O Papel do Glean na Produtividade Enterprise e o Impacto da Busca Corporativa Unificada Impulsionada por IA

30 de setembro de 2026

1. O Desafio da Produtividade e a Fragmentação da Informação nas Grandes Corporações

O crescimento do volume de dados nas empresas ocorre em ritmo acelerado, mas a capacidade de localizar e utilizar essas informações de maneira eficiente e estratégica permanece um obstáculo operacional. Ferramentas de comunicação, sistemas de gestão, repositórios de arquivos e plataformas analíticas armazenam dados diariamente. No entanto, a fragmentação desses repositórios gera silos de informação que comprometem a produtividade das equipes e atrasam a tomada de decisão.


Empresas acumulam informações em praticamente todas as áreas da operação. Documentos ficam no Google Drive e no Microsoft 365. Conversas acontecem no Slack. Projetos são registrados no Jira e no Confluence. Informações comerciais ficam no Salesforce. Códigos, chamados, procedimentos e registros operacionais permanecem distribuídos entre diferentes sistemas.


A informação existe. O desafio está em encontrar a informação certa, no momento certo e com o contexto necessário para utilizá-la. Em organizações que contam com milhares de funcionários e dezenas de aplicações ativas, essa latência no acesso ao conhecimento representa uma perda direta de eficiência financeira e operacional. 


O problema aumenta à medida que novas ferramentas são incorporadas à operação. Cada sistema resolve uma necessidade específica, mas o conhecimento produzido pela empresa permanece distribuído entre diferentes ambientes.

Dessa forma, é um grande desafio viabilizar o acesso fluido à informação para a rotina diária de todos os departamentos. É nesse ponto que o Glean entra.



2. Proposta de Valor da Plataforma Glean: Busca Corporativa e Assistente de IA Enterprise


O Glean é uma plataforma de busca e inteligência para empresas que conecta informações distribuídas em diferentes aplicações, sejam estruturadas ou não estruturadas, criando uma camada de contexto única e permitindo que os colaboradores encontrem, compreendam e utilizem esse conhecimento por meio de linguagem natural.


O Glean atua diretamente na resolução da fragmentação de informações ao funcionar como um motor de busca unificado e assistente de IA focado no ambiente enterprise. 


Avaliado como uma das principais soluções nas categorias de Enterprise Search e AI Assistant Software no G2, a plataforma indexa todo o conhecimento da empresa preservando a governança de dados e os controles de acesso originais.


Dessa forma, o Glean cria uma camada de acesso sobre as diferentes fontes de conhecimento da organização, sem exigir que o usuário precise saber exatamente em qual sistema uma informação está armazenada. 


Essa camada reúne três capacidades que se complementam:

  • Enterprise Search, para encontrar informações em diferentes sistemas;
  • AI Assistant, para interpretar o contexto e produzir respostas a partir do conhecimento disponível;
  • AI Agents, para executar tarefas e fluxos de trabalho a partir desse contexto.


A proposta muda a relação do colaborador com a informação.


Em vez de procurar documento por documento, canal por canal ou sistema por sistema, o usuário pode fazer uma pergunta em linguagem natural e receber uma resposta contextualizada a partir das informações às quais já possui acesso.


2.1 Enterprise Search: encontrar a informação sem saber onde ela está


A busca corporativa tradicional depende de o usuário conhecer a estrutura da empresa.


Ele precisa saber se determinado documento está no Drive, se uma decisão foi registrada no Slack, se um procedimento está no Confluence ou se uma informação sobre o cliente está no Salesforce.


O Enterprise Search do Glean reduz essa dependência.


Por meio dos App Connectors, a plataforma pode se conectar a diferentes aplicações utilizadas pela empresa e indexar seus conteúdos. Entre as integrações disponíveis estão ferramentas como Slack, Google Drive, Microsoft 365, Jira, Confluence, Salesforce e repositórios de código.


O usuário pode, então, pesquisar utilizando linguagem natural e receber resultados relacionados ao contexto da pergunta.


Essa diferença parece simples, mas muda a forma como o conhecimento corporativo é acessado.


Imagine um profissional de vendas que precisa entender o histórico de uma negociação. Em vez de consultar o CRM, procurar mensagens no Slack, localizar uma apresentação no Drive e perguntar ao time técnico sobre uma informação específica, ele pode buscar esse contexto em uma única interface.


O mesmo princípio pode ser aplicado à engenharia, suporte, operações, RH e liderança.


