Databricks er en skybasert plattform for dataprosessering, primært beregnet på data engineers og data scientists. Hovedfordelen med plattformen ligger i Databricks sin evne til å håndtere enorme mengder data. Dette gjør plattformen spesielt godt egnet for avanserte analyseformål – inkludert bygging av maskinlæringsmodeller, prediksjon, AI, håndtering av big data og andre avanserte analyser.
Databricks er basert på Spark og kan transformere data ved hjelp av språkene Python (PySpark), SparkSQL, Scala og R. Data og informasjon kan visualiseres i Databricks sine egen integrerte dashboards, men har også mange aktive APIer for populær visualiseringsverktøy som f.eks.: Power BI, Microsoft Fabric, Oracle Analytics, QlikView, Tableau, etc.
Essensielt er at Databricks er bygget på en lakehouse-arkitektur, som kombinerer de beste elementene fra data lake og datavarehus. Denne arkitekturtypen tilbyr en fleksibel og skalerbar løsning for å lagre og analysere massive mengder av både strukturerte og ustrukturerte data. Samtidig tilrettelegger den godt for både batch- og strømbehandling av data.
Lakehouse-arkitektur skiller lagring fra behandling. På lik linje som en data lake, tilrettelegger den for raskt inntak (ingestion) og lagring av store mengder rådata. Samtidig legger lakehouse-arkitekturen også godt til rette for strukturering og god data governance med hjelp av funksjonalitet fra datavarehus. Noen nevneverdige fordeler med dette er at det fjerner behovet for å implementere to systemer, reduserer kostnader, dataduplisering og ventetid.
Med lakehouse-arkitektur i bunn, tilrettelegger Databricks godt for avanserte analyser, maskinlæring og AI, direkte på dataen, samtidig som det støtter opp om BI-verktøy. Dette gjør det enklere og raskere å hente ut innsikt fra dataene, som igjen kan ha betydelig verdi i beslutningstaking og aksjoner i bedrifter.
Cegal har inngått partnerskap med Databricks og har flere konsulenter som kan bistå og veilede deg og din bedrift.