Que o Databricks é uma plataforma voltada à inovação em dados e Inteligência Artificial, nós já ouvimos falar. Mas você já parou para pensar em como diferentes profissionais da área de dados utilizam a plataforma no dia a dia?
Embora a plataforma seja frequentemente associada à Engenharia de Dados, seu ecossistema vai muito além da construção de pipelines. Nessa discussão, trouxe um pouco sobre como cada profissional de dados utiliza o Databricks, quais ferramentas estão disponíveis para suas principais atividades e como esses diferentes papéis se integram dentro de um mesmo ambiente.
Analistas de Dados
Começando pelos analistas de dados, o Databricks vai muito além da consulta em SQL. A plataforma oferece um ambiente unificado para explorar dados, criar análises, desenvolver modelos analíticos e compartilhar insights.
Os notebooks permitem trabalhar com linguagens SQL, Python, R e Scala e utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy e PySpark para limpeza, transformação e exploração de dados. Essa flexibilidade possibilita desde análises exploratórias simples até modelos estatísticos mais avançados.
Além disso, o Databricks SQL também oferece a opção de criação de dashboards interativos, com consultas compartilhadas e monitoramento de indicadores diretamente na plataforma. Como os dados ficam centralizados e governados no Unity Catalog, os analistas podem consumir informações centralizadas com um ambiente totalmente integrado.
A integração com ferramentas de Business Intelligence, como Power BI, Tableau e Grafana, também se torna facilitada, permitindo que datasets preparados no Databricks sejam consumidos em diferentes soluções de visualização.
Engenheiros de Dados
Provavelmente é aqui que o Databricks se tornou mais conhecido, para engenheiros de dados, a plataforma reúne praticamente todo o ciclo de vida dos dados na construção de pipelines em um único ambiente. Os notebooks permitem desenvolver pipelines utilizando PySpark, SQL, Scala e Python, aproveitando o processamento distribuído do Apache Spark para trabalhar com grandes volumes de dados de forma otimizada.
Além do desenvolvimento, a plataforma oferece recursos para:
Ingestão de dados em batch e streaming, contando com uma diversidade de ferramentas com integração direta ou facilitadas para ingestão de dados na plataforma;
Construção de pipelines com Delta Live Tables (Lakeflow Declarative Pipelines);
Orquestração de workflows, tornando o processamento dos pipelines automatizado e contanto com regras de alerta, gatilhos programados e fluxos de cargas de trabalho automatizadas;
Monitoramento de execuções. O ambiente também é otimizado para observabilidade de processamento, consumo, custos e conta com configurações de regras e políticas para manter um controle gerenciado de acordo com as regras da organização;
Bases de dados unificadas no Delta Lake. Durante todo o processo de orquestração de notebooks, a ferramenta conta com uma arquitetura que integra as cargas de trabalho dos dados a uma base de dados unificada e governada.
Outro diferencial é a governança, com o Unity Catalog, também é possível controlar permissões, catálogo de dados, lineage, auditoria e compartilhamento de dados mais seguro entre equipes.
Cientistas de Dados
Para cientistas de dados, o Databricks oferece um ambiente colaborativo que reúne exploração de dados, experimentação e desenvolvimento de modelos em uma única plataforma.
Os notebooks facilitam a análise exploratória, modelagem de dados, treinamento de modelos estatísticos e validação utilizando bibliotecas do ecossistema Python, como scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch e Pandas, além do processamento distribuído com PySpark quando necessário.
Como os dados já estão governados no Unity Catalog, o cientista consegue acessar conjuntos de dados consistentes sem precisar movimentá-los entre diferentes plataformas.
Outro ponto importante é o suporte ao MLflow, permitindo criar experimentos, comparar métricas, versionar modelos e controlar todo o ciclo de vida de Machine Learning.
Tudo isso enquanto ainda oferece suporte ao monitoramento de qualidade dos dados durante o processamento de cargas de trabalho.
Engenheiros de Machine Learning e IA
Com a evolução da plataforma para o conceito de Data Intelligence, o Databricks passou a oferecer um ecossistema completo para desenvolvimento de aplicações de Inteligência Artificial.
Além de todos os recursos utilizados pelos cientistas de dados, os engenheiros de ML e IA contam com ferramentas específicas para colocar modelos em produção e construir aplicações inteligentes.
Entre os principais recursos estão:
Model Serving: para disponibilização de modelos via APIs;
Agent Bricks: para desenvolvimento de agentes e utilização de LLMs;
Mosaic AI: para construção e avaliação de aplicações de IA generativa;
Vector Search: para soluções baseadas em RAG;
Feature Engineering: para reutilização de atributos e funções em modelos;
Gerenciamento de experimentos e modelos com MLflow;
Playground: para testes e exploração de modelos.
Tudo isso acontece mantendo a mesma governança de dados proporcionada pelo Unity Catalog, permitindo controlar acesso a tabelas, modelos, vetores e artefatos de IA em um único ambiente.
Arquiteto de Dados
Por último, mas não menos importante, vamos falar de cenários onde times de dados possuem grandes equipes e, para uma maior robustez, é comum que tenhamos o papel dos arquitetos de dados que utilizam o Databricks para definir a arquitetura de projetos utilizando o Lakehouse, governança de dados no Unity Catalog, políticas de segurança, organização de catálogos e otimização de custos e performance. Essa atuação complementa cada um dos profissionais acima citados e se aproxima da realidade de muitas equipes de dados que desejam maior maturidade em seus times, se tornando um papel fundamental garantindo a maior segurança e qualidade das soluções.
Embora cada função utilize recursos diferentes, todas compartilham a mesma plataforma, os mesmos dados governados e o mesmo ambiente integrado e tudo sem a necessidade de migrar dados entre diversas ferramentas. É justamente essa unificação que torna o Databricks uma plataforma tão relevante e versátil para as equipes de dados.
E você, o que mais utiliza na sua atuação do dia a dia? Quais dessas possibilidades de atuações na plataforma você ainda não conhecia?