Construyendo inteligencia de datos ladrillo a ladrillo: del manual de Databricks

Cuando se trata de tomar decisiones basadas en datos, uno de los mayores desafíos es descubrir cómo manejar la complejidad de los datos modernos. No se trata solo de tener las herramientas adecuadas, sino de reunir todo lo que se necesita en un solo lugar. Los datos vienen en todas las formas, tamaños y formatos, y cuantos más datos se recopilan, más difícil se vuelve administrarlos, analizarlos, brindar inteligencia empresarial y crear modelos confiables e impactantes.

Es posible que distintos miembros del equipo trabajen con múltiples fuentes de datos aisladas, aporten diferentes conjuntos de habilidades y utilicen una gran variedad de herramientas inconexas, lo que puede generar confusión, demoras e inconsistencias en los resultados. Y a medida que aumentan los datos, también aumenta la necesidad de un procesamiento más rápido y una colaboración más fluida.

Entonces, ¿cómo se convierte esta complejidad en un proceso eficiente que permita a su equipo entregar resultados de manera rápida y precisa? La respuesta está en encontrar una solución que integre el procesamiento de datos, la colaboración, el análisis y la inteligencia artificial en una solución unificada, como la plataforma de inteligencia de datos de Databricks.

Analizando las opciones

Databricks Data Intelligence Platform cumple todos los requisitos para muchos CDO y equipos de datos debido a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos diversos, sus capacidades de integración, su plataforma unificada y su capacidad para simplificar la entrega de información comercial y proyectos de aprendizaje automático.

Al comprender lo que ofrece cada solución y cómo se alinea con sus objetivos, puede tomar una decisión más informada sobre cuál lo ayudará a aprovechar todo el potencial de sus datos y su equipo.

• Rendimiento : si comprende en profundidad cuáles son sus necesidades de inteligencia de datos, tendrá un punto de partida para evaluar el nivel de rendimiento que necesita de una solución de inteligencia de datos. Una plataforma capaz de procesar y analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente simplificará los pasos necesarios para tomar decisiones precisas basadas en datos e identificar patrones y tendencias sutiles para una toma de decisiones inteligente. También permite a las empresas responder rápidamente a los cambios del mercado mediante el procesamiento en tiempo real.

  
  

• Escalabilidad : garantizar que la solución sea flexible para las necesidades de su organización adaptando los datos y el crecimiento del negocio y permitiendo la implementación de análisis avanzados sin comprometer el rendimiento ni la eficiencia operativa le permitirá ahorrar dinero y esfuerzo a largo plazo.

  
  

• Capacidades de integración : es fundamental que evalúe la solución de inteligencia de datos para determinar su capacidad de integrarse con su conjunto de tecnologías actual y con cualquier cambio futuro posible, siempre que sea posible. Sin capacidades de integración sólidas, los datos permanecen aislados en sistemas separados, lo que dificulta obtener una visión completa de los clientes y las operaciones comerciales, realizar análisis integrales o automatizar los flujos de trabajo entre sistemas. Las empresas modernas suelen utilizar numerosas herramientas y aplicaciones especializadas, y la capacidad de integrar datos de todas estas fuentes permite a las organizaciones mantener un mayor control de los datos. Las sólidas capacidades de integración también ayudan a las plataformas de datos al permitirles adaptarse a nuevas tecnologías y fuentes de datos, al tiempo que mantienen la compatibilidad con versiones anteriores de los sistemas heredados.

• Productividad entre equipos : considere las formas en que sus distintos equipos de datos interactuarán con la plataforma de inteligencia de datos. Cuando una plataforma se alinea con los flujos de trabajo, las herramientas y las preferencias del equipo, reduce la fricción en el proceso general, acelera el tiempo de implementación y disminuye la probabilidad de errores. Al brindar soporte a los usuarios de datos no técnicos con herramientas de inteligencia integradas que aprovechan las tecnologías de inteligencia artificial generativa (GenAI), los datos se democratizan verdaderamente y los equipos que no son de ingeniería tienen la capacidad de explorar y poner en funcionamiento los datos para sus necesidades específicas. De manera similar, para los desarrolladores, ofrecer soporte para lenguajes de programación conocidos, proporcionar documentación clara, ofrecer API intuitivas e integrarse con herramientas de desarrollo populares, las plataformas de datos pueden permitirles concentrarse en crear valor en lugar de lidiar con una infraestructura complicada o paradigmas desconocidos.

