Os dados são de grande importância para determinar o sucesso ou fracasso de um negócio. Afinal, por meio deles, é possível tomar decisões mais estratégicas que aumentem o diferencial competitivo da empresa no mercado e melhorem a eficiência das operações.
Porém, na atualidade, nem sempre é fácil analisar os dados de forma adequada por causa da gigantesca quantidade e variedade disponíveis. Além disso, também pode ser um desafio elaborar estratégias para que os times de diferentes áreas consigam trabalhar em conjunto.
Para vencer essas dificuldades, é essencial investir em ferramentas de análise de dados. Pensando nisso, neste artigo, vamos explicar o que é Databricks e quais são as vantagens de implementar essa plataforma na sua empresa. Boa leitura!
O que é Databricks?
Databricks é uma plataforma que permite a criação de fluxos de trabalho unificados, possibilitando o gerenciamento completo de projetos de dados em um único local. Ou seja, é uma ferramenta que auxilia na integração e automatização de processos envolvendo a análise ou modelagem de dados.
Na prática, isso significa que membros de diferentes times que lidam diretamente com dados, como cientistas e analistas de negócios, trabalhem juntos no mesmo ambiente de modo colaborativo em vez de atuarem de maneira isolada.
Outro ponto de destaque é que a plataforma disponibiliza acesso a várias tecnologias e bibliotecas de Machine Learning e também oferece suporte a diferentes tipos de linguagem, como Python, R e SQL (Structured Query Language).
Além disso, o Databricks funciona em nuvem, sendo possível integrar a ferramenta com outras plataformas de Cloud Computing, por exemplo:
O que é uma plataforma Data Lakehouse?
O termo “Data Lakehouse” é utilizado para representar um tipo de repositório de dados que agrupa as funções tanto de um Data Warehouse como de um Data Lake. O que isso quer dizer?
Bem, antes compreender o que significa Lakehouse, primeiro é essencial conhecer como é o funcionamento das duas arquiteturas de armazenamento de dados que inspiraram a formação desse conceito.
Data Warehouse e Data Lake: o que são e como funcionam?
O termo Data Warehouse diz respeito a um repositório centralizado que armazena dados estruturados (como tabelas de banco de dados, planilhas do Excel, etc) e dados semiestruturados (arquivos XML, páginas da Web) para geração de relatórios e análise.
Porém, com o avanço tecnológico, isso deixou de ser o suficiente para suprir as demandas das empresas, que passaram a lidar constantemente com um grande volume e variedade de dados. Então, foi preciso criar um modelo de repositório capaz de atender às novas necessidades do mercado.
Assim, surgiu o Data Lake, um tipo de armazenamento amplo e flexível que guarda tanto dados estruturados, como não-estruturados e semiestruturados.
Porém, o Data Lake ainda possui algumas carências. Por exemplo, a enorme quantidade de dados armazenados em um único ambiente pode resultar em desorganização, tornando a extração e análise uma tarefa complexa.
Em vista disso, foi criado o Data Lakehouse, que é uma mistura dos dois conceitos anteriores. Nesse caso, o repositório garante a flexibilidade de lidar variados tipos de dados em grande volume e, ao mesmo tempo, permite o gerenciamento por meio de esquemas. Ou seja, o acesso às informações é facilitado.
Mas qual é a relação entre Data Lakehouse e o Databricks? De forma simples, o Databricks é uma plataforma que pode ser utilizada para processar, analisar e gerenciar dados desse tipo de repositório. Assim, auxilia no trabalho de extração de informações significantes.
Como funciona o Databricks?
Primeiramente, é válido relembrar que o Databricks é construído para operar em nuvem, não dependendo da construção de uma infraestrutura local.
Além disso, é interessante dizer que a ferramenta foi desenvolvida com base no Apache Spark, aproveitando os recursos desse framework para o processamento e análise de dados.
Confira mais alguns dois principais conceitos do Databricks:
- Clusters: essa expressão pode ser traduzida como “agrupamento” ou “conjunto”. No Databricks, refere-se a um conjunto de recursos computacionais que processam os dados. Dessa forma, é como se o trabalho fosse dividido em pequenas partes, tornando a conclusão mais ágil;
- Notebooks: a ferramenta disponibiliza documentos digitais em que é possível escrever, visualizar e executar códigos, usando linguagens de programação, como SQL, R e Python;
- Pipelines: existe a possibilidade de construir uma sequência automatizada de coleta, processamento e análise de dados, seja de forma agendada ou em tempo real.
- Colaboração: várias pessoas podem acessar e editar o mesmo notebook, adicionando códigos e comentários. A plataforma também oferece o controle de versões, tornando mais seguro a criação em grupo.
Existem ainda diversos outros conceitos técnicos, por isso, recomendamos uma leitura completa da documentação disponibilizada pela plataforma.
Quais são as principais vantagens do Databricks?
Como vimos anteriormente, o Databricks é construído de forma a ser escalável e personalizável, com ênfase na colaboração e na automação de tarefas.
