En pocas palabras
Asistencia de IA integrada en Databricks para escribir, explicar y depurar trabajo de datos.
Qué problema resuelve
Tareas SQL y Python que requieren conocer el contexto específico del workspace.
Cuándo utilizarlo
Equipos en Databricks. Ejemplo: explicar una consulta y proponer una corrección.
De la idea a la práctica
Funcionamiento, ejemplos y decisiones para pasar al siguiente nivel.
En el Radar compartido: Trial (valoración de la edición aportada).
Cómo funciona
Usa contexto de notebooks y metadatos accesibles de Unity Catalog. Genie Code amplía la asistencia hacia tareas de varios pasos dentro del workspace.
Ejemplo de uso
Pedir una consulta de ventas con granularidad y periodo explícitos. Revisar tablas y joins propuestos, ejecutar sobre un conjunto acotado y contrastar totales con una consulta conocida.
Dónde actúa
| Superficie | Ayuda típica |
|---|---|
| Notebooks | Generar, explicar, documentar y corregir celdas de Python y SQL |
| Editor SQL | Escribir consultas a partir de lenguaje natural sobre tablas reales |
| Diagnóstico de errores | Proponer correcciones a partir del error de una celda o job |
| Catálogo | Buscar tablas y generar descripciones de tablas y columnas |
| Dashboards | Crear visualizaciones a partir de una pregunta |
En los notebooks se puede invocar con comandos como /explain, /fix o /doc sobre la celda activa.
El papel de Unity Catalog
El asistente usa los metadatos a los que el usuario tiene acceso: nombres de tablas, columnas, comentarios y linaje. Por eso la calidad de la respuesta depende mucho de la documentación del catálogo:
COMMENT ON TABLE finanzas.cartera.creditos IS
'Un registro por crédito desembolsado. Fuente: core bancario. Actualización diaria 02:00 UTC.';
ALTER TABLE finanzas.cartera.creditos
ALTER COLUMN dias_mora COMMENT 'Días desde la cuota impaga más antigua; 0 si está al día';Comentarios precisos y una semantic layer con métricas definidas reducen consultas plausibles pero incorrectas.
Instrucciones personalizadas
Los usuarios y los administradores del workspace pueden definir instrucciones que se añaden a cada petición, por ejemplo: «usa siempre el catálogo finanzas», «las fechas están en UTC», «los importes están en centavos». Es la forma de transmitir convenciones que no están en los metadatos.
Verificar una consulta generada
- Comprueba las tablas y los joins: ¿la granularidad coincide con la pregunta?
- Revisa filtros temporales y zonas horarias.
- Ejecuta sobre un periodo pequeño y compara con un total conocido.
- Guarda las consultas validadas como referencia para el equipo.
Criterios de implementación
Configurar límites de acceso y coste. El acceso a metadatos no implica comprensión correcta de reglas financieras o del negocio; mantener validación y revisión.
Continúa en las fuentes
Documentación oficial para verificar detalles y explorar más.