Sem dúvida você já leu, ouviu ou até usou a expressão “os dados são o novo petróleo”, seja em uma conversa de trabalho, congresso acadêmico ou feira de tecnologia. Mas já parou para refletir sobre isso? O que torna os dados realmente valiosos? Assim como o petróleo bruto precisa ser refinado para ter utilidade, os dados em seu estado natural não trazem valor imediato. O diferencial está na capacidade de extrair informações significativas desses dados.

Na era digital, a geração de dados alcançou níveis nunca vistos. Processar essas grandes quantidades e extrair insights que orientem decisões estratégicas exige ferramentas avançadas e integradas. Entre essas ferramentas, o Databricks se destaca por oferecer uma plataforma unificada que combina engenharia de dados, ciência de dados e machine learning, facilitando a transformação de dados brutos em ativos estratégicos.

Neste artigo, exploraremos o Databricks, suas funcionalidades e a expertise necessária para utilizá-lo de forma eficiente, mostrando como ele pode ajudar sua empresa a sair na frente ao tomar decisões baseadas em dados confiáveis e seguros.

O Databricks na Inovação em Dados

A plataforma Databricks foi desenvolvida pela empresa de mesmo nome, que também é responsável por ferramentas amplamente conhecidas, como Apache Spark, Delta Lake e MLflow. A plataforma utiliza a infraestrutura de nuvem de provedores como Azure, AWS ou GCP, facilitando o provisionamento de recursos computacionais e o armazenamento de dados.

O Databricks adota a arquitetura Lakehouse, que combina a flexibilidade e o suporte a machine learning dos Data Lakes com a performance e a governança dos Data Warehouses. Isso permite que usuários executem tarefas de engenharia de dados, analytics e inteligência artificial em uma única plataforma segura e escalável.

Como Funciona o Databricks?

Criação de Clusters

No Databricks, um cluster é um conjunto de máquinas virtuais (nós) que trabalham em conjunto para executar tarefas de processamento de dados, como análises ou treinamentos de modelos. Embora a criação e gestão de clusters seja algo complexo em muitas plataformas, o Databricks simplifica e abstrai essa complexidade, permitindo que o usuário configure tudo em poucos cliques, sem precisar se preocupar com detalhes técnicos avançados.

Cada cluster é composto por um Driver, que coordena as tarefas, e os Workers, responsáveis por executar o trabalho pesado. A plataforma oferece flexibilidade para ajustar o número de Workers de acordo com a necessidade da carga de trabalho, além de permitir a seleção da versão do Apache Spark e bibliotecas necessárias para o projeto. Outra funcionalidade útil é o uso dinâmico dos recursos, que ajusta automaticamente o poder computacional para otimizar custos e desempenho, garantindo que você só utilize o que for necessário.

Com o Databricks, criar clusters deixa de ser um desafio técnico e se torna uma ferramenta poderosa e intuitiva, permitindo que equipes de dados foquem no que realmente importa: extrair insights valiosos para o negócio.

Processamento de Dados com Apache Spark

O Databricks usa o Apache Spark para processar grandes volumes de dados de forma distribuída e em memória, o que significa que várias máquinas trabalham juntas para lidar com os dados rapidamente, sem a necessidade de gravá-los no disco durante o processamento. Isso garante eficiência e alta velocidade, mesmo em cenários complexos.

A plataforma permite o uso de diversas linguagens como Python, SQL, Scala, Java e R, oferecendo flexibilidade para desenvolvedores e analistas. O Spark pode executar tanto processamentos batch (processamento em lote de grandes quantidades de dados) quanto streaming (análise de dados em tempo real ou quase em tempo real, também conhecido como near real-time).

Isso é especialmente útil para tratar diferentes tipos de dados, como estruturados (planilhas e bancos de dados), semi-estruturados (JSON, XML) e não estruturados (imagens, vídeos e áudio), permitindo que a empresa extraia valor de diversas fontes de informação de forma eficiente e integrada.

Armazenamento com Delta Lake

No Databricks, as tabelas que você cria são armazenadas diretamente na infraestrutura da cloud que estiver utilizando, como Azure Data Lake Storage (ADLS) ou Amazon S3. O que torna esse processo mais eficiente é o uso do Delta Lake, uma tecnologia de armazenamento que facilita o controle total sobre os dados e garante que as operações sejam feitas de forma segura e confiável.

Com o Delta Lake, você pode auditar todas as mudanças, versionar as tabelas e manipular dados sem risco de inconsistências, o que é essencial para manter a integridade das informações. Por exemplo, ele permite que o usuário volte a uma versão anterior de uma tabela caso algo dê errado ou seja necessário revisar dados antigos.

Além disso, essa tecnologia segue as propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade). Isso significa que toda transação realizada nos dados será confiável e segura, garantindo que as informações estejam sempre corretas, mesmo em casos de falhas ou acessos simultâneos. Na prática, o Delta Lake permite que os dados fiquem sempre atualizados e prontos para serem usados, evitando problemas como dados corrompidos ou desatualizados.

