Hoje em dia, toda empresa busca obter o máximo possível de seus investimentos em dados e IA. Mas, ao criar aplicativos internos, os desenvolvedores podem ter dificuldades com restrições de infraestrutura e manutenção, segurança, governança de dados, conformidade e outros problemas.
"As empresas querem criar experiências personalizadas", disse Shanku Niyogi, vice-presidente de produtos da Databricks, à InfoWorld. No entanto, "assim que você começa a construir um aplicativo personalizado, você começa a cair de um penhasco."
A Databricks diz que sua nova plataforma, Databricks Apps, pode ajudar a lidar com essas complexidades. Hoje disponível em pré-visualização pública na AWS e Azure, ela diz que a plataforma permite que os usuários criem aplicativos seguros, personalizados e específicos para empresas em apenas alguns minutos.
"Os aplicativos permitem que os clientes realmente obtenham valor de seus dados e de todos os seus investimentos em IA", disse Niyogi.
Fácil de construir e implantar em uma rede aberta e segura
Os aplicativos de dados internos têm uma variedade de desafios, disse Hyoun Park, CEO e analista chefe da Amalgam Insights, à InfoWorld. Construir governança e controles de dados é sempre um "grande esforço", e os aplicativos precisam ser escritos em uma linguagem e com estruturas que possam ser suportadas continuamente. As empresas precisam se preocupar com servidores e recursos de computação em nuvem, e também devem determinar como escolher o modelo certo para cada caso de uso, ao mesmo tempo em que oferecem suporte à personalização, engenharia rápida e aumento do modelo.
"A flexibilidade do modelo se tornou um aspecto cada vez mais desafiador dos aplicativos de dados, especialmente para empresas que tradicionalmente só criaram aplicativos de dados para dar suporte a casos de uso tradicionais de análise e relatórios", explicou Park.
Em contraste, o Databricks Apps é fácil de construir e implementar, e tem uma "abordagem aberta", com Python como sua linguagem primária, Niyogi explicou. Se os usuários sabem Python, eles podem construir um aplicativo em apenas 5 minutos, ele disse.
A plataforma fornece computação serverless automatizada, o que significa que os usuários não precisam de equipes de TI para configurar a infraestrutura. Ela suporta estruturas Dash, Shiny, Grado, Streamlit e Flask, e os aplicativos são automaticamente implantados e gerenciados no Databricks ou no ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) preferido do usuário.
"Você pode criar, ajustar, treinar e servir modelos de ML (aprendizado de máquina) sobre seus dados diretamente dentro do Databricks", disse Niyogi.
Segurança integrada para proteger os dados
Para dar suporte à segurança, os dados nunca saem do Databricks, ele explicou, e o aplicativo é gerenciado pela ferramenta de governança de dados da empresa, Unity Catalog. Todos os usuários são autenticados por meio do OIDC/OAuth 2.0 e single sign on (SSO).
"Proteger aplicativos pode se tornar muito difícil", disse Niyogi, pois os usuários precisam gerenciar controles e adicionar credenciais. "Geralmente é bem frágil, difícil de gerenciar."
Com os Databricks Apps, várias camadas de segurança, incluindo para infraestrutura física, como VPNs, ajudam a garantir que os dados não saiam do limite de conformidade e regulamentação. "Você compartilha dados quando precisa", disse Niyogi. Além disso, o rastreamento de linhagem no Unity Catalog permite visibilidade sobre quais aplicativos e usuários estão acessando quais dados e quem está fazendo alterações.
Com essa segurança integrada, alguns clientes conseguiram colocar seus primeiros aplicativos em produção em poucos dias, em vez de esperar semanas para que as equipes de segurança realizassem as revisões, relatou Niyogi.
"O Databricks Apps aproveita os recursos nativos do Databricks para oferecer suporte à governança de dados de nível empresarial e rastrear os dados até sua fonte original", disse Park.
Concorrência acirrada no mercado de aplicativos de dados
Ao escolher um método de implantação sem servidor, o Databricks não restringe o armazenamento ou a computação do aplicativo. A experiência do usuário também é "bastante direta", com frameworks e modelos Python padrão, ele disse.
"Essa experiência não é única, mas oferece paridade com outros ambientes de desenvolvimento", disse Park.
Ele destacou que o Databricks Apps tem muita concorrência de fornecedores de inteligência empresarial que dão suporte a aplicativos de dados como Tableau, Qlik, Sisense e Qrvey. Ele também disputa participação de mercado com "mega fornecedores", incluindo Microsoft, Oracle, SAP, Salesforce, ServiceNow e Zoho. Depois, há aplicativos de baixo código e sem código, como Mendix, Appian e Quickbase, nas franjas do mercado.
Os "recursos táticos" mais importantes que a Databricks traz para a mesa com a nova plataforma, observou Park, são a capacidade de reutilizar a governança existente, iniciar a partir de um ambiente sem servidor aberto e fornecer uma única ferramenta para gerenciar dados, infraestrutura e aplicativos de código de uma só vez.
"Este anúncio é consistente com a promessa atual da marca Databricks como uma 'plataforma de inteligência de dados' em vez de ser apenas uma plataforma de insight ou descoberta de dados", disse Park.
Casos de uso e clientes iniciais
Os casos de uso ideais para aplicativos Databricks incluem aplicativos de IA, análises, visualização de dados e monitoramento de qualidade de dados, disse Niyogi.
Por exemplo, uma equipe de marketing pode criar painéis personalizados para visualizar métricas de desempenho de campanha. Eles também podem incorporar IA para executar análise de sentimento no feedback do cliente, ou modelagem preditiva para previsões, segmentação de clientes ou detecção de fraudes.
O cliente da Databricks, SAE International, por exemplo, usou a plataforma para transformar uma prova de conceito de geração aumentada de recuperação (RAG) em um aplicativo de marca que responde a perguntas com base na base de conhecimento da empresa aeroespacial. E a empresa de serviços de TI e consultoria E.ON Digital Technology incorporou a plataforma em seus processos DevSecOps para testar novos recursos. Outros usuários iniciais incluem a empresa de ciência de dados de código aberto Posit e a plataforma de aplicativos de dados Plotly.
"Você pode construir uma interface que realmente mapeie seu modelo de dados", disse Niyogi.
Conforme a Databricks adotou a plataforma internamente, seus próprios funcionários construíram ferramentas para ajudar a melhorar a autogestão pessoal, ele disse. "A construção de aplicativos é divertida", disse Niyogi. "Ferramentas de desenvolvimento de IA desbloqueiam a criatividade das pessoas. Estamos animados para ver o que nossos clientes constroem."
