Se você já tentou definir o que o Databricks realmente faz, você não está sozinho. Em um minuto você ouve que é para cientistas de dados, no outro é um data warehouse e, de repente, é tudo sobre construir sua própria IA. É genuinamente confuso porque a plataforma se transformou de uma ferramenta específica para o Apache Spark em um enorme pacote completo para praticamente qualquer coisa relacionada a dados.
Meu objetivo aqui é cortar os jargões e dar uma resposta direta. Vamos cobrir o que é o Databricks, para que as pessoas o usam e para quem ele foi realmente construído. No final do dia, é um lugar único para gerenciar todos os dados da sua empresa, desde arquivos brutos e bagunçados até modelos de IA sofisticados.
O que é o Databricks?
A ideia toda do Databricks veio das pessoas que criaram originalmente o Apache Spark, a ferramenta de código aberto para lidar com enormes quantidades de dados. O objetivo inicial deles era bem simples: permitir que as pessoas usassem o Spark na nuvem sem todas as dores de cabeça de configurar e gerenciar servidores.
Com o passar dos anos, essa ideia simples cresceu e se tornou o que eles agora chamam de "Plataforma de Inteligência de Dados". O núcleo dessa plataforma é algo chamado "data lakehouse". Parece mais um jargão, mas o conceito é bem inteligente. Ele tenta oferecer o melhor de um data lake e de um data warehouse.
Um data lake é como um contêiner de armazenamento gigante e barato, onde você pode jogar todos os seus dados em seu formato bruto e bagunçado. Um data warehouse, por outro lado, é um sistema altamente organizado, construído para análises e relatórios rápidos. A arquitetura lakehouse visa fundir o armazenamento barato e flexível do lake com a velocidade e a estrutura do warehouse.
Ativo 1: [Infográfico] , Um infográfico comparando visualmente um data lake (dados brutos e não estruturados) e um data warehouse (dados estruturados e processados), com o Databricks Lakehouse no meio, combinando características de ambos.
Título alt: Um guia visual para a arquitetura de data lakehouse do Databricks.
Texto alt: Infográfico explicando como o lakehouse do Databricks une data lakes e data warehouses.
Um ponto realmente chave aqui é que o Databricks não aprisiona seus dados em algum formato especial que você não pode acessar. Ele funciona diretamente com seu próprio armazenamento em nuvem (como Amazon S3, Azure Data Lake Storage ou Google Cloud Storage) usando formatos abertos. Isso significa que seus dados são sempre seus, e você não fica preso a usar o Databricks para sempre.
Componentes principais da plataforma
O Databricks não é uma coisa só; é mais como uma oficina com diferentes estações para diferentes trabalhos. Na verdade, quando você faz login, ele geralmente pede que você escolha uma "persona", basicamente, "qual é o seu cargo?", para mostrar as ferramentas mais relevantes para o seu trabalho.
Ativo 2: [Captura de tela] , Uma captura de tela da tela de login do Databricks mostrando as diferentes "personas" que um usuário pode selecionar (Ciência de Dados e Engenharia, Aprendizado de Máquina, SQL).
Título alt: Escolhendo uma persona na plataforma Databricks.
Texto alt: Captura de tela da tela de seleção de persona no Databricks, destacando os diferentes espaços de trabalho disponíveis.
Databricks para engenharia de dados e ETL
Se você é um engenheiro de dados, seu mundo gira em torno da construção de pipelines de dados. Você é quem faz o trabalho de "extrair, transformar, carregar" (ETL): pegar dados de todos os lugares (bancos de dados, aplicativos, etc.), limpá-los e prepará-los para que outros possam usar. O Databricks é um playground enorme para isso. Ele pode processar dados em grandes lotes durante a noite (processamento em lote) ou lidar com dados que estão fluindo constantemente, como cliques em um site (streaming em tempo real).
Databricks para data warehousing e análise
Depois que os engenheiros fazem sua mágica, os dados estão limpos e prontos para análise. É aqui que os analistas de dados entram. Eles podem usar o Databricks SQL para explorar e fazer perguntas aos dados, assim como fariam com um data warehouse normal. Ele foi projetado para ser familiar. Eles podem até conectar suas ferramentas de BI favoritas, como Tableau ou Power BI, para criar dashboards e relatórios. Para garantir que tudo isso funcione rapidamente, o Databricks tem um motor de consulta veloz chamado Photon trabalhando nos bastidores.
Databricks para ciência de dados e aprendizado de máquina
Para os cientistas de dados, o Databricks é onde eles podem mergulhar nos dados, experimentar diferentes algoritmos e construir modelos de aprendizado de máquina (ML). Ele possui Notebooks colaborativos, que são basicamente documentos compartilhados onde as equipes podem escrever e executar código juntas em linguagens como Python, R ou Scala. Ele também vem com uma ferramenta útil chamada MLflow, que ajuda a gerenciar todo o ciclo de vida de um projeto de aprendizado de máquina, desde o rastreamento de experimentos até a implantação do modelo final no mundo. As pessoas do setor chamam esse processo de "MLOps".
