El análisis de datos forma una parte esencial en la toma de decisiones de cualquier negocio y una de las preocupaciones principales en el seno de toda empresa, es buscar soluciones que permitan procesar y compartir rápidamente el grandísimo volumen de datos producidos por su actividad desde una única plataforma que permita responder favorablemente a estas cargas de trabajo, y aquí es donde entra en juego Azure Databricks, una de las opciones más populares para los analistas de BI.
¿Qué es Azure DataBricks? ¿Y para qué sirve?
Azure Databricks es una plataforma basada en la nube que combina el análisis de datos en tiempo real, la integración de datos y la ciencia de datos. Es una solución de análisis de datos en tiempo real que se ejecuta sobre Apache Spark, un motor de procesamiento de datos distribuido de código abierto que proporciona alta velocidad y escala para el procesamiento de grandes conjuntos de datos.
Ofrece un entorno de desarrollo intuitivo y colaborativo para el análisis de datos y la ciencia de datos, con herramientas integradas para la limpieza, el procesamiento y su visualización permitiendo a los usuarios ejecutar y administrar trabajos de Apache Spark en el clúster de Azure Databricks e integrar los datos con otras fuentes de datos en Azure, incluyendo bases de datos tradicionales, almacenes de datos y datos provenientes del streaming.
¿Qué tipos de datos son compatibles con Databricks?
Número y Décimal, INT, Float, Interval, VOID, Smallint, String, TimeStamp, Tynynt, Array, MAP, Struct, Fecha y Hora, BigInt, Bynary, Boolean y Double
¿Qué lenguaje admite?
Admite Python, Scala, R, Java y SQL incluyendo marcos y bibliotecas de ciencia de datos como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
¿A quién está dirigido Azure Databricks?
Está destinado para fomentar el trabajo colaborativo entre ingenieros de datos, ingenieros de machine learning, científicos y analistas de datos entre otros.
Interfaz Azure Databricks
¿Por qué debes elegir Azure Data Bricks?
Hay varias razones por las que una empresa podría considerar trabajar con Azure Databricks para el análisis de sus datos:
- Por su escalabilidad y flexibilidad: Esto significa que la empresa puede ajustar el tamaño de su clúster de Azure Databricks según sus necesidades y pagar solo por el uso efectivo. Además, la plataforma está optimizada para trabajar con grandes conjuntos de datos y proporciona un rendimiento rápido y confiable.
- Análisis en tiempo real: La empresa puede obtener resultados y análisis en tiempo real, lo que le permite tomar decisiones más rápido y mejor informadas.
- Integraciones: Sus integraciones con otras plataformas de Azure, como Azure Synapse Analytics y Azure Data Lake Storage, le permite integrar y analizar fácilmente datos de múltiples fuentes.
- Entorno de desarrollo intuitivo: Brindando al equipo de analistas un entorno eficiente, productivo y simplificado permitiendo la colaboración en múltiples proyectos al mismo tiempo con herramientas integradas para la limpieza, procesamiento y visualización de datos.
- Velocidad de procesamiento: Aprovechando el motor de procesamiento de Spark permite habilitar la creación de clúster en muy pocos segundos, superando a la mayoría de las herramientas del mercado.
Casos de uso
El nexo de unión que presta Databricks entre las fuentes de datos en su origen y su destino final lo convierten en una solución ideal para el estudio de la ciencia e ingeniería de datos, así como para la inteligencia artificial empleándose para proyectos de machine Learning, streaming o Deep Learning.
Pero si describimos un ejemplo un poco más práctico, podemos destacar como LaLiga transformó su estrategia de marketing gracias al tratamiento de más de 75 millones de datos y cientos de terabytes de información que procesaba cada jornada como consecuencia de todas las app móviles, ticketing o los propios accesos a estadios entre otros, gracias a Azure Data Factory ejecutándose junto a Kubernetes y Azure DataBricks.
¿Qué te ha parecido? ¿Ya trabajas con Azure Databricks?