Governança de Dados e Segurança

Em ambientes empresariais, a governança de dados é fundamental para garantir que as informações sejam tratadas de forma íntegra, segura e conforme as regulamentações vigentes. O Databricks facilita esse processo ao oferecer controle detalhado de permissões, possibilitando definir quem pode acessar dados em diferentes níveis — desde projetos completos até tabelas e colunas específicas.

A plataforma também conta com recursos robustos de auditoria, que registram todas as operações realizadas nos dados, e criptografia avançada, protegendo informações sensíveis em repouso e durante o tráfego. Além disso, a integração com serviços de identidade garante que apenas usuários autorizados possam acessar os dados, alinhando segurança e facilidade de gerenciamento.

Por fim, o Databricks ajuda empresas a se manterem em conformidade com regulamentações de proteção de dados, como LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), assegurando que todas as operações estejam dentro das normas exigidas. Essa combinação de segurança, controle e conformidade faz do Databricks uma plataforma confiável para empresas que lidam com dados sensíveis e precisam garantir proteção contínua.

SQL Warehouse e Dashboards

O SQL Warehouse no Databricks torna fácil consultar dados por meio de SQL, uma linguagem simples e amplamente utilizada para trabalhar com bancos de dados. Além disso, ele se integra perfeitamente a ferramentas de visualização, facilitando a criação de dashboards interativos que apresentam insights claros e objetivos para líderes e stakeholders.

Com o SQL Warehouse, é possível realizar consultas em tempo real e consolidar informações de diversas fontes, garantindo que os dados estejam sempre atualizados e disponíveis para embasar decisões estratégicas. Os dashboards criados a partir desses dados permitem que as lideranças monitorem indicadores de forma prática e visual, acompanhando o desempenho de operações e campanhas com agilidade.

O maior benefício é que a complexidade técnica do processamento de dados fica escondida por trás da interface amigável de dashboards, permitindo que todos na empresa, mesmo sem conhecimento técnico profundo, acessem informações relevantes e tomem decisões embasadas em dados confiáveis e em tempo hábil.

Arquitetura Medallion no Databricks

Com o Databricks, é possível implementar arquiteturas de dados flexíveis e modernas. Um exemplo é a arquitetura Medallion, que organiza dados em camadas para melhorar sua qualidade e estrutura conforme avançam por cada etapa, facilitando a análise e tomada de decisões.

• Camada Bronze (Dados Brutos): Armazena dados originais e não processados vindos de fontes como APIs e logs, preservando tudo para auditoria e reprocessamento, mesmo que contenham erros.
• Camada Silver (Dados Refinados): Limpa e padroniza os dados, removendo erros e integrando informações de diversas fontes. Nessa fase, os dados ficam prontos para análises mais confiáveis e operacionais.
• Camada Gold (Dados Prontos para Consumo): Oferece dados otimizados e agregados para relatórios, dashboards e indicadores estratégicos, garantindo informações consistentes para apoiar decisões críticas.

Com o Databricks, essa arquitetura torna-se fácil de implementar, graças ao uso de Delta Lake e à capacidade da plataforma de processar diferentes tipos de dados. Além disso, a plataforma simplifica a gestão do fluxo de dados entre camadas, garantindo integridade, segurança e escalabilidade. Isso ajuda empresas a transformar dados complexos em insights acionáveis, com maior eficiência e qualidade.

Camadas da arquitetura Medallion, recriado com base em: Medallion Architecture.

Benefícios do Databricks para a Tomada de Decisão

O Databricks capacita as empresas a tomarem decisões estratégicas de forma rápida e precisa, tornando-se um aliado essencial na transformação digital. Com processamento em tempo real e dados sempre atualizados, a plataforma permite que insights sejam gerados instantaneamente, agilizando a capacidade de resposta da organização. Além disso, o suporte a transações ACID e os recursos de governança garantem dados confiáveis e seguros, assegurando conformidade com regulamentações como LGPD e GDPR.

Ao consolidar informações de diversas fontes em um único ambiente, o Databricks elimina silos e proporciona uma visão integrada do negócio. Os dashboards interativos criados a partir dos dados confiáveis tornam a comunicação eficiente, facilitando a tomada de decisão pela liderança.

Conclusão

O Databricks se destaca como uma solução completa para empresas que buscam transformar dados em vantagem estratégica. Combinando engenharia de dados, analytics e machine learning em uma única plataforma, ele oferece todas as ferramentas necessárias para que as decisões sejam rápidas, embasadas e precisas.

Para empresas que desejam se posicionar à frente no mercado, investir em uma plataforma como Databricks é fundamental. Mas é igualmente importante contar com uma equipe capacitada para aproveitar todo o potencial da ferramenta e assegurar que o uso dos dados se traduza em inovação e crescimento.