Dicas e Truques do Assistente Databricks para Analistas de Dados

Assistente Databricks é um assistente de IA sensível ao contexto disponível nativamente na Plataforma de Inteligência de Dados Databricks. Foi projetado para simplificar o SQL e a análise de dados, ajudando a gerar consultas SQL, explicar códigos complexos e corrigir erros automaticamente.

Neste blog, damos continuidade a Dicas e Truques do Assistente Databricks para Engenheiros de Dados, mudando nosso foco para SQL e analistas de dados. Vamos explorar como o Assistente reforça as melhores práticas, melhora o desempenho e ajuda a transformar dados semi-estruturados em formatos utilizáveis. Fique atento para futuras postagens cobrindo cientistas de dados e mais, enquanto exploramos como o Assistente Databricks está democratizando os dados simplificando fluxos de trabalho complexos e tornando a análise avançada mais acessível a todos.

Práticas recomendadas

Abaixo estão algumas das melhores práticas para ajudar os analistas a usar o Assistente de forma mais eficaz, garantindo respostas mais precisas, iterações mais suaves e maior eficiência.

• Use @ para mencionar nomes de tabelas: Seja o mais específico possível em suas solicitações e @ mencione tabelas para garantir que o Assistente faça referência ao catálogo e esquema corretos. Isso é especialmente útil em espaços de trabalho com vários esquemas ou catálogos contendo tabelas com nomes semelhantes.
• Adicione exemplos de nível de linha nos comentários UC: Até hoje, o Assistente só tem acesso a metadados, não a valores reais de nível de linha. Ao incluir exemplos representativos de linhas nos comentários do Catálogo Unity, os analistas podem fornecer ao Assistente um contexto adicional, levando a sugestões mais precisas para tarefas como gerar padrões regex ou analisar estruturas JSON.
• Mantenha as descrições das tabelas atualizadas: Refinar regularmente as descrições das tabelas no Catálogo Unity melhora a compreensão do Assistente sobre o seu modelo de dados.
• Use Cmd+I para rápida iteração: O Assistente inline é ideal para fazer ajustes direcionados sem reescritas desnecessárias. Pressionar Cmd + I no final de uma célula garante que o Assistente só modifique o código abaixo do cursor, a menos que especificado de outra forma. Isso permite aos usuários iterar rapidamente em prompts, refinar respostas e ajustar sugestões sem interromper o restante do código. Além disso, os usuários podem destacar linhas específicas para ajustar o foco do Assistente.
• Obtenha exemplos de funções avançadas: Quando a documentação fornece apenas casos de uso básicos, o Assistente pode oferecer exemplos mais personalizados com base em suas necessidades específicas. Por exemplo, se você está trabalhando com agregação de estrutura de streaming em lote no DLT, você pode pedir ao Assistente uma implementação mais detalhada, incluindo orientação sobre como aplicá-la aos seus dados, ajustar parâmetros e lidar com casos extremos para garantir que funcione em seu fluxo de trabalho.

Casos de uso comuns

Com essas melhores práticas em mente, vamos dar uma olhada mais de perto em alguns dos desafios específicos que os analistas de SQL e dados enfrentam diariamente. Desde a otimização de consultas e o manuseio de dados semi-estruturados até a geração de comandos SQL do zero, o Assistente Databricks simplifica os fluxos de trabalho SQL, tornando a análise de dados menos complexa e mais eficiente.

Convertendo Dialectos SQL

Os dialectos SQL variam entre plataformas, com diferenças em funções, sintaxe e até mesmo conceitos centrais como instruções DDL e funções de janela. Analistas que trabalham em vários ambientes - como migrar do Hive para o Databricks SQL ou traduzir consultas entre Postgres, BigQuery e Unity Catalog - geralmente gastam tempo adaptando consultas manualmente.

