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  • Foto del escritorEfrain Jesus Muñoz Gomez

Databricks en Azure: Plataforma de análisis de datos colaborativa

Actualizado: 5 ene

En el 2022, en el mundo se generó alrededor de 97 zettabytes de datos, lo que equivale a 19 terabytes de datos por persona relacionados a la creación, captura, copia o consumo de información; con una estimación a duplicarse para el año 2025 (1). Cada acción que realizas genera un rastro; así por ejemplo, queda registrado en una app de

running la cantidad de pasos que realizas cada día o las transacciones bancarias que realizas a diario. Estos datos permiten a las empresas tomar decisiones basadas en patrones, mejorando la eficiencia en la implementación de estrategias, comprensión del mercado y anticipando acciones. Sin embargo, el procesamiento en tiempo real de grandes volúmenes de datos es un desafío empresarial crucial en la actualidad. Requiere soluciones ágiles y eficientes para aprovechar al máximo la información y así tomar decisiones acertadas con mayor impacto en el negocio.


Databricks es una plataforma de análisis de datos en la nube creada por los fundadores de Apache Spark que se integra con la plataforma en la nube Azure de Microsoft. Proporciona una interfaz colaborativa y fácil de usar para mejorar el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. En el presente artículo, conoceremos más sobre las principales características de esta tecnología y de cómo puede agregar valor con un caso de éxito en el apasionante mundo deportivo, y otro en el ámbito empresarial. Si estás interesado en dominar el arte de las transformaciones en la nube y el procesamiento de big data, te invito a seguir leyendo, ya que Databrick se presenta como una excelente opción.


Como principales características tenemos que resaltar estas tres que marcan la diferencia:


1. Escalabilidad:

Se puede optimizar el entorno de Databricks para escalar de acuerdo con los recursos necesarios en cada momento. Esto permite aumentar o disminuir dinámicamente los recursos de procesamiento y almacenamiento (DU - Data Units) en función de la cantidad de datos y la carga de trabajo requerida. De esta manera, Databricks puede graduarse automáticamente para manejar volúmenes variables de datos, lo que asegura una utilización eficiente de los recursos y garantiza un rendimiento óptimo durante el procesamiento y análisis de datos en la plataforma.


2. Versatilidad y Productividad:

Databricks ofrece una amplia variedad de herramientas y características diseñadas para facilitar la colaboración en equipo y aumentar la productividad de los usuarios. Esta plataforma proporciona un entorno colaborativo en el cual científicos de datos, ingenieros y analistas pueden trabajar conjuntamente de manera efectiva. Además, Databricks es compatible con varios lenguajes de programación, incluyendo Python, R, SQL, Scala y Java, lo que brinda a los usuarios flexibilidad para utilizar las herramientas que mejor se adapten a sus necesidades y conocimientos.


3. Integración con Azure

La integración de Databricks con Azure permite a los usuarios aprovechar los notebooks de Databricks directamente dentro de la plataforma de Azure. Esto brinda la ventaja de utilizar los servicios de Azure, como Storage Account y Machine Learning, para mejorar las capacidades de Databricks. Esta colaboración simplifica la ingesta de datos desde diversas fuentes de información, lo que resulta en un proceso más fluido y eficiente de análisis y procesamiento de datos en la nube. Así, los usuarios pueden sacar el máximo provecho de ambas plataformas combinadas para lograr resultados más sólidos en sus proyectos de análisis de datos.


Caso de aplicación en el ámbito deportivo:


La Liga En el año 2022, la Liga de fútbol española implementó el uso de Databricks para la parte de análisis de datos, lo que resultó en una notable mejora en la experiencia del televidente al ver los partidos de La Liga.


La elección de la plataforma de Databricks por el departamento de BI & Analytics de LaLiga se dio principalmente porque necesitaban una solución para proyectos con grandes volúmenes de datos y capacidades de procesamiento avanzadas. Buscaban una plataforma que les permitiera trabajar con algoritmos predictivos y en tiempo real, además de poder cargar grandes cantidades de datos en memoria y escalar horizontalmente mediante tecnologías distribuidas. Otro requisito crucial era la capacidad de ejecutar consultas simples de SQL para facilitar el acceso a los datos. Por tanto, Azure Databricks resultó ser la elección adecuada, ya que les proporcionó la flexibilidad y el rendimiento necesario para llevar a cabo la ingesta, exploración, entrenamiento y ejecución de modelos, todo en un entorno en la nube, manteniendo costos de mantenimiento bajos (3). A través de Databricks, pudieron lograr una plataforma poderosa y versátil para abordar los retos de procesamiento de datos a gran escala y ofrecer soluciones analíticas más avanzadas.


Gracias a esta integración, los datos se tratan en tiempo real y se presentan diversos escenarios al televidente, como la probabilidad de que cierto jugador anote un gol bajo ciertas condiciones, estadísticas del partido, entre otros (2). Esta interacción basada en datos ha enriquecido la experiencia de los espectadores al proporcionarles información valiosa y análisis detallados durante los encuentros de fútbol. Al contemplar cómo la tecnología está transformando la manera en que vivimos y disfrutamos del deporte, es inevitable preguntarse qué más nos depara el futuro en términos de análisis y personalización en el mundo del entretenimiento deportivo. Sin duda, el uso de herramientas como Databricks abre un mundo de posibilidades para mejorar aún más la experiencia de los aficionados al fútbol y otros deportes.


Aplicación en el ámbito empresarial


En Sinergy Tech tenemos experiencia valiosa en la aplicación de Databricks en la plataforma de MS Azure, citando un caso, hemos mejorado y ampliado el procesamiento en la nube de las campañas implementadas del Área de Marketing Digital de una empresa líder en el Perú. La data de los pipelines trabajados proviene de las redes sociales como Facebook e Instagram; de Google Analytics, sumando información de la actividad y registro de datos en el portal del cliente; así como del CRM Salesforce, con la información de los Leads y sus respectivos estados del embudo de ventas y gestión de la oportunidad.



Gráfico 1

De manera que se pueden procesar múltiples formatos como avro, parquet y json de las diferentes fuentes citadas, utilizando repositorios intermedios en MS Azure Blob Storage y propios de Databricks para finalmente guardar esta información ya consolidada en MS Azure SQL Database (Gráfico 1). Todos estos datos finalmente son aprovechados o capitalizados por tableros en MS Power BI que exhiben los indicadores, cuadros y gráficos que agregan valor a las labores de análisis y toma de decisiones del área de Marketing Digital. Si estás buscando mejorar el rendimiento de tu empresa y aumentar la eficiencia en el procesamiento y análisis de datos, ¡contáctanos y haremos una demo para ti! Descubre cómo SINERGY TECH puede llevar tus operaciones al siguiente nivel con nuestras soluciones personalizadas y líderes en el mercado.



Fuentes:

(1) DOMO 2022

https://www.domo.com/data-never-sleeps


(2) Databricks 2022


(3) Guillermo Roldán 2021


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