Databricks para IA generativa e LLMs
Mais recentemente, o Databricks mergulhou de cabeça na onda da IA generativa. Eles adicionaram ferramentas que permitem construir e treinar seus próprios modelos de linguagem grandes (LLMs) com os dados privados da sua empresa. Isso significa que você pode criar um chatbot personalizado que conhece sua linha de produtos de dentro para fora ou uma IA que pode responder a perguntas com base em seus documentos internos. É um recurso extremamente poderoso, mas também mostra o quão complexa a plataforma se tornou.
Casos de uso comuns do Databricks: Para quem é?
Com todos esses recursos, você pode estar se perguntando quem realmente precisa do Databricks. Definitivamente, não é uma ferramenta que sirva para todos. Ele realmente se encaixa para alguns tipos específicos de empresas e equipes.
Empresas com grandes equipes de dados
O Databricks foi construído para empresas que têm uma equipe inteira de profissionais de dados, engenheiros, analistas e cientistas de dados. Ele lhes dá um espaço compartilhado para trabalhar com os mesmos dados, o que ajuda a evitar o problema clássico em que cada um tem sua própria cópia separada e dessincronizada das informações.
Organizações com necessidades complexas de processamento de dados
O verdadeiro superpoder da plataforma é lidar com "big data". Se sua empresa está se afogando em terabytes (ou até petabytes) de dados que fariam um banco de dados normal chorar, o Databricks foi projetado para essa escala. Ele é ótimo para lidar com enormes quantidades de dados organizados e também com dados bagunçados e não estruturados, e é por isso que você o vê sendo muito usado em finanças, e-commerce e mídia.
Equipes construindo soluções personalizadas de IA/ML
Se seu objetivo é construir seus próprios modelos personalizados de IA ou aprendizado de máquina do zero, o Databricks é uma aposta segura. Ele dá à sua equipe controle total sobre todo o processo, desde a preparação dos dados até o lançamento do modelo final. Isso é perfeito para empresas onde sua IA exclusiva é o que as diferencia da concorrência.
Os desafios e complexidades de usar o Databricks
Ok, o Databricks é poderoso, mas definitivamente não é uma ferramenta simples do tipo "aperte um botão". Toda essa flexibilidade vem com alguns desafios reais que você deve conhecer antes de mergulhar de cabeça.
A curva de aprendizado íngreme
Qualquer pessoa que já usou dirá: o Databricks é enorme. Está cheio de recursos e configurações, e não é algo que você possa aprender em um fim de semana. Para realmente valer a pena o investimento, sua equipe precisa entender de coisas como computação distribuída, engenharia de dados e nuvem. É preciso uma equipe qualificada e um treinamento real para operá-lo bem.
Gerenciamento de custos imprevisível
O Databricks tem um preço do tipo pague-conforme-o-uso. Você paga por "Unidades Databricks" (DBUs) sempre que está executando uma tarefa. Por um lado, isso é flexível. Por outro, pode tornar sua conta mensal um jogo de adivinhação. Tentar ajustar seu uso para manter os custos baixos pode parecer um trabalho em tempo integral, e é surpreendentemente fácil receber uma conta muito maior do que o esperado se você não estiver monitorando de perto.
A lacuna entre a infraestrutura e as aplicações de negócio
Talvez a parte mais complicada seja entender que o Databricks lhe dá a matéria-prima, não o produto acabado. Ele fornece todo o poder que você precisa para processar dados e construir modelos, mas não constrói o aplicativo final para você.
Por exemplo, digamos que você queira construir uma IA para responder a perguntas de suporte ao cliente. O Databricks pode ajudá-lo a treinar o modelo, mas você ainda é responsável por conectá-lo ao seu helpdesk, gerenciar a interface de chat e, de fato, automatizar as respostas aos tickets. Isso é frequentemente chamado de problema da "última milha", e é um grande problema.
Ativo 3: [Fluxo de Trabalho] , Um gráfico mermaid ilustrando o problema da 'última milha'. O gráfico mostra o 'Databricks' processando dados e construindo um modelo de IA, seguido por uma lacuna, e depois caixas separadas para 'Conectar ao Helpdesk', 'Construir Interface de Chat' e 'Automatizar Respostas', que uma ferramenta como o eesel AI lida.
Título alt: Diagrama mostrando o problema da última milha que os usuários do Databricks enfrentam.
Texto alt: Diagrama de fluxo de trabalho ilustrando a lacuna entre a criação do modelo de IA do Databricks e uma aplicação de negócio final.
É aqui que ferramentas construídas para um trabalho específico podem fazer uma enorme diferença. Enquanto o Databricks pode processar o conhecimento da sua empresa, uma ferramenta como o eesel AI foi construída para pegar esse conhecimento e transformá-lo em um agente de suporte de IA funcional. Ele se conecta diretamente com as ferramentas que você já usa, como Zendesk, Slack e Confluence, e oferece uma solução pronta para usar em poucos minutos. Você obtém o benefício do suporte com tecnologia de IA sem precisar de uma equipe de engenheiros de dados para construí-lo do zero.
