Azure Databricks es una herramienta bastante potente y a continuación, te mencionamos 5 razones por las cuales implementar Azure Databricks como infraestructura base en tu estrategia de datos.

1. Menos tiempo en gestión de infraestructura

Gracias a que Azure Databricks está optimizado para funcionar con la plataforma de servicios en la nube de Microsoft Azure, Azure Databricks cuenta con herramientas de integración sencillas con toda la pila de servicios de Microsoft, haciendo más fácil la conexión de nuevos servicios. Azure Databricks se puede integrar fácilmente con servicios como Power BI para la visualización de datos, Azure Data Factory para la integración de datos o servicios como Azure Machine Learning y Azure Delta Lake.

Además, la gestión de infraestructura hardware para el almacenamiento y procesamiento sobre los datos es simple. En Azure Databricks los clústers vienen listos para usarse, sólo basta elegir el tipo de clúster que necesitamos y lo tenemos listo para empezar a trabajar. Evitando tareas adicionales de gestión de hardware.

2. Mayor productividad

Crear modelos de analítica e inteligencia artificial conllevan la administración de una infraestructura hardware específica dependiendo del caso de uso y la industria. Azure Databricks cuenta con configuración automática de clústeres y cargas de trabajo, reduciendo la tarea de mantener hardware específico para cada modelo analítico y permitiendo que el equipo de analítica pueda concentrarse en las tareas más importantes de diseño y análisis de datos.

Azure Databricks se conecta fácilmente con una lista extensiva de fuentes de datos. Estos pueden estar en formato JSON, CSV, en base de datos SQL, fuentes como MongoDB, Cassandra, ElasticSearch, Snowflake, y demás, facilitando el proceso de extracción, transformación y carga de datos.

3. Seguridad y confiabilidad

Azure Databricks tiene la certificación HITRUST CSF para cumplir con requisitos y regulaciones de seguridad, riesgo y respaldo en la industria. HITRUST CSF es ampliamente adoptado por organizaciones que se están modernizando y enfocando en seguridad y privacidad de la información.

Además, tus datos en Azure Databricks son accesibles por toda la organización en distintos roles. Los usuarios comerciales pueden acceder a los datos desde notebooks, tablas o visualizaciones en herramientas como PowerBI.

4. Modelos analíticos y de machine learning en producción en poco tiempo

Azure Databricks integra entornos de trabajo con todas las librerías y herramientas para crear modelos de machine learning y analítica.

El equipo de analítica puede crear notebooks de análisis, ya sea para predecir demanda, optimizar inventario o segmentar clientes y ponerlos en producción instantáneamente en clústers de trabajo llamados jobs que ejecuten según una agenda con una configuración optimizada.

Gestionar el ciclo de vida de los modelos de machine learning puede ser una tarea compleja, desde la configuración del entorno de trabajo, diseño y puesta en producción. Sin embargo, Azure Databricks permite elegir entorno para crear nuestros modelos desde una lista de entornos preconfigurados llamados runtimes, evitando que tengamos que invertir tiempo en instalar y preparar el hardware, llevar un registro de todos nuestros modelos y experimentos, y dependiendo del caso de uso podemos ponerlos en producción a través de un API o ejecutarlos en jobs según necesitemos en pocos pasos.