Consultoria Databricks para lakehouse, engenharia de dados e IA
Consultoria Databricks: projeto de lakehouse, Delta Lake, governança com Unity Catalog, pipelines Lakeflow, Mosaic AI e controle de custos para dados corporativos.
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01
Um lakehouse Databricks em que engenheiros e analistas podem confiar
O Databricks dá muito poder a uma equipe de dados: formatos de tabela abertos, Spark em qualquer escala, streaming e batch no mesmo lugar e machine learning ao lado dos dados. Essa liberdade também costuma ser o problema. Sem um projeto, os workspaces se enchem de notebooks sem dono, os clusters ficam ligados mais tempo do que o necessário e três equipes constroem três versões da mesma tabela.
Nossa consultoria Databricks organiza a plataforma: uma arquitetura lakehouse com camadas claras, o Unity Catalog governando cada tabela e modelo, pipelines declarados e testados em vez de executados à mão e políticas de computação que mantêm a fatura alinhada ao valor entregue. Trabalhamos na sua conta de nuvem e nos seus workspaces, e entregamos um código que seus engenheiros podem assumir.
Fazemos muito desse trabalho para equipes farmacêuticas e de ciências da vida. Nosso fundador, Harsh Khubchandani, fez carreira em consultoria de operações comerciais farmacêuticas na ZS, então os dados do outro lado do pipeline (prescrições, feeds de farmácias especializadas, claims, cadastros de profissionais de saúde) são terreno conhecido.
02
O que a nossa consultoria Databricks inclui
Arquitetura lakehouse
Um projeto em camadas bronze, prata e ouro sobre o Delta Lake, com workspaces, catálogos e ambientes organizados para manter desenvolvimento, testes e produção separados.
- Camadas medallion com responsáveis definidos
- Tabelas Delta Lake com validação de esquema
- Projeto de workspaces e ambientes
Governança com Unity Catalog
Um único lugar para gerenciar acessos, linhagem e auditoria de tabelas, arquivos, modelos e funções, incluindo a migração de configurações legadas do Hive metastore.
- Estrutura de catálogos e esquemas
- Permissões, filtros de linha e máscaras de coluna
- Linhagem e auditoria para dados regulados
Pipelines com Lakeflow
Ingestão pelo Lakeflow Connect ou pelas ferramentas que você já usa, transformações no Lakeflow Spark Declarative Pipelines (o produto antes chamado Delta Live Tables) e orquestração no Lakeflow Jobs.
- Tabelas declaradas com expectativas de qualidade de dados
- Cargas incrementais e em streaming
- Monitoramento e alertas de falhas
Machine learning e IA generativa
Modelos e agentes construídos com Mosaic AI: MLflow para rastreamento, Model Serving para implantação, Vector Search para recuperação e Agent Bricks quando um agente gerenciado fizer sentido.
- Tabelas de features governadas no Unity Catalog
- Avaliação antes que qualquer coisa chegue aos usuários
- Monitoramento das entradas e saídas dos modelos
Controle de custos
Políticas de computação, job clusters em vez de clusters sempre ligados, serverless onde for mais barato e relatórios de gastos por workspace e por equipe.
- Políticas de clusters e de computação
- Jobs e SQL warehouses no tamanho certo
- System tables para relatórios de uso
Migração para o Databricks
Hadoop, Spark on-premise, ferramentas de ETL legadas ou data warehouses antigos migrados para o lakehouse, com os resultados conciliados antes de desligar os jobs antigos.
- Inventário de jobs e código
- Conversão e execuções em paralelo
- Conciliação com os resultados atuais
03
Databricks ou Snowflake?
Os dois são plataformas robustas, e muitas grandes empresas usam ambos. A escolha geralmente depende de quem faz o trabalho e de qual é o trabalho.
| Databricks | Snowflake | |
|---|---|---|
| Usuários principais | Engenheiros e cientistas de dados que trabalham com Python, SQL e Spark | Analistas e engenheiros que trabalham principalmente com SQL |
| Armazenamento | Formatos abertos (Delta Lake) no seu próprio armazenamento em nuvem | Armazenamento gerenciado, com suporte a formatos de tabela abertos |
| Ponto forte | Engenharia de dados pesada, streaming e machine learning | Data warehouse gerenciado com pouco ajuste e compartilhamento de dados |
| Governança | Unity Catalog | Funções, políticas e recursos de governança do Horizon |
| Escolha quando | ML e engenharia são centrais e você quer formatos abertos | BI e análise em SQL são centrais e você quer pouco esforço operacional |
Trabalhamos com as duas plataformas e recomendamos a que fizer mais sentido. Veja consultoria Snowflake para o outro lado.
04
Onde o Databricks se encaixa para equipes farmacêuticas e de ciências da vida
05
Case resumido: relatórios de acesso de pacientes
Um provedor de terapias especializadas refazia à mão, a cada ciclo, seus relatórios de acesso de pacientes, com identificadores que não batiam entre as fontes. Criamos identificadores limpos e uma estrutura de MDM, automatizamos os pipelines de casos e padronizamos relatórios e dashboards, o que reduziu o trabalho manual em 60 a 80 por cento e manteve os relatórios estáveis. No Databricks, o mesmo padrão se traduz em pipelines declarados alimentando um cadastro mestre governado e tabelas ouro de relatórios. Para a parte de dados mestres, veja gestão de dados mestres de pacientes.
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Como funciona um projeto
Avaliação
Analisamos workspaces, pipelines, governança, gastos com computação e os resultados de que o negócio depende.
Projeto
As camadas do lakehouse, a estrutura do Unity Catalog, os padrões de pipeline e as políticas de computação são acordados por escrito.
Construção
Pipelines e tabelas entram fonte por fonte, com expectativas de qualidade e testes desde o início.
Conciliação e virada
Os novos resultados rodam em paralelo com os antigos e só substituem os antigos quando batem.
Entrega e expansão
Sua equipe recebe documentação e demonstrações guiadas, e casos de uso de ML ou IA generativa são adicionados sobre a base governada.
07
Como tratamos os seus dados
08
Perguntas sobre consultoria Databricks
O que a consultoria Databricks inclui?
Você precisa de um parceiro de implementação Databricks?
O que é um lakehouse Databricks?
O que aconteceu com o Delta Live Tables?
Como reduzir os custos do Databricks?
O Databricks é adequado para dados de ciências da vida?
09
Serviços relacionados
Veja arquitetura de dados e ingestão de dados para as camadas em torno do lakehouse, consultoria de IA para casos de uso além da plataforma e consultoria Microsoft Fabric e Azure se você usa o Azure Databricks junto com o Fabric.
Conte o que o seu lakehouse precisa entregar
Descreva seus workspaces, fontes e os resultados que importam. Retornaremos com a forma como abordaríamos o projeto e o que corrigir primeiro.
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