Facilite a transformação de dados em soluções com a solução Azure Databricks
Os dados dão acesso a informações valiosas na construção e atualização de produtos e serviços. Além disso, eles podem transformar sua relação com o consumidor, bem como a experiência dele.
Para que isso seja possível, há um longo caminho, mas que pode ser encurtado e facilitado pelo Azure Databricks.
Essa plataforma foi projetada para simplificar o processo que faz dados brutos se tornarem soluções analíticas. Continue a leitura e veja como ela funciona e como pode ser útil na modernização da sua empresa!
O que é o Azure Databricks?
O Azure Databricks é uma plataforma criada pela Microsoft em parceria com a Databricks. Juntas, as empresas construíram um serviço integrado à nuvem Azure, mas com todo o poder e flexibilidade do motor do Apache Spark.
Então, essa combinação ofereceu uma base capaz de trabalhar com grandes volumes de dados, com suporte nativo a ferramentas modernas. Entre elas estão Delta Lake, notebooks interativos e APIs para Machine Learning.
Diferentemente de outras soluções voltadas para essa área, o Azure Databricks foi desenvolvido para integrar. Ele nasce acoplado ao ecossistema Azure, com autenticação via Active Directory.
Ainda, há o gerenciamento de recursos simplificado e a integração fluida com serviços como Power BI, Data Factory, Synapse e Azure Storage. Assim, exige menos tempo com configuração de infraestrutura e permite mais foco na entrega de valor.
A proposta central da plataforma é clara: permitir que os dados, os modelos e as análises convivam em um ambiente colaborativo, acessível a diferentes perfis. Portanto, ele pode ser utilizado por engenheiros de dados, cientistas e analistas.
API Management: o que é, como fazer e principais ferramentas
Componentes e arquitetura do Azure Databricks
O grande diferencial do Azure Databricks está na forma como ele organiza os fluxos de trabalho e conecta pessoas com perfis distintos em um só espaço. Veja como funciona:
Workspaces e notebooks colaborativos
No centro da experiência estão os workspaces. Eles são ambientes interativos onde times podem trabalhar juntos em notebooks, testando código em Python, SQL, Scala ou R, sempre com suporte à execução distribuída via Spark.
É comum ver engenheiros de dados construindo pipelines enquanto cientistas testam modelos no mesmo ambiente, aproveitando recursos como controle de versão, comentários em tempo real e visualização de dados dentro do próprio notebook.
Suporte nativo ao Apache Spark
O Azure Databricks é baseado no Apache Spark. Com isso, todo o processamento é feito de forma distribuída e em memória, tornando-o adequado para a realização de tarefas que exigem alto desempenho, como a transformação de grandes volumes de dados e a análise em tempo real.
Delta Lake e arquitetura Lakehouse
Um dos recursos que mais elevam o nível do Azure Databricks é o suporte nativo ao Delta Lake, uma camada de armazenamento transacional que resolve muitos dos problemas clássicos dos Data Lakes. Por exemplo, a falta de consistência dos dados.
Com ele, é possível garantir versionamento, controle de esquema, rollback e outras operações ACID, mesmo em grandes volumes de dados.
Integração com outros serviços Azure
O Azure Databricks não está isolado. Ele se conecta naturalmente com os demais serviços como Azure Data Factory (para orquestração), Power BI (para visualização), Azure Purview (para catalogação e governança) e Azure Synapse (para análises integradas).
Funcionalidades principais
O Azure Databricks facilita o trabalho de quem precisa transformar dados em decisões a partir de funcionalidades robustas. Veja quais são elas!
Data Quality: o que é e como entender a qualidade dos dados
Engenharia de dados em larga escala
A plataforma permite aos usuários criar pipelines escaláveis para ingestão, transformação e limpeza de dados. Para isso, aproveita o Spark como motor de execução.
Ciência de dados e desenvolvimento de modelos de ML
Para cientistas de dados, o Azure Databricks oferece um ambiente pronto para a experimentação. O suporte às principais bibliotecas de Machine Learning está disponível diretamente nos notebooks.
Além disso, a integração com o MLflow facilita o rastreamento de experimentos, a comparação entre versões de modelos e o controle de parâmetros durante o treino, reduzindo o tempo entre a ideia e a entrega de um modelo funcional.
Orquestração de pipelines e automação
A execução de jobs pode ser programada com lógica condicional, dependências e alertas. Por exemplo, um job que atualiza uma tabela de dados pode rodar todas as manhãs, seguido de um segundo que reprocessa previsões com base nas novas informações.
Isso tudo pode ser monitorado pela interface da plataforma, com logs detalhados e métricas de desempenho.
Governança e segurança de dados corporativos
O Azure Databricks oferece mecanismos para o controle de acesso baseado em:
- Integração com Azure Active Directory;
- Isolamento de rede por meio de VNETs;
- Criptografia de dados em repouso e em trânsito.
