10 janeiro, 2025
Introdução
Com o crescimento exponencial de dados, muitas empresas enfrentam desafios para gerenciá-los e extrair valor estratégico. Tecnologias como Microsoft Azure e Databricks oferecem soluções robustas para arquitetar projetos de engenharia de dados eficientes e escaláveis. Este artigo explora como implementar essas ferramentas de maneira prática, os custos envolvidos e os benefícios estratégicos para sua organização.
Etapas para Implementação
- Definição dos Objetivos de Negócio:
- Identifique os KPIs principais e os problemas que a solução deve resolver.
- Provisionamento do Ambiente no Azure:
- Configure o Data Lake, banco de dados SQL ou Synapse, e clusters no Databricks.
- Construção de Pipelines de Dados:
- Utilize o Databricks para criar pipelines de ETL/ELT e processar grandes volumes de dados.
- Implementação de Análises Avançadas:
- Desenvolva modelos de Machine Learning para prever tendências e otimizar operações.
- Validação e Deploy:
- Realize testes de qualidade e coloque a solução em produção.
Custos de Implementação
Os custos variam de acordo com o escopo do projeto e o volume de dados. Aqui estão os principais componentes:
Benefícios
