Якщо ви коли-небудь працювали в компанії, яка має справу з великою кількістю інформації, ви, ймовірно, бачили, наскільки «хаотичними» можуть бути дані. Традиційно керування цією інформацією означало роботу з простими Excel-таблицями або виконання запитів до численних різних баз даних у різних відділах. Більшість цієї роботи базується на SQL, який є спільною мовою для роботи з даними, або іноді на Python для більш складної аналітики.

Сьогодні більшість компаній розділили свої дані на два абсолютно різні світи:

• Сховища даних (Data Warehouses): містять організовані, структуровані дані (уявіть собі величезні колекції таблиць, подібно до великої книги Excel), які використовуються переважно для бізнес-звітів;
• Озера даних (Data Lakes): зберігають сирі, неструктуровані дані, такі як зображення, відео або великі журнали для машинного навчання.

Обидві системи добре виконують свої завдання, але майже не взаємодіють між собою. Це створює «сховища даних» (Data Silos), коли інформація ізольована в різних місцях. Це призводить до непослідовних результатів, високих витрат і великої кількості ручної роботи лише для переміщення даних. Databricks був створений оригінальними розробниками Apache Spark саме для вирішення цієї проблеми шляхом впровадження нової уніфікованої архітектури — Lakehouse.

Основні проблеми, які вирішує Databricks

Щоб зрозуміти, чому Databricks такий популярний, потрібно розглянути три основні «головні болі», які він знімає для команд з даними:

• Складність і обслуговування: раніше налаштування середовища для «великих даних» вимагало ручної інсталяції серверів і складного програмного забезпечення. Databricks повністю керується у хмарі (AWS, Azure або GCP). Можна запустити потужний кластер комп'ютерів лише кількома кліками;
• Відсутність співпраці: інженери даних пишуть код, а бізнес-аналітики використовують SQL (та Python у складніших випадках). Зазвичай вони працюють у різних інструментах. Databricks надає Notebooks, а також SQL Editor, де всі можуть працювати в одному просторі, обмінюючись кодом і коментарями в реальному часі;
• Надійність даних: сирі дані часто «брудні» або неповні. Databricks використовує технологію Delta Lake, щоб гарантувати, що дані, які ви читаєте, завжди високоякісні, надійні та «готові до використання у виробництві».

Ефективність і простота

Гасло Databricks — «Простота». Замість керування апаратним забезпеченням, увага зосереджується на даних.

Уявіть собі роздрібну компанію, яка намагається передбачити продажі. Без Databricks їй довелося б витратити тижні на перенесення даних із журналів вебсайту до бази даних лише для їх аналізу. З Databricks ці дані можна миттєво завантажити, очистити за допомогою Python або SQL у спільному ноутбуці та побудувати модель прогнозування — усе в одному середовищі. Це перетворює фрагментований, повільний процес на оптимізовану, високошвидкісну «фабрику даних».

Чому це важливо для вашої кар'єри

Оскільки компанії відходять від «старих заплутаних систем», вони шукають фахівців, які розуміють, як працювати в середовищі Lakehouse. Незалежно від того, чи ви майбутній Data Engineer, Data Scientist або Data Analyst, вміння орієнтуватися у робочому просторі Databricks стає базовою навичкою в сучасному світі даних.