Além disso, a plataforma disponibiliza suporte a políticas de conformidade como GDPR e HIPAA.
Benefícios para empresas
Além dos recursos técnicos, a plataforma gera benefícios claros para as empresas que a adotam de forma estratégica. Conheça-os!
Databricks: o que é e para que serve?
Aceleração da jornada de dados e IA
O Azure Databricks ajuda a encurtar o caminho entre o dado bruto e a entrega de valor. Em vez de alternar entre ferramentas desconectadas, os times conseguem atuar de forma contínua, com menos fricções e mais foco nos resultados.
Um time pode, por exemplo, extrair dados do CRM, processar e enriquecer essas informações e treinar um modelo preditivo — tudo dentro do mesmo ambiente.
Automação de CRM: o que é, benefícios e funções
Redução de silos e aumento da colaboração entre times
Um dos grandes desafios em projetos de dados é a falta de comunicação entre áreas. O Azure Databricks contribui para quebrar essas barreiras.
A possibilidade de editar notebooks em grupo, deixar comentários, compartilhar análises e visualizar resultados em tempo real aproxima os atores envolvidos. Entre eles, engenheiros, cientistas, analistas e até executivos. Isso reduz o retrabalho, aumenta a visibilidade e melhora a tomada de decisões.
Otimização de custo e escalabilidade com cloud nativa
O uso inteligente de recursos computacionais também entra em cena. Os clusters sob demanda, billing por segundo e a possibilidade de suspender ambientes ociosos ajudam a evitar desperdícios.
Desse modo, empresas que antes mantinham infraestrutura ociosa passam a operar de forma mais eficiente, sem abrir mão da performance.
Suporte a ambientes multicloud e híbridos
Mesmo sendo otimizado para a nuvem da Microsoft, o Azure Databricks pode funcionar em arquiteturas multicloud ou híbridas. Isso é útil para organizações com ambientes legados, que precisam manter parte da operação on-premise ou que atuam em mais de uma nuvem por estratégia regulatória ou comercial.
Casos de uso comuns com Azure Databricks
A versatilidade da plataforma se reflete na variedade de aplicações em diferentes setores. Conheça algumas!
Análises preditivas em tempo real
No setor de logística, por exemplo, empresas usam o Azure Databricks para prever atrasos com base em dados de rotas, condições climáticas e históricos de entregas. Com isso, é possível ajustar processos em tempo real, reduzindo custos e melhorando o nível de serviço.
Modelos de recomendação e personalização
No varejo, a plataforma é usada para construir sistemas que personalizam ofertas com base no comportamento de navegação e compra dos clientes, aumentando a conversão e a fidelização.
Monitoramento operacional com analytics em streaming
Em ambientes industriais, sensores IoT alimentam a plataforma com dados em tempo real. Esses dados são processados no Spark em streaming e ajudam a identificar falhas antes que impactem a produção.
Data warehousing e BI avançado
Com a arquitetura lakehouse, as empresas conseguem construir data warehouses modernos, consultáveis via SQL, e integrados ao Power BI. Isso simplifica a geração de dashboards e relatórios confiáveis, sempre atualizados.
Tudo o que você precisa saber sobre data warehouse!
Boas práticas de uso e implementação
Existem alguns cuidados que ajudam a tirar o melhor da plataforma desde o início, são eles:
- Organização dos recursos e clusters: separar ambientes de desenvolvimento, teste e produção ajuda a evitar impactos indesejados. É recomendável também utilizar pools de clusters e aplicar tags nos recursos para facilitar o rastreamento de custos;
- Segurança, permissões e controle de acesso: a definição clara de quem pode acessar o quê deve ser feita logo no início. Usar grupos do Azure Active Directory, limitar comandos perigosos e aplicar políticas de governança são práticas essenciais aqui;
- Monitoramento de desempenho e custo: acompanhar métricas, como tempo de execução dos jobs, uso de memória e consumo de disco, ajuda a identificar gargalos. Portanto, permite a realização de ajustes finos que mantêm o desempenho sem extrapolar o orçamento.
Conclusão
O Azure Databricks é um catalisador para empresas que querem transformar sua cultura de dados. Ele conecta pessoas, dados e algoritmos em um único ambiente, com recursos que vão desde o tratamento dos dados até a entrega de insights em dashboards ou APIs.
Diante disso, adotar essa plataforma é uma maneira de ganhar velocidade, reduzir complexidades e evoluir projetos de dados e Inteligência Artificial com mais confiança. Se você busca isso e precisa de ajuda, entre em contato com a BRQ, nossos especialistas estão à disposição para orientar você e ajudar a organizar seu negócio!
Leia também:
Cloud Monitoring: saiba tudo sobre monitoramento de nuvem
Migração de Data Warehouse: tipos e passos para o sucesso