Por exemplo, vamos dar uma olhada em como o Assistente pode gerar um DDL Hive em SQL compatível com Databricks. A consulta original resultará em erros porque SORTED_BY não existe em DBSQL. Como podemos ver aqui, o Assistente substituiu sem problemas a linha quebrada e a substituiu por USING DELTA,, garantindo que a tabela seja criada com Delta Lake, que oferece armazenamento e indexação otimizados. Isso permite aos analistas migrar consultas Hive sem tentativa e erro manual.

Refatorando Consultas

Consultas SQL longas e aninhadas podem ser difíceis de ler, depurar e manter - especialmente quando envolvem subconsultas profundamente aninhadas ou lógica CASE WHEN complexa. Felizmente, com o Assistente Databricks, os analistas podem facilmente refatorar essas consultas em CTEs para melhorar a legibilidade. Vamos dar uma olhada em um exemplo em que o Assistente converte uma consulta profundamente aninhada em um formato mais estruturado usando CTEs.

Escrevendo funções de janela SQL

As funções de janela SQL são tradicionalmente usadas para classificação, agregação e cálculo de totais em execução sem colapsar linhas, mas podem ser complicadas de usar corretamente. Os analistas muitas vezes têm dificuldade com as cláusulas PARTITION BY e ORDER BY, escolhendo a função de classificação correta (RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER), ou implementando médias cumulativas e móveis de forma eficiente.

O Assistente Databricks ajuda gerando a sintaxe correta, explicando o comportamento da função e sugerindo otimizações de desempenho. Vamos ver um exemplo em que o Assistente calcula um total de tarifa móvel de 7 dias usando uma função de janela.

Convertendo JSON em Tabelas Estruturadas

Os analistas geralmente trabalham com dados semi-estruturados como JSON, que precisam ser transformados em tabelas estruturadas para consultas eficientes. Extrair campos manualmente, definir esquemas e lidar com objetos JSON aninhados pode ser demorado e propenso a erros. Como o Assistente Databricks não tem acesso direto aos dados brutos, adicionar metadados do Catálogo Unity, como descrições de tabelas ou comentários de colunas, pode ajudar a melhorar a precisão de suas sugestões.

Neste exemplo, há uma coluna contendo dados de gênero armazenados como JSON, com IDs de gênero e nomes embutidos. Usando o Assistente Databricks, você pode rapidamente achatar esta coluna, extraindo campos individuais em colunas separadas para uma análise mais fácil.

Para garantir resultados precisos, você deve primeiro verificar a estrutura JSON no Catalog Explorer e fornecer um formato de amostra que o Assistente possa referenciar em um comentário de coluna. Este passo extra ajudou o Assistente a gerar uma resposta mais personalizada e precisa.

Uma abordagem semelhante pode ser usada ao tentar gerar expressões regex ou transformações SQL complexas. Ao fornecer primeiro um exemplo claro do formato de entrada esperado - seja uma estrutura JSON de amostra, padrão de texto ou esquema SQL - os analistas podem orientar o Assistente a produzir sugestões mais precisas e relevantes.

Otimizando Consultas SQL

No blog Databricks Assistant Year in Review do ano passado, destacamos a introdução do /optimize, que ajuda a refinar consultas SQL identificando ineficiências como filtros de partição ausentes, junções de alto custo e operações redundantes. Ao sugerir melhorias proativamente antes de executar uma consulta, /optimize garante que os usuários minimizem cálculos desnecessários e melhorem o desempenho antecipadamente.

Agora, estamos expandindo isso com /analyze - um recurso que examina o desempenho da consulta após a execução, analisando estatísticas de execução, detectando gargalos e oferecendo recomendações inteligentes.

No exemplo abaixo, o Assistente analisa a quantidade de dados sendo lidos e sugere uma estratégia de particionamento ótima para melhorar o desempenho.

Experimente o Assistente Databricks Hoje!

Use o Assistente Databricks hoje para descrever sua tarefa em linguagem natural e deixe o Assistente gerar consultas SQL, explicar códigos complexos e corrigir erros automaticamente.

Além disso, confira nosso último tutorial sobre EDA em Notebooks Databricks, onde demonstramos como o Assistente pode agilizar a limpeza de dados, filtragem e exploração.

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