Om du någonsin har arbetat i ett företag som hanterar mycket information har du troligen sett hur "rörig" data kan bli. Traditionellt har hanteringen av denna information inneburit allt från att jonglera enkla Excel-ark till att göra frågor mot en mängd olika databaser i olika avdelningar. Det mesta av detta arbete bygger på SQL, som är det gemensamma språket för data, eller ibland Python för mer avancerad analys.

Numera har de flesta företag delat upp sin data i två helt olika världar:

• Data Warehouses: dessa innehåller organiserad, strukturerad data (tänk stora samlingar av tabeller, ungefär som en gigantisk Excel-arbetsbok) som främst används för affärsrapporter;
• Data Lakes: dessa lagrar rå, oorganiserad data, såsom bilder, video eller stora loggfiler som används inom maskininlärning.

Även om båda systemen är bra på sitt sätt, kommunicerar de inte särskilt bra med varandra. Detta skapar "Data Silos", där information fastnar på olika platser. Det leder till inkonsekventa resultat, höga kostnader och mycket manuellt arbete bara för att flytta data. Databricks skapades av de ursprungliga skaparna av Apache Spark för att lösa just detta problem genom att introducera en ny, enhetlig arkitektur: Lakehouse.

Kärnproblem som Databricks löser

För att förstå varför Databricks är så populärt måste man titta på de tre huvudsakliga "huvudvärken" som den eliminerar för datateam:

• Komplexitet och underhåll: tidigare krävdes manuell installation av servrar och komplex programvara för att sätta upp en "big data"-miljö. Databricks är helt hanterat i molnet (AWS, Azure eller GCP). Du kan starta ett kraftfullt kluster av datorer med bara några klick;
• Brist på samarbete: dataingenjörer skriver kod, medan affärsanalytiker använder SQL (och Python i mer avancerade fall). Vanligtvis arbetar de med olika verktyg. Databricks tillhandahåller Notebooks samt en SQL Editor där alla kan arbeta i samma miljö och dela kod och kommentarer i realtid;
• Datatillförlitlighet: rådata är ofta "smutsig" eller ofullständig. Databricks använder Delta Lake-teknologi för att säkerställa att den data du läser alltid är av hög kvalitet, tillförlitlig och "produktionsklar".

Effektivitet och Enkelhet

Databricks ledord är "Enkelhet." Istället för att hantera hårdvara fokuserar du på data.

Föreställ dig ett detaljhandelsföretag som försöker förutsäga försäljning. Utan Databricks kan de behöva spendera veckor på att flytta data från sina webbplatsloggar till en databas bara för att analysera den. Med Databricks kan de omedelbart ta in den datan, rensa den med Python eller SQL i en delad notebook och bygga en prediktionsmodell, allt inom samma miljö. Det förvandlar en fragmenterad, långsam process till en strömlinjeformad, högpresterande "datafabrik".

Varför det är viktigt för din karriär

När företag lämnar "gamla röriga system" söker de efter yrkespersoner som förstår hur man arbetar i en Lakehouse-miljö. Oavsett om du är blivande Data Engineer, Data Scientist eller Data Analyst blir kunskap om hur man navigerar i Databricks arbetsyta en grundläggande färdighet i dagens datalandskap.