Se hai mai lavorato in un'azienda che gestisce grandi quantità di informazioni, probabilmente hai visto quanto i dati possano diventare "disordinati". Tradizionalmente, la gestione di queste informazioni significava passare da semplici fogli Excel a interrogare una moltitudine di database diversi tra vari dipartimenti. Gran parte di questo lavoro si basa su SQL, che è il linguaggio comune per i dati, o talvolta su Python per analisi più avanzate.

Oggi, la maggior parte delle aziende ha suddiviso i propri dati in due mondi completamente diversi:

• Data Warehouse: contengono dati organizzati e strutturati (pensa a grandi raccolte di tabelle, simili a un enorme file Excel) utilizzati principalmente per report aziendali;
• Data Lake: archiviano dati grezzi e non organizzati, come immagini, video o grandi log utilizzati nel Machine Learning.

Sebbene entrambi i sistemi siano efficaci nei rispettivi ambiti, non comunicano bene tra loro. Questo crea "Data Silo", dove le informazioni rimangono bloccate in luoghi diversi. Ciò porta a risultati incoerenti, costi elevati e molto lavoro manuale solo per spostare i dati. Databricks è stato creato dagli ideatori originali di Apache Spark proprio per risolvere questo problema, introducendo una nuova architettura unificata: il Lakehouse.

I principali problemi risolti da Databricks

Per capire perché Databricks è così popolare, bisogna considerare i tre principali "problemi" che elimina per i team di dati:

• Complessità e manutenzione: in passato, configurare un ambiente "big data" richiedeva l'installazione manuale di server e software complessi. Databricks è completamente gestito nel cloud (AWS, Azure o GCP). È possibile avviare un potente cluster di computer con pochi clic;
• Mancanza di collaborazione: i data engineer scrivono codice, mentre gli analisti aziendali utilizzano SQL (e Python, nei casi più avanzati). Di solito lavorano con strumenti diversi. Databricks offre Notebook e un Editor SQL, dove tutti possono lavorare nello stesso spazio, condividendo codice e commenti in tempo reale;
• Affidabilità dei dati: i dati grezzi sono spesso "sporchi" o incompleti. Databricks utilizza la tecnologia Delta Lake per garantire che i dati letti siano sempre di alta qualità, affidabili e "pronti per la produzione".

Efficienza e Semplicità

Il mantra di Databricks è "Semplicità". Invece di gestire l'hardware, l'attenzione è rivolta ai dati.

Immagina un'azienda retail che cerca di prevedere le vendite. Senza Databricks, potrebbe impiegare settimane a trasferire i dati dai log del sito web a un database solo per analizzarli. Con Databricks, può acquisire quei dati istantaneamente, pulirli utilizzando Python o SQL in un notebook condiviso e costruire un modello predittivo, tutto nello stesso ambiente. Trasforma un processo frammentato e lento in una "fabbrica di dati" efficiente e ad alta velocità.

Importanza per la Carriera

Man mano che le aziende abbandonano i "vecchi sistemi disordinati", cercano professionisti che sappiano operare in un ambiente Lakehouse. Che tu sia un aspirante Data Engineer, Data Scientist o Data Analyst, conoscere il workspace di Databricks sta diventando una competenza fondamentale nel moderno panorama dei dati.