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Case Study: Sales Analytics with Databricks Genie

DébutantNiveau de compétence
Actualisé 06/2026
Build a Databricks Genie space end-to-end: descriptions, synonyms, instructions, table relationships, example queries, monitoring, and benchmarks.
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DatabricksData Engineering
2 h
4 vidéos
16 Exercices
1,400 XP
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Description du cours

Databricks Genie answers data questions in natural language, but the quality of those answers depends on how the space is configured. In this case study, you take a Genie space through its full lifecycle. As a data analyst at Wanderbricks, you start from a minimal setup and build it out: defining column descriptions and synonyms, adding instructions, connecting tables, and saving example and parameterized queries. You then move into operations, using monitoring to surface weak answers and benchmark questions to measure quality. By the end, you can take a Genie space from setup to production-ready.

Prérequis

Introduction to Databricks Genie
1

Launching the Sales Pilot

In this chapter, you'll set up a Genie space and make it answer reliably by adding column descriptions, synonyms, default instructions, and entity matching.
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2

Department-Wide Adoption

Next, you'll expand the space across multiple tables with relationships, and lock shared formulas using SQL examples and a parameterized Trusted Asset.
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3

Enterprise Reliability

In this final chapter, learn to harden a Genie space using monitoring, targeted fixes, and a benchmark suite so its answers stay reliable at scale.
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Case Study: Sales Analytics with Databricks Genie
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