Quando o assunto é sobre dados, nem todos os profissionais que estão a frente dessa unidade de negócio conseguem atuar de forma conjunta para unificar suas perspectivas.
Por sua vez, é de conhecimento que há a necessidade de os dados conversarem entre si. Desse ponto de vista, por qual motivo não refletir sobre uma plataforma que unifique ambientes em um único lugar como solução de gerenciamento de dados?
O Databricks, plataforma conhecida no mercado como uma Data Lakehouse, traz exatamente essa performance. Sendo um ambiente para uso de dados que contém workspace, repositórios, local para dados e clusters – conjunto de máquinas –, workflows e espaço para nuvem em um único lugar, é possível escalonar os ganhos e torná-la de análise ágil e colaborativa, facilitando os processos.
Como funciona o Databricks?
O painel funciona de modo que os dados brutos sejam armazenados em grande escala e em diferentes formatos.
Nele, é possível incluir dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
1. Dados estruturados
São basicamente dados em formas colunar, como em ambientes transacional, bancos de dados ou sistemas ERP.
2. Dados semiestruturados
São dados em esquemas flexíveis com campos a mais ou a menos, mas que também seguem uma estrutura com padrão, como por exemplo o arquivo JSON (JavaScript Object Notation).
3. Dados não estruturados
Estes são arquivos de áudio e vídeo, além de XML.
Ademais, o Databricks dá outras possibilidades como:
- Suporte a transações, possibilitando escrever em um mesmo arquivo simultaneamente;
- Schemas predefinidos, melhorando a qualidade dos dados;
- Governança de dados mais apurada, fazendo com que seja mais fácil administrar meta dados;
- Alto poder de escalabilidade, pensando em arquitetura em nuvem, já que é possível provisionar um cluster ainda mais robusto para um processo;
- Suporte a processamento real time, em que dentro do Databricks é possível trabalhar em cargas embed e cargas semanais, além de streamings em processamento real time (transmissão de fluxo contínuo de dados).
Entende-se, desse ponto de vista então, que o Databricks une o melhor e a maior flexibilidade comparado às demais plataformas existentes no mercado.
Sem contar que está presente nas três principais clouds do mercado, como Azure, AWS e Google.
Mas afinal, como de fato o Databricks se torna benéfico para um negócio? A gente explica.
Quais os benefícios do databricks para o seu negócio?
A princípio, por ser considerada uma plataforma data lakehouse e unir o melhor desses mundos, o Databricks nada mais é do que um facilitador quando o tema é delta data laker.
Isto porque existem camadas refinadas de governança de dados, sendo uma plataforma colaborativa em que engenheiro de dados, cientistas, profissionais de machine learning e muitos outros podem atuar em conjunto dentro do mesmo local, facilitando toda a implementação de uma arquitetura.
Dessa maneira, pensando em negócio, o Databricks reforça outros pontos, como:
- Possui processamento unificado com volume de dados expressivos ou de muitos usuários;
- Armazenamento de dados escalável, de forma simples e ágil;
- Dinâmica de programação em workflow;
- Presença em IA (Inteligência Artificial);
- Tratamento de dados;
- Análise de IoT (Internet das Coisas);
- Uso de soluções periféricas do Databricks, para controle de custos extras;
- Tem vantagem de custo, colaborando para economia do negócio e sendo atrativo para áreas de engenharia, algoritmos e IA;
- Geração de relatórios, sem ficar dependente de uma nuvem/cloud, como AWS, Azure e Google, tornando o uso de multiclouds facilitado.
Outro grande benefício é que não há uma exceção para o uso do Databricks. Ou seja, qualquer segmento de negócio pode utilizar a plataforma para uso de dados.
De que maneira compreender a plataforma para um negócio em dados?
Da parte técnica, o Databricks fornece uma visão em notebook. Isto é, uma espécie de visão que lembra um livro e compreende diversas linguagens de tecnologia, como SQL a Python, através de células, podendo ser manuseados dentro dessa única ‘folha’.
Compreendido isso, trabalhar com dados pode ser muito mais dinâmico e interativo para uma equipe que modela essas informações e precisam conversar entre si.
Esse formato aceita ainda que subam arquivos de outros locais, utilize data sources e realize conexões com Azure e outros bancos, seja relacional ou SQL, com diversos outros apps e cerca de 150 data sourcers.
Isto é, não será necessário perder totalmente seus dados ou precisar refazer serviços.
O uso de clusters e a escalabilidade de uso dessas máquinas são de fácil provisionamento, sem contar que são pagos somente quando ativos, e se inativo, não é tarifado, agindo de forma totalmente automática, desde que o provisionamento dos clusters sejam realizados de forma consciente.
Além disso, a MATH TECH possui profissionais certificados, e caso tenha dúvidas ou esteja buscando facilitadores para o uso de Databricks, este é o lugar certo.
Como saber que o Databricks é ideal para o negócio?
Chegar nessa solução é nada mais nada menos do que avaliar se é necessário um ambiente de dados robusto para o processamento de volume de dados expressivo, caso se tenha um.
O certo, então, é avaliar se perfil do cliente geralmente é de muitos usuários, com uma governança de dados problemática e de mau uso.
E na MATH se propõe meios de escalabilidade que necessitem dessa governança mais apurada, devido ao tamanho do ambiente.
Quer saber mais? Entre em contato com a gente e se antecipe dessas soluções.
