Consultoría Databricks para lakehouse, ingeniería de datos e IA
Consultoría Databricks: diseño de lakehouse, Delta Lake, gobierno con Unity Catalog, pipelines Lakeflow, Mosaic AI y control de costes para datos empresariales.
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Un lakehouse en Databricks en el que confíen sus ingenieros y sus analistas
Databricks da mucho poder a un equipo de datos: formatos de tabla abiertos, Spark a cualquier escala, streaming y batch en un mismo lugar, y machine learning junto a los datos. Esa libertad suele ser también el problema. Sin un diseño, los workspaces se llenan de notebooks sin responsable, los clústeres funcionan más tiempo del necesario y tres equipos construyen tres versiones de la misma tabla.
Nuestra consultoría Databricks pone orden en la plataforma: una arquitectura lakehouse con capas claras, Unity Catalog gobernando cada tabla y cada modelo, pipelines declarados y probados en lugar de ejecutados a mano, y políticas de cómputo que mantienen la factura en línea con el valor que aporta. Trabajamos en su cuenta cloud y en sus workspaces, y entregamos código que sus ingenieros pueden asumir.
Gran parte de este trabajo lo hacemos para equipos farmacéuticos y de ciencias de la vida. Nuestro fundador, Harsh Khubchandani, se formó en consultoría de operaciones comerciales farmacéuticas en ZS, así que los datos al otro lado del pipeline (recetas, feeds de farmacias especializadas, claims, maestros de HCP) son terreno conocido.
02
Qué incluye nuestra consultoría Databricks
Arquitectura lakehouse
Un diseño por capas bronze, silver y gold sobre Delta Lake, con workspaces, catálogos y entornos organizados para que desarrollo, pruebas y producción permanezcan separados.
- Capas medallion con responsables claros
- Tablas Delta Lake con control de esquema
- Diseño de workspaces y entornos
Gobierno con Unity Catalog
Un único lugar para gestionar accesos, linaje y auditoría de tablas, archivos, modelos y funciones, incluida la migración desde configuraciones heredadas de Hive metastore.
- Estructura de catálogos y esquemas
- Permisos, filtros de filas y máscaras de columnas
- Linaje y auditoría para datos regulados
Pipelines con Lakeflow
Ingesta mediante Lakeflow Connect o sus herramientas actuales, transformaciones en Lakeflow Spark Declarative Pipelines (el producto antes llamado Delta Live Tables) y orquestación en Lakeflow Jobs.
- Tablas declaradas con expectativas de calidad de datos
- Cargas incrementales y en streaming
- Monitorización y alertas ante fallos
Machine learning e IA generativa
Modelos y agentes construidos con Mosaic AI: MLflow para el seguimiento, Model Serving para el despliegue, Vector Search para la recuperación y Agent Bricks cuando encaja la creación de un agente gestionado.
- Tablas de features gobernadas en Unity Catalog
- Evaluación antes de que nada llegue a los usuarios
- Monitorización de entradas y salidas de los modelos
Control de costes
Políticas de cómputo, job clusters en lugar de clústeres siempre encendidos, serverless donde resulte más barato e informes de gasto por workspace y por equipo.
- Políticas de clústeres y de cómputo
- Jobs y SQL warehouses dimensionados correctamente
- System tables para informes de uso
Migración a Databricks
Hadoop, Spark on-premise, herramientas ETL heredadas o data warehouses antiguos trasladados al lakehouse, con resultados conciliados antes de apagar los procesos antiguos.
- Inventario de jobs y código
- Conversión y ejecuciones en paralelo
- Conciliación con los resultados actuales
03
¿Databricks o Snowflake?
Ambas son plataformas capaces, y muchas grandes empresas usan las dos. La elección suele depender de quién hace el trabajo y de qué trabajo se trata.
| Databricks | Snowflake | |
|---|---|---|
| Usuarios principales | Ingenieros y científicos de datos que trabajan con Python, SQL y Spark | Analistas e ingenieros que trabajan sobre todo en SQL |
| Almacenamiento | Formatos abiertos (Delta Lake) en su propio almacenamiento cloud | Almacenamiento gestionado, con soporte para formatos de tabla abiertos |
| Punto fuerte | Ingeniería de datos exigente, streaming y machine learning | Data warehousing gestionado con poco ajuste, y compartición de datos |
| Gobierno | Unity Catalog | Roles, políticas y funciones de gobierno de Horizon |
| Elíjala cuando | El ML y la ingeniería son centrales y quiere formatos abiertos | El BI y la analítica SQL son centrales y quiere poco esfuerzo operativo |
Trabajamos con ambas y le recomendaremos la que encaje. Consulte consultoría Snowflake para la otra opción.
04
Dónde encaja Databricks en equipos farmacéuticos y de ciencias de la vida
05
Caso resumido: informes de acceso de pacientes
Un proveedor de terapias especializadas reconstruía a mano sus informes de acceso de pacientes en cada ciclo, con identificadores que no coincidían entre fuentes. Creamos identificadores limpios y una estructura MDM, automatizamos los pipelines de casos y estandarizamos informes y dashboards, lo que redujo el trabajo manual entre un 60 y un 80 por ciento y estabilizó los informes. En Databricks, el mismo patrón se traduce en pipelines declarados que alimentan un maestro gobernado y tablas gold de reporting. Para la parte de datos maestros, consulte gestión de datos maestros de pacientes.
06
Cómo se desarrolla un proyecto
Evaluar
Revisamos workspaces, pipelines, gobierno, gasto en cómputo y los resultados de los que depende el negocio.
Diseñar
Las capas del lakehouse, la estructura de Unity Catalog, los estándares de pipelines y las políticas de cómputo se acuerdan por escrito.
Construir
Pipelines y tablas se incorporan fuente por fuente, con expectativas de calidad y pruebas desde el principio.
Conciliar y migrar
Los nuevos resultados se ejecutan en paralelo con los antiguos y solo se hace el cambio cuando coinciden.
Traspasar y ampliar
Su equipo recibe documentación y sesiones guiadas, y los casos de uso de ML o IA generativa se añaden sobre la base gobernada.
07
Cómo tratamos sus datos
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Preguntas sobre consultoría Databricks
¿Qué incluye la consultoría Databricks?
¿Necesita un partner de implementación de Databricks?
¿Qué es un lakehouse de Databricks?
¿Qué pasó con Delta Live Tables?
¿Cómo se reducen los costes de Databricks?
¿Es Databricks adecuado para datos de ciencias de la vida?
09
Servicios relacionados
Consulte arquitectura de datos e ingesta de datos para las capas que rodean al lakehouse, consultoría de IA para casos de uso más allá de la plataforma y consultoría de Microsoft Fabric y Azure si usa Azure Databricks junto con Fabric.
Cuéntenos qué debe aportar su lakehouse
Describa sus workspaces, sus fuentes y los resultados que importan. Le responderemos con nuestro enfoque y con lo que conviene corregir primero.
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