• Gobernanza y seguridad de datos : un elemento fundamental de una estrategia de datos moderna es garantizar que los datos críticos estén gobernados y protegidos. Esto se debe a la necesidad de cumplir con los estándares de cumplimiento normativo (por ejemplo, GDPR, HIPAA) diseñados para proteger los datos confidenciales y mantener la confianza entre las partes interesadas, los socios y los clientes de la empresa. Una gobernanza de datos eficaz ayuda a definir políticas claras, establecer responsabilidades y gestionar la calidad de los datos en toda la organización, lo que permite a las organizaciones aprovechar al máximo sus datos con transparencia y confianza.

• Gastos operativos generales : los gastos operativos generales afectan directamente el costo total de propiedad y la sostenibilidad a largo plazo de una infraestructura de datos, lo que es una característica importante en el proceso de compra de plataformas de datos. Al evaluar una solución de inteligencia de datos, tenga en cuenta los costos iniciales de licencia, el tiempo y los recursos necesarios para el mantenimiento, las actualizaciones, el monitoreo, la resolución de problemas, la capacitación del personal y la garantía de la confiabilidad del sistema. Una plataforma que parece rentable al principio puede terminar siendo más cara si requiere habilidades especializadas, una intervención manual extensa, procesos de integración complejos o resolución de problemas frecuentes. Además, los gastos operativos generales afectan la productividad del equipo, el rendimiento del sistema y su capacidad de escalar: elegir una plataforma con operaciones optimizadas y buenas capacidades de automatización puede liberar a un equipo para que se concentre en actividades que agreguen valor en lugar de tareas de mantenimiento de rutina.

¿Qué hace que Databricks Data Intelligence sea la solución adecuada para usted?

Databricks es una plataforma integral de inteligencia de datos que aborda de manera eficaz cada uno de los factores clave mencionados anteriormente. Sus capacidades de rendimiento se basan en Apache Spark, lo que le permite procesar y analizar grandes conjuntos de datos de manera rápida y eficiente, lo que garantiza información en tiempo real que ayuda a las empresas a mantenerse ágiles en mercados que cambian rápidamente.

La computación sin servidor de la plataforma basada en la nube respalda las crecientes necesidades de datos y los cambiantes requisitos comerciales, lo que permite a los equipos escalar sus operaciones según demanda sin comprometer el rendimiento. Con sus sólidas capacidades de integración, Databricks se conecta sin problemas con una amplia gama de herramientas y fuentes de datos, tanto heredadas como modernas, lo que garantiza que se eliminen los silos de datos y que todos los sistemas trabajen juntos para brindar una vista unificada. Las herramientas de gobernanza de datos integradas de la plataforma permiten a las organizaciones aplicar controles de acceso detallados y mantener la calidad de los datos, lo que garantiza que los datos confidenciales estén protegidos y se utilicen de manera responsable.

La experiencia de desarrollo en Databricks está optimizada, ya que ofrece compatibilidad con lenguajes de programación populares como Python y SQL, API intuitivas y potentes herramientas de aprendizaje automático, lo que reduce la fricción para los equipos de desarrollo y acelera la implementación. Con herramientas de inteligencia de datos integradas impulsadas por GenAI, Databricks ayuda a democratizar los análisis y los conocimientos para cualquier persona de su organización con una poderosa experiencia conversacional que permite a los equipos comerciales interactuar con sus datos a través del lenguaje natural. Por último, Databricks minimiza la sobrecarga operativa al automatizar muchos procesos rutinarios, como la supervisión del sistema, las actualizaciones y el escalado, lo que permite a los equipos centrarse en tareas de alto valor en lugar del mantenimiento manual y, en última instancia, reducir los costos a largo plazo.

Por qué destaca la plataforma de inteligencia de datos de Databricks

Si bien estos factores brindan un marco sólido para evaluar las plataformas de inteligencia de datos, la mejor manera de comprender si una plataforma realmente satisface sus necesidades es analizar las experiencias de quienes ya la han implementado. Al examinar los comentarios reales de las organizaciones que utilizan Databricks, puede obtener una imagen más clara de qué tan bien se alinea con sus objetivos y si puede abordar de manera eficaz los desafíos específicos de gestión de datos que enfrenta su equipo.

1. Métricas de éxito en el mundo real

   
   

“Nuestro retorno de la inversión fue del orden de 75.000 dólares al año para una implementación. Pudimos trasladar nuestras cargas de trabajo de un clúster Hadoop local, facturado a nuestro departamento por más de 100.000 dólares al año, a un espacio de trabajo de Databricks en la nube por una cuarta parte de ese gasto”. - Tristan B., científico de datos en una importante empresa de software informático

“Me encanta Databricks porque ahora podemos implementarlo en 15 minutos y está listo para usar. Eso es muy bueno, ya que a menudo ayudamos a nuestros clientes a implementar su primera plataforma de datos con Databricks”. - Axel R., consultor técnico principal/gerente de ingeniería de datos en Ekimetrics.