2.2 Glean Agents e AI Assistant

Além da busca, o ecossistema permite a implementação de Glean Agents e assistentes virtuais personalizados. 


Esses agentes automatizam tarefas rotineiras, como a preparação de relatórios, o onboarding de novos funcionários e a resposta a dúvidas técnicas recorrentes, integrando-se aos processos existentes na empresa.


2.2.1 De encontrar informações a entender o contexto


Encontrar um documento é apenas uma parte do problema.


Depois de localizar a informação, o profissional ainda precisa ler diferentes fontes, comparar conteúdos e interpretar o que aquilo significa para a situação que está tentando resolver. É nesse ponto que entra o AI Assistant.


Em vez de apresentar somente uma lista de resultados, a IA pode utilizar as informações encontradas para construir respostas contextualizadas em linguagem natural.


Considere, por exemplo, uma pergunta como:

“Qual foi a última decisão tomada sobre este projeto e quais áreas estão envolvidas?”


A resposta pode exigir informações que estão distribuídas em diferentes documentos, conversas e registros. O valor está justamente na capacidade de reunir esse contexto para o usuário.


A jornada passa de:

Encontrar → Entender → Utilizar

E essa evolução abre espaço para uma etapa seguinte: agir.



2.3 Permissions-Aware: conectar informações sem abandonar a governança


Conectar diferentes fontes de informação também cria uma preocupação legítima para qualquer empresa: quem poderá acessar esses dados?

O Glean utiliza uma arquitetura Permissions-Aware, que considera as permissões existentes nas fontes conectadas.


Isso significa que a conexão dos sistemas não deve ser tratada como uma autorização geral para todos os colaboradores acessarem todo o conhecimento da empresa. O acesso continua condicionado às permissões que cada usuário possui nas aplicações de origem.


Esse aspecto é fundamental em ambientes enterprise porque a busca precisa ampliar o acesso ao conhecimento permitido, sem ampliar indevidamente o acesso aos dados.


A governança, portanto, faz parte da arquitetura da solução desde a conexão das fontes.



3. Os Impactos Operacionais do Glean nas Áreas de Negócio e Tecnologia

A implementação de uma plataforma de busca corporativa impulsionada por inteligência artificial altera a rotina de trabalho em diferentes setores da empresa:


Engenharia de Software e TI

Desenvolvedores e analistas de suporte reduzem o tempo gasto na busca por documentações técnicas, históricos de incidentes e trechos de código em repositórios. A recuperação centralizada de informações reduz o tempo médio de resolução de chamados e evita a duplicação de tarefas de desenvolvimento.


Equipes Comerciais e Sucesso do Cliente

Profissionais de vendas e atendimento acessam propostas anteriores, especificações técnicas de produtos e respostas para requisitos de clientes de forma imediata durante negociações, acelerando o ciclo de vendas e padronizando o atendimento B2B.


Recursos Humanos e Operações

Os processos de integração de novos colaboradores tornam-se mais ágeis. Os funcionários utilizam o AI Assistant do Glean para esclarecer dúvidas sobre processos internos e normas corporativas de forma autônoma, reduzindo a demanda sobre os times de operações e RH.


Liderança Executiva

Diretores e gestores obtêm visibilidade precisa sobre o andamento dos projetos e relatórios de desempenho sem a necessidade de solicitar consolidações manuais a múltiplos departamentos, permitindo uma tomada de decisão fundamentada em dados atualizados.


O ponto em comum entre esses cenários é o mesmo: reduzir o tempo necessário para transformar informação dispersa em conhecimento utilizável.



4. Glean + Databricks: conectando dados e contexto empresarial

Empresas que investiram em plataformas modernas de dados já possuem uma estrutura para organizar e disponibilizar informações analíticas. O desafio seguinte é conectar esses dados ao conhecimento produzido diariamente pelas pessoas.


A combinação entre Databricks e Glean se torna bastante relevante. O Databricks concentra dados estruturados e capacidades analíticas da organização. O Glean amplia o acesso ao contexto empresarial distribuído em documentos, conversas, tickets, wikis e outras aplicações.


Essa combinação permite aproximar dois universos que normalmente permanecem separados: os dados estruturados da empresa e o conhecimento produzido pelas pessoas.


Na prática, uma análise de negócio pode depender tanto de uma tabela ou dashboard quanto de uma decisão registrada em uma conversa, de um documento de projeto ou de uma informação compartilhada por uma equipe.



Ao conectar essas fontes, a inteligência artificial passa a trabalhar com um contexto mais amplo da organização.


