Consulenza Databricks per lakehouse, data engineering e AI
Consulenza Databricks: progettazione lakehouse, Delta Lake, governance con Unity Catalog, pipeline Lakeflow, Mosaic AI e controllo dei costi per dati aziendali.
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Un lakehouse Databricks su cui possono contare sia gli ingegneri sia gli analisti
Databricks mette nelle mani di un team dati una grande potenza: formati di tabella aperti, Spark a qualsiasi scala, streaming e batch in un unico ambiente, machine learning accanto ai dati. Proprio questa libertà è il problema più comune. Senza un progetto, i workspace si riempiono di notebook senza un responsabile, i cluster restano accesi più del necessario e tre team costruiscono tre versioni della stessa tabella.
La nostra consulenza Databricks dà una struttura alla piattaforma: un’architettura lakehouse con livelli chiari, Unity Catalog a governare ogni tabella e ogni modello, pipeline dichiarate e testate invece che lanciate a mano, e policy di calcolo che mantengono la spesa in linea con il valore. Lavoriamo nel Suo account cloud e nei Suoi workspace e consegniamo codice che i Suoi ingegneri possono gestire in autonomia.
Svolgiamo molto di questo lavoro per team del settore farmaceutico e delle scienze della vita. Il nostro fondatore, Harsh Khubchandani, si è formato nella consulenza sulle operazioni commerciali farmaceutiche in ZS, quindi i dati dall’altra parte della pipeline (prescrizioni, flussi delle specialty pharmacy, claims, anagrafiche HCP) sono un terreno conosciuto.
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Che cosa comprende la nostra consulenza Databricks
Architettura lakehouse
Un design a livelli bronze, silver e gold su Delta Lake, con workspace, cataloghi e ambienti organizzati in modo che sviluppo, test e produzione restino separati.
- Livelli medallion con responsabilità chiare
- Tabelle Delta Lake con controllo dello schema
- Progettazione di workspace e ambienti
Governance con Unity Catalog
Un unico punto per gestire accessi, lineage e audit su tabelle, file, modelli e funzioni, inclusa la migrazione dalle vecchie configurazioni con Hive metastore.
- Struttura di cataloghi e schemi
- Grant, filtri di riga e maschere di colonna
- Lineage e audit per i dati regolamentati
Pipeline con Lakeflow
Acquisizione dei dati con Lakeflow Connect o con gli strumenti che già usa, trasformazioni in Lakeflow Spark Declarative Pipelines (il prodotto noto in precedenza come Delta Live Tables) e orchestrazione con Lakeflow Jobs.
- Tabelle dichiarate con regole di qualità dei dati
- Caricamenti incrementali e in streaming
- Monitoraggio e avvisi in caso di errori
Machine learning e GenAI
Modelli e agenti costruiti con Mosaic AI: MLflow per il tracciamento, Model Serving per il rilascio, Vector Search per il retrieval e Agent Bricks quando un agente gestito è la soluzione giusta.
- Tabelle di feature governate in Unity Catalog
- Valutazione prima che qualcosa arrivi agli utenti
- Monitoraggio di input e output dei modelli
Controllo dei costi
Policy di calcolo, job cluster al posto di cluster sempre accesi, serverless dove costa meno e report della spesa per workspace e team.
- Policy per cluster e risorse di calcolo
- Job e SQL warehouse dimensionati correttamente
- System tables per il report sui consumi
Migrazione a Databricks
Hadoop, Spark on-premise, vecchi strumenti ETL o data warehouse datati portati sul lakehouse, con output riconciliati prima di spegnere i vecchi job.
- Inventario di job e codice
- Conversione ed esecuzioni in parallelo
- Riconciliazione con gli output attuali
03
Databricks o Snowflake?
Sono entrambe piattaforme valide e molte grandi aziende le usano tutte e due. Di solito la scelta dipende da chi svolge il lavoro e da che tipo di lavoro è.
| Databricks | Snowflake | |
|---|---|---|
| Utenti principali | Data engineer e data scientist che lavorano in Python, SQL e Spark | Analisti e ingegneri che lavorano soprattutto in SQL |
| Archiviazione | Formati aperti (Delta Lake) nel Suo cloud storage | Storage gestito, con supporto per i formati di tabella aperti |
| Punto di forza | Data engineering intensivo, streaming e machine learning | Data warehouse gestito con poca ottimizzazione manuale e condivisione dei dati |
| Governance | Unity Catalog | Ruoli, policy e funzioni di governance Horizon |
| Quando sceglierla | ML e ingegneria sono centrali e preferisce i formati aperti | BI e analisi SQL sono centrali e desidera un basso impegno operativo |
Lavoriamo su entrambe e consigliamo quella più adatta. Per l’altra opzione, veda la consulenza Snowflake.
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Dove Databricks è utile ai team del farmaceutico e delle scienze della vita
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Caso in breve: reporting sull’accesso dei pazienti
Un fornitore di terapie specialistiche ricostruiva a mano, a ogni ciclo, il proprio reporting sull’accesso dei pazienti, con identificativi che non corrispondevano tra le fonti. Abbiamo creato identificativi puliti e una struttura MDM, automatizzato le pipeline dei casi e standardizzato report e dashboard, riducendo il lavoro manuale dal 60 all’80 per cento e rendendo il reporting stabile. Su Databricks, lo stesso schema si traduce in pipeline dichiarate che alimentano un master governato e tabelle gold per il reporting. Per la parte di master data, veda la gestione dei master data dei pazienti.
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Come si svolge un progetto
Analisi
Esaminiamo workspace, pipeline, governance, spesa di calcolo e gli output da cui dipende il business.
Progettazione
Livelli del lakehouse, struttura di Unity Catalog, standard delle pipeline e policy di calcolo vengono concordati per iscritto.
Sviluppo
Pipeline e tabelle vengono realizzate una fonte alla volta, con regole di qualità e test fin dall’inizio.
Riconciliazione e passaggio
I nuovi output girano in parallelo a quelli vecchi e il passaggio avviene solo quando coincidono.
Consegna ed estensione
Il Suo team riceve documentazione e sessioni guidate, e i casi d’uso di ML o GenAI vengono aggiunti sulla base governata.
07
Come trattiamo i Suoi dati
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Domande sulla consulenza Databricks
Che cosa comprende la consulenza Databricks?
Serve un partner di implementazione Databricks?
Che cos’è un lakehouse Databricks?
Che fine ha fatto Delta Live Tables?
Come si riducono i costi di Databricks?
Databricks è adatto ai dati delle scienze della vita?
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Descriva i Suoi workspace, le fonti e gli output che contano. Le risponderemo con il nostro approccio e con ciò che conviene sistemare per primo.
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