2. Controles de acceso basados en roles

“Las funciones de seguridad nos permiten integrarnos con el directorio activo y asignar distintas personas a distintas bases de datos”. - Juraj H., arquitecto de soluciones en una importante compañía de seguros

La plataforma de inteligencia de datos de Databricks implementa controles de acceso basados en roles (RBAC) granulares que permiten a los administradores definir permisos a nivel de espacio de trabajo, clúster, notebook y datos. A los usuarios se les pueden asignar roles específicos con niveles de acceso personalizados, lo que permite a las organizaciones aplicar el principio del mínimo privilegio y, al mismo tiempo, mantener una colaboración segura entre equipos.

3. Rendimiento informático rápido

“La característica más valiosa de la solución es que es bastante rápida, especialmente en lo que respecta a funciones como el cálculo y la atomicidad de la lectura de datos en cualquier solución. Tenemos una cuenta de almacenamiento y podemos leer los datos sobre la marcha y utilizarlos, ya que ahora tenemos el catálogo de Unity en Databricks, lo que es bastante bueno para brindarte una idea de los metadatos de los datos que vas a procesar”. - Karan S., analista de datos en Allianz

La plataforma de inteligencia de datos Databricks aprovecha la computación distribuida y Apache Spark optimizado para procesar conjuntos de datos masivos a velocidades notables, lo que a menudo permite ahorrar tiempo en tareas de análisis complejas. El motor Photon de la plataforma, combinado con las capacidades de Delta Lake, permite realizar consultas SQL y cargas de trabajo de aprendizaje automático a la velocidad del rayo, manteniendo al mismo tiempo la confiabilidad y la consistencia de los datos.

4. Ventanilla única

“La ventaja más importante de Databricks es que puedes hacer todo dentro de la plataforma. No necesitas salir de ella porque es una solución integral que puede ayudarte a realizar todos los procesos”. - Director de una importante empresa de software informático

La plataforma de inteligencia de datos de Databricks unifica la ingeniería de datos, el análisis y la inteligencia artificial en una única plataforma, lo que permite a los equipos pasar sin problemas de la ingesta y el procesamiento de datos a la implementación de modelos de aprendizaje automático sin tener que cambiar entre varias herramientas. La arquitectura Lakehouse de la plataforma combina los mejores aspectos de los lagos y almacenes de datos, a la vez que proporciona funciones de seguridad, gobernanza y colaboración de nivel empresarial que la convierten en una solución integral para las necesidades de datos de las organizaciones.

5. Escalabilidad rentable

“Usar Apache Spark de Databricks es muy sencillo. Es muy útil para la ejecución en paralelo y para ampliar la carga de trabajo. En este contexto, el uso se centra más en las máquinas virtuales”. - Nabil F., director ejecutivo de dotFIT, LLC

La arquitectura Delta Lake de la plataforma de inteligencia de datos de Databricks permite un escalamiento rentable al optimizar automáticamente los costos de almacenamiento mediante la compactación de archivos y la omisión de datos, mientras que la gestión automatizada de clústeres de la plataforma reduce los recursos no utilizados para evitar gastos innecesarios. La capacidad de separar el procesamiento del almacenamiento y aprovechar las instancias puntuales para cargas de trabajo no críticas puede reducir aún más los costos en comparación con las soluciones locales tradicionales.

Ventajas competitivas de Databricks

Altamente escalable y de alto nivel de seguridad.

“Analizamos otras soluciones para compararlas con esta solución. Elegimos este producto porque ofrecía más escalabilidad y un mayor nivel de seguridad, lo cual es extremadamente importante en nuestro entorno bancario”. - Shiva Prasad E., vicepresidente de ingeniería y análisis de datos en una gran organización de servicios

En esencia, Databricks Data Intelligence Platform aprovecha la arquitectura informática distribuida de Apache Spark, lo que permite a las organizaciones escalar sin problemas los recursos informáticos y de almacenamiento de forma independiente en múltiples nubes, lo que puede resultar especialmente ventajoso para las organizaciones con necesidades complejas de procesamiento de datos o estrategias multicloud. La capacidad de la plataforma para optimizar automáticamente las configuraciones de clúster y escalar los recursos hacia arriba o hacia abajo en función de las demandas de carga de trabajo ayuda a mantener la rentabilidad a la vez que se gestionan los distintos requisitos informáticos.

