O uso de Big Data nas empresas e indústria já é uma realidade e cresce a cada ano. Levando em conta um contexto de transformação digital acelerada e de alto fluxo de informações, é previsível que a gestão de negócios orientada por dados seja essencial para a obtenção de resultados mais assertivos.

Baseado em velocidade, volume e variedade, o conceito de Big Data diz respeito a grandes conjuntos de dados, com formatos e origens diversas, que precisam ser processados e armazenados. Mas, ao mesmo tempo em que a aplicação deste conceito auxilia as companhias na compreensão de informações importantes para uma tomada de decisão mais estratégica, ainda existem desafios que precisam ser superados para que o trabalho com este grande volume de dados seja bem sucedido.

Muitas organizações enfrentam dificuldades em armazenar, extrair, integrar e analisar os dados disponíveis em tempo hábil, isso sem contar com o tratamento das informações obtidas – é preciso garantir que sejam realmente relevantes e estejam tratadas para o bom desempenho dos negócios. Também podemos observar a falta de mão de obra especializada e a baixa retenção de profissionais qualificados para lidar com Big Data, além da dificuldade na administração das infraestruturas de TI, tanto em complexidade quanto em custo, para as operações de dados.

Levando em conta este cenário, plataformas inteligentes de engenharia dados, como o Databricks, podem fazer a diferença no dia a dia de uma organização, uma vez que funcionam como um parque completo para engenharia de dados (e até Machine Learning), facilitando muito a gestão e escala de plataforma (pelo seu modelo PaaS), permitindo até cenários multi-cloud e fazendo com que equipes multifuncionais trabalhem em torno dos dados e que possam se adaptar a diferentes necessidades e desafios para atingir os melhores resultados.

Além de estar disponível para todas as organizações, o Databricks é uma empresa unicórnio do Vale do Silício, sendo usada para processar e transformar grandes quantidades de dados e explorá-los por meio de reports dentro da própria plataforma (recentemente inclusive foram lançadas features de integração com o Power BI), assim como machine learning, unindo desempenho, flexibilidade e escalabilidade.

A Databricks foi fundada pelos criadores do Spark, e com isso tornou ele o centro da plataforma e o grande diferencial competitivo dela. Com o conceito de “Spark-as-a-service”, ela permite o uso de clusters na nuvem para processamento dos seus dados criados e gerenciados de maneira simples pela plataforma.

Seu workspace interativo, similar a notebooks do Jupyter que já é muito difundidos no mercado, permite a colaboração entre engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas de dados. Lá, os dados – brutos ou estruturados – podem ser trabalhados tanto em cenários de streaming (tempo real com o conceito de micro batch) ou em lotes, aliados a data lakes ou até outros tipos de repositório como Redshift ou Synapse para armazenamento e disponibilização.

E, como as operações com vários tipos de dados já são uma realidade para muitas empresas, as ferramentas do Databricks garantem que distintos cenários sejam levados em conta, utilizando a linguagem e os recursos adequados para cada tarefa.

Confira as três principais vantagens em utilizar o Databricks em sua organização:

1 – É uma plataforma central de engenharia de dados.

O Databricks funciona com o processamento unificado de grandes quantidades de dados, o que garante a eficiência do time de engenharia de dados, além de promover a colaboração entre equipes complementares para assegurar os melhores resultados.

2 – Spark as a service.

Além de toda a capacidade de processamento paralelo do Spark, com o Databricks você pode iniciar seus primeiros pipelines de engenharia de dados, com a escalabilidade garantida através da contratação de clusters adicionais. Com o “Spark-as-a-service”, seu trabalho de criação e gestão dos clusters de dados é extremamente simplificado, assim seus desenvolvedores podem dar foco em realizar análises, extração, transformação e carregamento de dados de diversos sistemas (ETL).

3 – Liberdade para desenvolver.

Além do Databricks operar com o conceito de notebooks, um dos seus diferenciais é a possibilidade de desenvolver nativamente em diversas linguagens de programação em um mesmo processo, como Python, Scala e SQL.

O time de Analytics da Iteris combina o uso de soluções modernas de Big Data e Cloud computing à nossa expertise de mercado para auxiliar nossos clientes em sua jornada de dados, transformando insights em vantagem competitiva para o negócio. Com o uso de ferramentas como o Databricks, entregamos soluções que geram resultados duradouros e escaláveis e que suportam equipes de ciências de dados com entrega de valor acelerado.