Uma análise completa dos preços do Databricks
Prever sua conta do Databricks pode ser difícil. O preço é todo baseado no uso, medido em algo chamado Unidade Databricks (DBU). Pense em uma DBU como uma unidade de poder de processamento pela qual você paga por segundo sempre que seu sistema está trabalhando. O preço de uma DBU muda dependendo do que você está fazendo.
Aqui está uma rápida olhada nos preços iniciais para seus principais serviços:
| Tarefa | Preço Inicial (por DBU) | Para que serve |
|---|---|---|
| Engenharia de Dados | $0.15 / DBU | Execução de pipelines de dados automatizados (ETL). |
| Data Warehousing | $0.22 / DBU | Execução de consultas SQL para BI e análises. |
| Cargas de Trabalho Interativas | $0.40 / DBU | Ciência de dados e análise colaborativa. |
| Inteligência Artificial | $0.07 / DBU | Servir e consultar modelos de IA/ML. |
Uma coisa importante a se ter em mente: esses preços são apenas para o Databricks. Eles não incluem o que você tem que pagar ao seu provedor de nuvem (AWS, Azure ou Google Cloud) pelos servidores e armazenamento reais em que o Databricks é executado. Essa é uma conta separada, e pode ser uma conta grande.
Este modelo de pague-conforme-o-uso é bom para equipes de dados que precisam escalar para cima e para baixo, mas pode dar dor de cabeça aos departamentos financeiros. Quando você está tentando resolver um problema específico como automatizar o suporte ao cliente, um preço previsível é muitas vezes muito mais fácil de gerenciar. É por isso que plataformas como a eesel AI oferecem planos mensais simples com base em quantas respostas de IA você usa, para que você saiba exatamente qual será sua conta. Sem surpresas.
Este vídeo oferece uma ótima introdução aos componentes principais do Databricks, incluindo Spark, Delta Lake e MLflow.
O Databricks é a ferramenta certa para a sua equipe?
Então, sua equipe deve usar o Databricks? Resumindo: é uma plataforma gigante para empresas que precisam lidar com enormes quantidades de dados e construir IA personalizada do zero. Sua maior vantagem é ser um sandbox flexível e aberto, onde uma equipe de dados qualificada pode construir praticamente qualquer coisa.
Mas todo esse poder tem um custo: é complexo, leva muito tempo para aprender e o preço pode ser complicado. É uma ferramenta para construtores, equipes que têm o tempo e as habilidades para aproveitá-la ao máximo.
Se o seu objetivo principal é resolver um problema de negócio claro, como reduzir os tickets de suporte ao cliente ou configurar um helpdesk interno para sua equipe, você provavelmente não precisa de uma ferramenta tão grande e complexa quanto o Databricks. Uma solução projetada para essa tarefa específica, como a eesel AI, pode levá-lo até lá muito mais rápido. Ela se conecta às ferramentas e bases de conhecimento que você já possui, permitindo que você lance um agente de IA útil em minutos, sem necessidade de diploma em engenharia de dados.
Perguntas frequentes
O Databricks é uma plataforma unificada de dados e IA construída sobre o Apache Spark de código aberto. Ele resolve principalmente o desafio de gerenciar e processar conjuntos de dados massivos e diversos para engenharia de dados, warehousing, ciência de dados e aprendizado de máquina, tudo dentro de um único ambiente.
O Databricks alcança o data lakehouse combinando o armazenamento flexível e de baixo custo de um data lake com as capacidades de consulta estruturada e de alto desempenho de um data warehouse. Ele processa dados diretamente no seu armazenamento em nuvem usando formatos abertos, oferecendo tanto escalabilidade quanto desempenho analítico otimizado.
Sim, o Databricks pode apresentar uma curva de aprendizado íngreme devido aos seus extensos recursos e à necessidade de compreensão de computação distribuída, conceitos de engenharia de dados e infraestrutura de nuvem. As equipes geralmente precisam de habilidades especializadas e treinamento para utilizar todo o seu potencial de forma eficaz.
O Databricks emprega um modelo de preços pague-conforme-o-uso, onde você paga por "Unidades Databricks" (DBUs) com base no uso. É importante notar que os preços das DBUs cobrem a plataforma Databricks em si, mas não incluem os custos separados da infraestrutura de nuvem subjacente (servidores, armazenamento) do seu provedor de nuvem escolhido.
Com certeza. O Databricks oferece um ambiente robusto para cientistas de dados e engenheiros desenvolverem, treinarem e implantarem modelos personalizados de IA e aprendizado de máquina, incluindo modelos de linguagem grandes (LLMs). Ele inclui ferramentas como o MLflow para gerenciar todo o ciclo de vida de MLOps, desde a experimentação até a produção.
Não, uma vantagem fundamental do Databricks é seu compromisso com padrões e formatos abertos. Ele opera diretamente com seus dados armazenados em seu próprio armazenamento em nuvem (como AWS S3, Azure Data Lake Storage ou Google Cloud Storage), garantindo que seus dados permaneçam acessíveis e portáteis fora da plataforma.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