Desde una perspectiva de seguridad, la plataforma de inteligencia de datos Databricks proporciona controles de acceso granulares a través de Unity Catalog, lo que permite a las organizaciones implementar una gestión precisa de permisos en todo su patrimonio de datos, desde datos sin procesar hasta modelos de ML.

Facilidad de uso

“Cuando analizamos Databricks, evaluamos algunas de las otras soluciones que había en el mercado. Descubrimos que Databricks era una de las más fáciles de usar”. - Anand S., ingeniero de datos sénior en PIMCO

La plataforma de inteligencia de datos de Databricks ofrece una experiencia más optimizada e intuitiva en comparación con otras soluciones, principalmente porque proporciona un espacio de trabajo unificado en el que los ingenieros de datos, científicos y analistas pueden colaborar utilizando interfaces de cuaderno familiares y herramientas basadas en SQL sin cambiar entre múltiples entornos. La gestión automatizada de clústeres de la plataforma y el tiempo de ejecución optimizado de Spark eliminan gran parte de la complejidad de la infraestructura que enfrentan los usuarios con otras soluciones, donde la creación de canalizaciones a menudo requiere más experiencia técnica y configuración manual de varios componentes.

Alto nivel de estabilidad y procesamiento rápido.

“Pasamos a Databricks [de una solución anterior] porque puede calcular y convertir el código en código listo para producción en muy pocos segundos. Además, la estabilidad es relativamente alta”. - Jithin J., analista financiero 4 en Juniper Networks

La plataforma de inteligencia de datos Databricks tiene un mejor rendimiento computacional debido a su integración nativa con Apache Spark y a su arquitectura orientada a la nube, lo que permite un procesamiento paralelo masivo en clústeres distribuidos que se pueden escalar dinámicamente en función de las demandas de la carga de trabajo. La capacidad de la plataforma para aprovechar Delta Lake para operaciones optimizadas de almacenamiento de datos, combinada con su compatibilidad con la aceleración de GPU y el motor Photon para cargas de trabajo SQL, permite a las organizaciones procesar conjuntos de datos a escala de petabytes más rápido que con un enfoque de procesamiento en memoria tradicional.

Mejores integraciones

“La capacidad de transmitir datos y la función de ventanas son valiosas. Hay una serie de puntos de integración específicos, por lo que esa es una diferencia entre Databricks y otras soluciones. La entrada o salida de integraciones es mejor en Databricks. Es accesible para usar cualquier Python o incluso Java. Puedo usar el de terceros, implementarlo y usarlo”. - Sudhendra U., arquitecto técnico en Infosys

La plataforma de inteligencia de datos de Databricks ofrece una integración nativa con Delta Lake, lo que permite transacciones de atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad (ACID) con operaciones de datos confiables tanto en datos de transmisión como por lotes. Además, Databricks ofrece capacidades de depuración y monitoreo más sofisticadas a través de su entorno de notebook, lo que permite a los desarrolladores desarrollar y solucionar problemas de aplicaciones de transmisión de manera interactiva con una mayor visibilidad de todo el flujo de datos.

Tomando la decisión

La plataforma de inteligencia de datos Databricks se convierte en la opción clara cuando:

1. Necesidad de escalar operaciones de manera eficiente
2. Implementación y gestión simplificadas de valor
3. ¿Quiere reducir los gastos operativos generales?
4. Necesita un rendimiento computacional más rápido
5. ¿Quiere una gobernanza y seguridad de datos granulares?
6. Quiere democratizar los datos en toda la organización

En conclusión, desde el científico de datos que logró un retorno de la inversión anual de $75,000 al migrar desde un clúster Hadoop local hasta el consultor tecnológico que implementó entornos de producción en solo 15 minutos, los usuarios reales destacan constantemente la capacidad de Databricks Data Intelligence Platform para brindar rendimiento y valor. El enfoque unificado de la plataforma para la ingeniería de datos, el análisis y la inteligencia artificial, combinado con sus herramientas de seguridad y gobernanza de datos, capacidades de escalamiento eficientes y un proceso fácil de implementar, la convierten en una opción atractiva para las organizaciones.

Como lo expresó sucintamente un director de una importante empresa de software, Databricks Data Intelligence Platform funciona como una "ventanilla única" donde los equipos pueden realizar todos sus procesos de datos sin salir de la plataforma. Por lo tanto, Databricks Data Intelligence Platform está destinada a organizaciones que buscan equilibrar capacidades avanzadas con eficiencia operativa, al tiempo que posicionan positivamente a los equipos para futuros desafíos de datos.