre nacen jobs y clústeres nuevos, y los fallos silenciosos y los costes crecen sin que nadie los mire.
¿Cambiáis algo en nuestro workspace?
No sin tu aprobación. Entregamos el plan y aplicamos los cambios junto con tu equipo si nos lo pides.
¿Qué ahorro puedo esperar?
Depende de tu uso. Lo medimos en la primera revisión con tus propios clústeres y jobs, sin cifras de antemano.
Agenda una reunión
Cuéntanos qué te preocupa. En la reunión te explicamos cómo lo resolvemos.