Data engineering sur Databricks

Des données récentes et fiables en toute simplicité

Data engineering sur Databricks

image d'arrière-plan

La plateforme Lakehouse de Databricks fournit une solution de data engineering de bout en bout — ingestion, traitement et planification — qui automatise directement sur un data lake la complexité de la création et de la maintenance de pipelines et de l'exécution des charges de travail ETL. Les ingénieurs en données peuvent alors se concentrer sur la qualité et la fiabilité pour obtenir de précieux insights.

Rationalisez l'ingestion de données

Rationalisez l'ingestion de données dans votre lakehouse

Traitez progressivement les nouveaux fichiers à mesure qu'ils arrivent sur le stockage cloud — sans avoir à gérer les informations d'état — dans le cadre de tâches planifiées ou continues. Tracez efficacement les nouveaux fichiers (avec la possibilité d'évoluer vers des milliards de fichiers) sans avoir à les lister dans un répertoire. Databricks déduit automatiquement le schéma à partir des données sources et le fait évoluer au fur et à mesure du chargement des données dans le lakehouse Delta Lake.

Automatisez la transformation et le traitement des données

Une fois que les données sont ingérées dans le lakehouse, les data engineers doivent transformer les données brutes en données structurées prêtes pour l'analytique, la data science et le machine learning. Simplifiez votre transformation data avec Delta Live Tables. Ce framework vous permet de construire et de gérer facilement des pipelines de données afin d'obtenir des données fraîches et de grande qualité sur Delta Lake. En aidant les équipes de data engineering à simplifier le développement et la gestion de l'ETL, grâce à la création de pipelines déclaratifs, améliorer la fiabilité des données et la mise en place d'opérations de production à l'échelle du cloud, Delta Live Tables facilite la construction des fondations d'un lakehouse.

Automatisez la transformation des données

Renforcez la fiabilité et la qualité

Intégrer la fiabilité et la qualité dans vos pipelines

La qualité et l'intégrité des données sont essentielles pour garantir leur cohérence globale au sein du lakehouse en vue d'une BI, d'une data science et d'un machine learning précis et utiles. Grâce à la possibilité de définir et d'appliquer la qualité des données à l'aide de politiques d'erreur prédéfinies (échec, suppression, alerte ou mise en quarantaine) et de contrôles de validation et d'intégrité, vous pouvez empêcher les données de mauvaise qualité de circuler dans des tables et ainsi éviter les erreurs de qualité des données avant qu'elles n'affectent votre entreprise. D'autre part, vous pouvez suivre les tendances en matière de qualité des données au fil du temps afin d'obtenir des insights sur l'évolution des données, et savoir si des changements sont nécessaires. Ces contrôles de qualité intégrés et ces outils d'application des schémas sur Delta Lake permettent aux équipes de data engineering d'économiser un temps et une énergie considérables dans le traitement des erreurs et la reprise d'activité. Et comme Databricks s'appuie sur Apache Spark™, les ingénieurs de données peuvent créer des pipelines de données extrêmement fiables et performants qui prennent en charge la data science de production à grande échelle.

Orchestrate Reliable Workflows

Workflows includes Delta Live Tables to automatically manage the orchestration of your ETL pipelines and Jobs for SQL, Spark, notebooks, dbt, ML models, and more. This enables full support for end-to-end production-ready pipelines. The Workflows scheduler allows data teams to specify a time for their data, analytics, and ML workloads and set up notifications that tell them whether a job ran successfully.

En savoir plus

Orchestrez facilement les pipelines

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Collaborez avec des data scientists et des architectes

Une fois les données ingérées et traitées, les data engineers peuvent en libérer la valeur en permettant à tous les utilisateurs de l'organisation d'accéder aux données et de collaborer en temps réel. Grâce à des outils permettant d'accéder aux données et de les utiliser, de partager des data sets, des prévisions, des modèles et des notebooks, et de garantir une source fiable et unique de vérité, les data engineers peuvent mieux assurer la cohérence et la fiabilité de l'ensemble des charges de travail, tout en améliorant la collaboration avec les data analysts, les data scientists et les data stewards qui utilisent les données.

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