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La toma de decisiones basada en datos es la clave detrás de todas las decisiones de estratégicas de las compañías. Grandes volúmenes de datos navegan desde diferentes fuentes de origen al almacén de datos o cualquier herramienta de análisis para obtener información. Las compañías requieren tener un espacio de trabajo rápido, confiable, escalable y fácil de usar para ingenieros de datos, analistas de datos y científicos de datos.
Hoy en día, a medida que aumenta la cantidad y la complejidad de la información, el problema de procesamiento y aprovechamiento de datos se hace más complejo de unificar. La capacidad de los equipos para crear prototipos y hacer operativas las soluciones basadas en datos también se ve obstaculizada por sistemas e instrumentos fragmentados, cada uno con capacidades restringidas, así como la incapacidad de utilizar ciencia de datos para crear opciones más inteligentes.
Los expertos en información enfrentan dificultades para cerrar la brecha entre los datos sin procesar y las alternativas de creación de valor, algunas de estas dificultades son:
Proporcionar acceso simple y rápido a escala a la información.
Significa procesar datos estructurados y no estructurados, ingerir desde almacenamientos de datos no tradicionales reduciendo el tiempo de procesamiento por lotes.
Implementación de aprendizaje automático y aplicaciones de transmisión de calidad de producción.
Configurar, ajustar y escalar clústeres de Apache Spark para el equipo. Mantener los clústeres resistentes y actualizados con las últimas versiones. Programar, ejecutar y depurar aplicaciones en producción.
Usar más ciencia de datos para respaldar la toma de decisiones.
Lo que apunta a la exploración y visualización de datos interactivos, la creación de paneles en tiempo real y la conexión a herramientas de Business Intelligence.
Teniendo en cuenta este y algunos problemas adicionales en la unificación de la información que enfrenta la ciencia de datos, es donde entra al juego Databricks como solución. Databricks es una herramienta de ingeniería de datos basada en la nube que las empresas utilizan ampliamente para procesar y transformar grandes cantidades de datos y explorarlos. Permite a las organizaciones alcanzar rápidamente todo el potencial de combinar sus datos, procesos ETL(extract, transform y load) y Machine Learning.
Los procesos tradicionales de Big Data no solo son lentos para realizar tareas, sino que también consumen más tiempo para configurar. Sin embargo, Databricks se basa en entornos de computación en la nube distribuidos como en Azure, lo que facilita la ejecución de aplicaciones en CPU o GPU según los requisitos de análisis. Se dice que la plataforma Databricks es 100 veces más rápida que Apache Spark . Mejora la innovación, el desarrollo y también proporciona una mejor seguridad.
Databricks está integrado con Microsoft Azure, lo que la constituye como una plataforma de análisis unificado (UAP), que acelera la innovación al unificar la ciencia, la ingeniería y los negocios de datos.
A continuación se presentan algunas de las razones clave por las que Azure Databricks es una excelente opción para la ciencia de datos y las cargas de trabajo de big data.
Razón #1: Velocidad
Cualquiera que esté familiarizado con Apache Spark sabe que es rápido. Puede ejecutarse hasta 100 veces más rápido que Hadoop MapReduce cuando se ejecuta en memoria, o hasta 10 veces más rápido cuando se ejecuta en disco. ¡Azure Databricks es aún más rápido!
El equipo de Databricks proporciona una serie de mejoras de rendimiento además de Apache Spark normal. Estos incluyen almacenamiento en caché, indexación y optimizaciones de consultas avanzadas. Los datos de evaluación comparativa a continuación, de una publicación reciente de Juliusz Sompolski y Reynold Xin en el Blog de Ingeniería de Databricks, muestran que estas optimizaciones contribuyen a un aumento del rendimiento de hasta 8 veces en comparación con otras plataformas SQL de macrodatos similares. Agregue eso a las ganancias de rendimiento ya de 10 a 100x, y uno puede ver las eficiencias de procesamiento obvias que proporciona este motor.
Razón #2: Seguridad
Azure Databricks se integra directamente con Azure Active Directory (AAD) de forma inmediata, sin configuración personalizada. Esto difiere mucho de Apache Spark en Azure HDInsight, donde la integración de AAD es una función premium que requiere una configuración considerable con Apache Ranger.
Después de crear el servicio Azure Databricks e inicializar el área de trabajo de Databricks, los usuarios con acceso simplemente pueden ir a la URL del área de trabajo e iniciar sesión con sus credenciales de AAD.
Una vez dentro del espacio de trabajo de Databricks, los usuarios administrativos pueden navegar a la consola de administración, donde pueden agregar, eliminar y administrar fácilmente usuarios en el espacio de trabajo. Incluso pueden invitar a usuarios externos (usuarios que no pertenecen al mismo AAD) al área de trabajo, siempre que el usuario pertenezca a otro AAD.
Razón #3: Colaboración
La colaboración es la tercera razón para elegir Azure Databricks para las cargas de trabajo de ciencia e ingeniería de datos. Azure Databricks proporciona una plataforma donde los científicos de datos y los ingenieros de datos pueden compartir fácilmente áreas de trabajo, clústeres y trabajos a través de una única interfaz. También pueden enviar su código y sus artefactos a herramientas populares de control de código fuente, como GitHub. Dentro de Azure Databricks, los usuarios pueden activar clústeres, crear cuadernos interactivos y programar trabajos para ejecutar Notes. Con el portal de Azure Databricks, los usuarios pueden compartir fácilmente estos artefactos con otros usuarios. Esto permite a los usuarios crear y construir modelos juntos en el mismo portátil en tiempo real, reutilizar activos de datos, bibliotecas y recursos informáticos en el mismo clúster, o reutilizar y monitorear trabajos programados.
Los ingenieros de datos y los científicos de datos que usan herramientas de control de código fuente populares como GitHub y Bitbucket para administrar su código pueden seguir haciéndolo con Azure Databricks. Esto permitirá que las empresas que han adoptado procesos de control de fuentes independientes de la plataforma en toda la empresa continúen utilizando sus métodos establecidos. Azure Databricks facilita la vinculación y sincronización de artefactos como Notes a un repositorio de Git donde pueden vivir, incluso si el espacio de trabajo de Azure Databricks desaparece.
Azure Databricks, el nuevo y emocionante servicio de Azure, ayuda a las empresas a innovar de manera más eficaz y eficiente además del big data. Si está interesado en obtener más información sobre este servicio y cómo podría adaptarse a la plataforma de datos de su empresa.
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