Ce que nous faisons
Ce que nous revoyons dans votre Databricks
- Jobs et pipelines qui échouent sans prévenir
- Coût des clusters et des jobs
- Accès Unity Catalog
- Utilisateurs inactifs
- Qualité des tables qui alimentent rapports et modèles
Plateformes de données
Controller Databricks : jobs qui échouent sans prévenir, clusters coûteux et accès en trop Votre Databricks traite des données, et la facture grimpe
Nous revoyons votre Databricks pour que les données qui alimentent vos modèles et vos rapports soient correctes et que le coût des clusters soit justifié.
Prendre rendez-vous29 %
dépenses cloud gaspillées, première hausse en cinq ans
Flexera, 202689 %
responsables data avec de l’IA en production ayant constaté des résultats erronés
Salesforce, 2025
La maquette
Chaque équipe crée des jobs, des notebooks et des clusters, de plus en plus avec l’aide de l’IA. Ils fonctionnent le jour de leur lancement. Avec le temps, certains échouent sans prévenir et d’autres restent allumés sans que personne en ait besoin.
Des jobs qui échouent et laissent des tables à moitié remplies
Des clusters allumés sans rien à traiter
Des modèles d’IA entraînés sur des données cassées
Des permissions Unity Catalog que personne ne revoit
Parlons de votre situation ?
Un rendez-vous de 30 minutes pour voir ce que vous avez et ce qu’il vaut mieux revoir en premier.
Des données cassées entrent dans vos modèles
Ce qui sort de Databricks alimente des rapports et des modèles d’IA. Si l’entrée est cassée, la sortie aussi, et le coût de calcul se paie quand même.
Coût
Des clusters et des jobs qui coûtent plus qu’ils ne rapportent.
Données fiables
Les échecs silencieux, avant qu’ils n’atteignent un modèle.
Gouvernance
Accès Unity Catalog et utilisateurs inactifs.
Ce que vous recevez
Ce que vous recevez
- Les jobs cassés et les tables qu’ils touchent
- Les clusters et jobs que vous pouvez ajuster
- Les accès et utilisateurs en trop
- Une synthèse d’une page pour la direction
Deux façons de travailler avec nous
Faites revoir un nouveau système une fois avant sa sortie, ou gardez tout sous contrôle tous les trois mois.
Avant la mise en production
Faire revoir un nouveau système
Envoyez l'app, le site ou la base de données créés avec l'IA et recevez chaque faille avec son correctif avant de déployer.
- Revue ponctuelle
- Sécurité, base de données et performances
- Plan de correction avant la mise en ligne
Tous les trois mois
Tout garder sous contrôle
Nous examinons chaque trimestre votre code, vos serveurs et vos plateformes de données : flux cassés, utilisateurs inactifs et coûts.
- Revue trimestrielle
- Flux de données cassés et licences inutilisées
- Rapport avant et après chaque trimestre
Questions fréquentes
Pourquoi revoir Databricks tous les trois mois ?
Parce que chaque trimestre voit naître de nouveaux jobs et clusters, et que les échecs silencieux et les coûts grossissent sans que personne ne les regarde.
Modifiez-vous quelque chose dans notre workspace ?
Pas sans votre accord. Nous livrons le plan et appliquons les changements avec votre équipe si vous nous le demandez.
Quelles économies puis-je attendre ?
Cela dépend de votre usage. Nous les mesurons lors de la première revue avec vos propres clusters et jobs, sans chiffres annoncés à l’avance.
Prendre rendez-vous
Dites-nous ce qui vous inquiète. Lors du rendez-vous, nous expliquons comment nous le résolvons.