Para complementar essa visão, listamos abaixo 6 vantagens que a sua organização pode obter ao decidir utilizá-lo nas operações de dados:
Otimização do tempo
A primeira vantagem é que a plataforma permite com que várias etapas da análise de dados ocorram de modo automatizado, em especial as tarefas mais repetitivas. Como resultado disso, os profissionais ganham tempo para se concentrar em atividades estratégicas.
Além disso, a disponibilização de bibliotecas e recursos avançados de análise de dados e Machine Learning, torna possível que os especialistas economizem tempo no processamento de grandes volumes de dados e executem investigações mais profundas.
Escalabilidade
O Databricks é uma ferramenta que pode ser ajustada para se adequar às necessidades da organização, permitindo o aumento ou redução da capacidade de processamento conforme a demanda.
É digno de nota que alterações não precisam ser feitas localmente, já que a plataforma funciona em nuvem. Ou seja, não é preciso se preocupar em adquirir equipamentos ou novos espaços de trabalho caso a carga de trabalho cresça, tornando a evolução do negócio mais rápida e econômica.
Segurança de dados
É válido lembrar que segundo a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) toda empresa é responsável por proteger e garantir a privacidade das informações de pessoas físicas que estão sob seus cuidados. Por isso, é importante sempre se certificar de que as ferramentas de análise promovam a segurança ideal.
Nesse sentido, o Databricks utiliza a criptografia para proteção de dados, sejam em repouso ou em trânsito. Assim, é mais difícil que pessoas não-autorizadas acessem indevidamente às informações.
Também, a plataforma oferece um sistema de controle de acesso, permitindo a identificação de quem acessou, modificou ou visualizou os dados. Caso haja qualquer atividade suspeita, é possível rastrear quem é o usuário por trás da ação.
Integração com ferramentas
Outro benefício é a possibilidade de integração com outras ferramentas comuns no mercado, como o Power BI e Tableau. Isso facilita a criação de relatórios e dashboards com base nas informações geradas por meio do Databricks.
Além desses, a plataforma pode ser integrada com outros diversos recursos tecnológicos, por exemplo:
- Bancos de dados;
- Ferramentas de controle de versão;
- Plataformas de gerenciamento de projetos;
- Entre outros.
Assim, as empresas são capazes de aproveitar ao máximo a capacidade de ferramentas que já fazem parte da rotina de trabalho para facilitar o processo de análise de dados.
Melhor comunicação
Por último, uma das maiores vantagens de implementar o uso do Databricks é que isso favorece a comunicação entre os membros de diferentes equipes.
Em partes, isso ocorre porque a interface amigável da plataforma permite que profissionais com diferentes graus técnicos de conhecimento consigam visualizar e compreender os dados.
Como resultado, a tomada de decisões na organização se torna mais estratégica, sendo tomada com base em uma visão mais completa sobre o assunto, uma vez que todos os times trabalham em conjunto.
Casos de uso do Databricks
Veja como o Databricks pode ser utilizado na prática, contribuindo para aprimorar as operações e impulsionar a inovação em vários setores:
- Business Intelligence (BI): a plataforma auxilia na análise de dados em tempo real. Assim, ajuda na compreensão da realidade atual do negócio e reconhecimento de tendências e oportunidades em diferentes áreas, como marketing e vendas;
- Machine Learning: a ferramenta ajuda a equipe de ciência de dados por oferecer recursos avançados de aprendizado de máquina. Dessa forma, é possível treinar, testar e implantar modelos de Machine Learning em grande escala de modo eficiente;
- Detecção de fraudes: o Databricks é capaz de analisar grandes volumes de dados ao mesmo tempo. Em vista disso, torna viável a detecção de anomalias que podem indicar fraudes em um sistema;
- E assim por diante.
Então, fica claro que a plataforma Databricks é uma excelente ferramenta para ajudar as empresas a enfrentarem desafios relacionados à análise de dados, otimizando os processos e contribuindo para a tomada de decisões estratégicas.
Conclusão
É fundamental para o sucesso de qualquer empresa ter a capacidade de compreender, analisar e extrair valor dos dados. Assim, as decisões serão tomadas com base em fatos, e não apenas em “achismos”, ocasionando melhores resultados para o negócio.
Nesse sentido, o Databricks é uma solução eficiente para enfrentar os desafios relacionados à análise e gerenciamento de dados em larga escala. A ferramenta disponibiliza acesso a diferentes tecnologias e suporte a linguagens de programação para permitir análises mais profundas.
Além disso, contribui para a escalabilidade, já que está disponível em nuvem. Por meio da plataforma, é possível que diferentes equipes trabalhem de forma colaborativa e estratégica.
Utilizar o Databricks é um grande passo para um cultura data driven, mas também traz grandes desafios. A BRQ é a parceira ideal para ajudar sua empresa a dar o próximo passo rumo a uma cultura de dados impulsionado por automação e AI, conheça mais.