O próprio Glean apresenta sua integração com Databricks dessa forma: dados e insights do ambiente Databricks podem ser combinados ao contexto empresarial disponível em documentos, conversas e outros sistemas.



5. O Papel da Five Acts na Viabilização e Integração do Glean


A adoção de uma plataforma como o Glean não termina na contratação da tecnologia.


A empresa precisa definir quais problemas pretende resolver, quais fontes devem ser conectadas, como os acessos serão estruturados e quais processos podem se beneficiar da aplicação de IA. Para garantir que a adoção do Glean entregue o retorno esperado em eficiência, custo e governança, a integração da plataforma à infraestrutura de tecnologia da empresa exige esse planejamento técnico estruturado.


A Five Acts atua como parceira estratégica especializada em engenharia de dados, inteligência artificial e automação enterprise, viabilizando a implementação do Glean desde a fase de elaboração do business case, definição da arquitetura, implementação e integrações necessárias, até a operação em produção.


Conexão com o Ecossistema de Dados Existente

Em organizações onde a Five Acts já estruturou ambientes de dados avançados utilizando plataformas como Databricks, a implementação do Glean ocorre de forma integrada. Conectamos a plataforma de IA à arquitetura corporativa existente, alinhando a busca em dados não estruturados (documentos e conversas) às bases analíticas estruturadas do negócio.


Configuração de Governança e Data Safety

Mapeamos os fluxos de informação, os perfis de acesso e as políticas de segurança da organização. Garantimos que a configuração dos App Connectors e os mecanismos de Permissions-Aware do Glean estejam alinhados às diretrizes de conformidade da empresa, assegurando que as regras de privacidade e segurança dos dados sejam mantidas sem exceções.


Enterprise Search e AI Assistant

Configuramos a solução para os casos de uso prioritários e avaliamos como a busca e o assistente podem ser utilizados por diferentes áreas da empresa.


Desenvolvimento de AI Agents e Automação

Com vasta experiência em orquestração de processos utilizando o n8n e modelos de Machine Learning, a Five Acts desenvolve e configura Glean Agents sob medida para as necessidades operacionais da empresa. Criamos fluxos de automação que realizam ações entre diferentes sistemas corporativos, aumentando a produtividade dos times internos.


Condução de Provas de Conceito (PoC)

Para apoiar a avaliação da ferramenta com base em dados concretos de retorno sobre o investimento, a Five Acts estrutura e conduz Provas de Conceito (PoC) e demonstrações práticas da plataforma Glean diretamente no ambiente do cliente.


Durante o período de teste e validação, a empresa avalia:


  1. A integração segura dos App Connectors às ferramentas fontes de informação utilizadas na rotina diária (como Google Drive, Slack e Jira).
  2. O desempenho da busca Enterprise Search e do Glean IA em cenários reais de uso por colaboradores de diferentes departamentos.
  3. A precisão na entrega das respostas e a aderência total às permissões de segurança estabelecidas no ambiente.
  4. O potencial de redução do tempo gasto em atividades de busca e consolidação de informações para fundamentar a decisão de adoção da solução em escala.


Dessa forma, a empresa consegue avaliar a aplicação da tecnologia em seu próprio contexto antes de definir uma expansão.


5.1 Comece por um problema real

O Glean pode se conectar a centenas de fontes e atender diferentes áreas da empresa. Mas uma implementação relevante não começa pela quantidade de conectores.


Ela começa por uma pergunta:

Qual informação ou processo está consumindo tempo demais da sua equipe hoje?


A partir desse problema, é possível identificar as fontes envolvidas, definir o caso de uso, estruturar uma PoC e medir os resultados obtidos. A Five Acts pode apoiar esse processo desde a definição do caso de uso até a implementação técnica e a avaliação dos resultados.


Fale com a equipe da Five Acts para agendar uma demonstração técnica e estruturar a validação do Glean na sua organização.


Fontes e Referências

  • G2 -  Enterprise Search & AI Assistant Software Reviews. Disponível em: G2 Platform
  • Five Acts - Serviços de Engenharia de Dados, Inteligência Analítica e Automação Enterprise. Disponível em: Five Acts Oficial


Agende uma Demonstração do Glean com a Five Acts

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Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Por Equipe de especialistas Five Acts • 16 de agosto de 2024
Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Por Equipe de especialistas Five Acts • 8 de agosto de 2024
No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.  Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Por Equipe de especialistas Five Acts • 18 de julho de 2024
O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.