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Cresça profissionalmente com nossos artigos ricos e gratuitos sobre dados e tenha resultados em sua empresa.
Como a integração entre dados estruturados, conhecimento corporativo e inteligência artificial amplia o acesso à informação e apoia decisões em diferentes áreas da empresa.
Como a integração de dados, a visão Customer 360 e a inteligência artificial ajudam empresas a conhecer melhor seus clientes e a transformar informações dispersas em decisões de negócio.
Entenda como as duas plataformas trabalham com engenharia de dados, analytics, governança e inteligência artificial, e quais critérios considerar antes de investir em uma arquitetura de dados. A escolha de uma plataforma de dados influencia diretamente como uma empresa organiza suas informações, desenvolve soluções analíticas, controla custos e prepara sua estrutura tecnológica para novas demandas de negócio. Nesse cenário, Databricks e Snowflake aparecem frequentemente entre as alternativas avaliadas por organizações que precisam modernizar seus ambientes de dados. Ambas oferecem recursos para processamento, análise, governança e inteligência artificial, mas possuem características arquiteturais e abordagens de desenvolvimento que merecem atenção. A comparação entre Databricks e Snowflake envolve muito mais do que funcionalidades disponíveis em cada plataforma. Uma organização que pretende modernizar seu data warehouse tem prioridades diferentes de outra que precisa integrar dados de múltiplas fontes, processar eventos em tempo real ou desenvolver aplicações de machine learning e IA generativa. Entender essas diferenças ajuda a construir uma arquitetura coerente com os requisitos técnicos, o investimento disponível e os objetivos de crescimento da empresa.
Databricks: o que é, como funciona e como pode transformar a estratégia de Dados e IA da sua empresa
Entenda como o Databricks transforma a estratégia de dados & IA da sua empresa. Entre em contato para saber mais!
1. O Desafio da Produtividade e a Fragmentação da Informação nas Grandes Corporações
Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.
