Dans un monde de transformation numérique rapide, le Big Data est naturellement plus répandu que jamais dans nos systèmes informatiques métier.
Azure Databricks est une solution d’analyse de données basée sur Microsoft Azure et utilisée pour gérer, analyser et traiter de grandes quantités d’informations dans le but de développer et de déployer des modèles sur ces données afin d’en tirer des informations exploitables, ce qui est fondamental pour réaliser l’innovation.
Databricks est entièrement basé sur Apache Spark et, en tant que tel, est un excellent outil pour ceux qui connaissent déjà le framework de calcul en cluster open-source. En tant que moteur d’analyse unifié, il est conçu spécifiquement pour le traitement du Big Data et les scientifiques des données peuvent tirer parti de l’API de base intégrée pour les langages de base tels que SQL, Java et Python.
Si vous souhaitez suivre une formation Azure Databricks nous vous recommandons ce centre de formation Maxmunus.
Comme tous les autres services qui font partie d’Azure Data Services, Azure Databricks a une intégration native avec plusieurs outils d’analyse et de stockage de données utiles sur la plateforme Microsoft Cloud via des connecteurs.
Actuellement, la prise en charge d’Azure Databricks inclut, sans s’y limiter :
Stockage d’objets blob Azure
Azure Cosmos DB
Azure Data Lake Storage (ADLS)
Azure SQL Data Warehouse (Azure SQL DW)
Azure Event Hub
Apache Kafka pour HDInsight
Microsoft Power BI.
La raison pour laquelle l’intégration avec ces différents services est un avantage majeur pour vos experts en données avancées, car elle les aide à fournir des données qui fournissent des informations exploitables d’une manière que vos non-experts en données – dirigeants d’entreprise, spécialistes du marketing et personnel de vente – peuvent comprendre. Par exemple:
Les ingénieurs de données peuvent créer, cloner et modifier des clusters de données complexes et non structurées, les transformer en tâches spécifiques et les fournir aux scientifiques des données et aux analystes de données pour examen.
Les scientifiques des données peuvent explorer les tâches à la recherche d’informations ou exécuter différents types d’analyses avancées sur le même cluster de données dans une seule interface, tandis que Databricks évolue automatiquement avec le cloud pour minimiser les ressources totales utilisées pour des performances optimisées.
Toutes les informations dérivées peuvent être stockées dans Azure SQL Data Warehouse à l’échelle du pétaoctet, et la nature élastique de l’entrepôt de données cloud permet aux organisations de charger et de traiter tout type de données à grande échelle pour la création de rapports d’entreprise avec Power BI, qui peut visualiser vos résultats dans un tableau de bord facile à lire, qui est beaucoup plus accessible et compréhensible pour les audiences non data de votre entreprise.
