No mundo atual, a quantidade de dados gerados por empresas e indivíduos é imensa, e a capacidade de extrair valor desses dados é um diferencial competitivo.
No entanto, especialistas em Databricks sabem que ter dados não é suficiente: o desafio está em processá-los de forma eficiente, segura e econômica. As arquiteturas tradicionais, como a separação entre Data Lake e Data Warehouse, geram custos elevados, duplicação de dados e dificuldades de governança.
Por isso, especialistas em Databricks têm adotado soluções baseadas no conceito de Lakehouse, combinando as vantagens de Data Lake e Data Warehouse, além de implementar Workflows automatizados e estratégias de otimização de custos. Este artigo explora como esses profissionais ajudam organizações a transformar dados em insights, usando ferramentas como Delta Lake, Unity Catalog e DBUs (Databricks Units) para reduzir custos e melhorar a governança.
Especialistas em Databricks ajudam organizações a implementar arquiteturas Lakehouse, otimizar Workflows e controlar custos com soluções baseadas em Delta Lake, Unity Catalog e estratégias de otimização de DBUs. Eles também garantem conformidade com regulamentações como a LGPD e GDPR, reduzindo riscos legais e operacionais.
O Lakehouse é uma nova arquitetura de dados que combina as vantagens de Data Lake (armazenamento de dados brutos em formato estruturado e não estruturado) e Data Warehouse (processamento de dados para análise). Essa abordagem permite que as empresas armazenem, processem e analisem dados em um único repositório, evitando a duplicidade e os custos associados a sistemas separados.
A arquitetura Medalhão é uma estrutura comum em sistemas de dados que divide a informação em três camadas: Bronze, Silver e Gold. Cada camada tem uma função específica e ajuda a garantir a qualidade, a governança e a eficiência dos dados.
Bronze (Raw Data)
Armazena dados brutos, como logs, transações e dados de sensores.
Não é processado, apenas armazenado.
Exemplo: Dados de transações bancárias brutos, sem qualquer transformação.
Silver (Transformed Data)
Dados limpos, com transformações e validações.
Garante qualidade, consistência e uniformidade.
Exemplo: Dados de transações bancárias com campos padronizados, como CPF, data e valor.
Gold (Business Data)
Dados prontos para análise, com métricas e KPIs pré-calculados.
Usado para relatórios, dashboards e tomada de decisão.
Exemplo: KPIs de desempenho de uma empresa, como margem de lucro e taxa de conversão.
A arquitetura Medalhão é amplamente utilizada em setores como finanças, varejo e saúde, onde a precisão e a escalabilidade são críticas. Especialistas em Databricks ajudam a implementar essa estrutura, garantindo que cada camada atenda aos requisitos de segurança, desempenho e integração com sistemas existentes.
Workflows são sequências de tarefas automatizadas que processam e transformam dados de forma eficiente. Em um ambiente Databricks, os Workflows são integrados ao Apache Airflow e ao Databricks Jobs, permitindo a orquestração de pipelines de dados complexos.
Redução de tempo manual: Automatiza tarefas repetitivas, como extração, transformação e carregamento (ETL).
Escalabilidade: Suporta processos de grande volume, como análise de logs em tempo real.
Monitoramento em tempo real: Oferece visibilidade sobre o status dos processos e alertas para falhas.
Em uma empresa de e-commerce, Workflows podem ser usados para:
Processar dados de vendas em tempo real.
Gerar relatórios de desempenho diário.
Atualizar modelos de machine learning com novos dados.
A otimização de custos é um dos principais desafios no gerenciamento de dados. Especialistas em Databricks utilizam estratégias como Spot Instances, Photon Engine e Auto-termination para reduzir despesas sem comprometer a performance.
Spot Instances: Instâncias de baixo custo ideais para tarefas não críticas, como processamento de dados em lote.
Photon Engine: Acelera processos críticos, reduzindo o tempo de execução e, consequentemente, o número de DBUs utilizados.
Auto-termination: Encerra automaticamente recursos não utilizados, evitando custos desnecessários.
Estudos da Gartner indicam que a implementação de estratégias de otimização com Databricks pode reduzir custos em até 40% em ambientes de grande escala. Especialistas em Databricks ajudam a identificar oportunidades de economia e a implementar soluções personalizadas.
Especialistas em Databricks possuem conhecimento técnico aprofundado e experiência prática em implementações de sucesso. Eles ajudam a:
Transformar dados em insights com ferramentas como Delta Lake e Unity Catalog.
Reduzir custos operacionais com estratégias de otimização.
Garantir conformidade com regulamentações como LGPD e GDPR.
Acelerar a tomada de decisão com Workflows automatizados.
Se sua empresa enfrenta desafios como:
Dificuldade em processar grandes volumes de dados.
Alta complexidade de governança de dados.
Alto custo de manutenção de sistemas tradicionais.
Necessidade de conformidade com regulamentações.
Então, especialistas em Databricks podem ajudar.