Databricks è una grossa opportunità per ricavare dai dati ancora più valore e sfruttare in maniera assolutamente vantaggiosa le tecnologie e le risorse di Intelligenza Artificiale.
L’idea nasce nel 2013 dai creatori originali di Delta Lake, Apache Spark e MLflow e oggi offre i propri servizi a migliaia di aziende che desiderano incrementare la Data Analytics, affidandosi ai Big Data per risolvere problemi complessi.
Come funziona questa tecnologia esattamente? In quali ambiti può essere applicata con successo?Vediamo in questo articolo ogni dettaglio.
Indice dei contenuti
Databricks: cos’è e a cosa serve
Databricks è uno strumento basato sul Cloud creato con l’obiettivo di elaborare e trasformare grosse quantità di dati.
Nello specifico consente di esplorare i dati attraverso tecniche di analisi quali Data Engineering, Machine Learning e Intelligenza Artificiale, offrendo alle aziende la possibilità di convertire i Big Data in informazioni di valore con cui influenzare le strategie di business.
Questa tecnologia rappresenta quindi un ambiente di lavoro veloce, affidabile, scalabile e facile da usare per tutti i professionisti che desiderano creare modelli di apprendimento automatico.
Si basa su ambienti di Cloud Computing distribuiti come Azure, Google Cloud o AWS e rende più facile eseguire applicazioni su CPU o GPU. La piattaforma Databricks viene inoltre considerata 100 volte più veloce di Apache Spark, è un ottimo strumento per migliorare l’innovazione e lo sviluppo e offre delle funzionalità per aumentare il livello di sicurezza.
Come funziona? Attraverso la piattaforma le imprese archiviano grandi quantità di dati nei data warehouse o nei data lake: incorporando un’architettura lakehouse che fornisce funzionalità di data warehousing a un data lake, si eliminano i silos di dati indesiderati e si fornisce ai data team un’unica fonte di dati. Grazie a SparksSQL si possono poi ricavare informazioni preziose, si creano delle connessioni attive a strumenti di visualizzazione come Power BI, Qlikview e Tableau e si creano modelli predittivi e display interattivi.
Databricks: un po’ di storia
Databricks nasce come startup con l’obiettivo di combinare con successo le attività di Data Analytics e le tecniche e gli strumenti di Intelligenza Artificiale (AI).
Viene fondata nel 2013 dai creatori di Apache Spark con il supporto di Microsoft e vede il coinvolgimento dell’Università di Berkeley: si sviluppa infatti all’interno dei laboratori dell’ateneo come parte del progetto AMPLab.
Nel 2017 l’azienda annuncia l’integrazione Azure Databricks e si sviluppa Delta Lake, un progetto open source con cui creare data lake affidabili per il Machine Learning, il Data Engineering e le altre tecniche di Data Science.
Il successo di Databricks non accenna ad arrestarsi e nel2021 l’azienda raggiunge un valore pari a 28 miliardi di dollari: per il secondo anno consecutivo è nominata leader del Quadrante Magico di Gartner (Magic Quadrant – MQ) per le piattaforme di Data Science e Machine Learning.
Nel 2020 Redash acquista e nel febbraio 2022 diventata ufficialmente partner di Google Cloud, in modo da offrire l’integrazione fra la piattaforma BigQuery di Google e Google Kubernetes Engine.
Cos’è la Data Analytics?
L’obiettivo dei Databricks è quindi facilitare e ottimizzare la Data Analytics, ossia le attività di analisi dei dati, in particolare dei Big Data.
Cos’è nello specifico?
Il primo step che deve compiere un’azienda è raccogliere tutte le informazioni potenzialmente utili, sfruttando le fonti a propria disposizione: una volta che i dati sono stai raccolti, è importante elaborarli per creare report di valore utilizzabili dalle aziende per diversi scopi.
È qui che entra in gioco l’analisi, fondamentale per riorganizzare le informazioni in maniera schematica e contestualizzata.
Per farlo si utilizzano software, servizi specifici e risorse infrastrutturali.
Svolgendo una Big Data Analytics corretta ed efficace, le aziende possono trarre conclusioni strategiche importanti e scoprire intuizioni nuove e originali.
Si possono delineare strategie in maniera più strutturata e consapevole e agire in maniera più smart ed efficiente proponendo solo ciò che può realmente soddisfare i clienti e portare profitti.
Inoltre si riducono notevolmente i costi di archiviazione dei dati e si può reagire con tempestività a ogni imprevisto o emergenza.
Si capisce meglio cos’è che interessa davvero al proprio target di riferimento e si individua quali sono i nuovi prodotti e servizi da sviluppare e su cui puntare per ottenere dei risultati quasi sicuri.
Azure Databricks, la piattaforma di analisi
Azure Databricks è la piattaforma di analisi che supporta la tecnologia Databricks ed è ottimizzata per la piattaforma di servizi Cloud di Microsoft Azure.
È estremamente veloce e collaborativa ed è basata su Apache Spark.
Grazie al dataframe distribuito è possibile ricavare informazioni dettagliate da tutti i dati di un’azienda e ottenere soluzioni di Intelligenza Artificiale configurando e ridimensionando l’ambiente Apache Spark (è utile anche la collaborazione tra progetti condivisi in un’unica area di lavoro interattiva).
Azure Databricks supporta efficacemente Scala,Python, Java, R e SQL, oltre ai framework e alle librerie di data science come PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.
Nello specifico con Azure Databricks si può:
- Elaborare enormi quantità di dati per carichi di lavoro di streaming e in batch.
- Esaminare tutti i dati e agevolare le attività diData Science nei gruppi di dati di grandi dimensioni.
- Avere accesso alle funzionalità avanzate e automatizzate offerte da Azure Machine Learning, programmato per identificare velocemente gli algoritmi idonei, semplificare la gestione, monitorare le attività e aggiornare i modelli di Machine Learning distribuiti dal Cloud.
Azure Databricks può inoltre modernizzare il data warehouse presente nell’ambiente Cloud e trasformare e pulire i dati perché siano disponibili all’analisi con Azure Synapse Analytics.
L’obiettivo è dare la possibilità di combinare anche grosse quantità di dati per acquisire informazioni dettagliate grazie a report operativi e dashboard di analisi.
I tre ambienti di sviluppo di Azure
Sono tre gli ambienti di sviluppo che Azure Databricks offre per le applicazioni a elevato utilizzo di dati:
- Databricks SQL: è una piattaforma particolarmente adatta ai Data Analyst che desiderano eseguire query SQL nel data lake, creare diversi grafici e strumenti visivi per meglio analizzare i risultati delle query e realizzare e condividere dashboard.
- Databricks Data Science & Progettazione: è a tutti gli effetti un’area di lavoro interattiva con cui Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist ed esperti di Machine Learning possono collaborare. Come funziona? I dati vengono inseriti attraverso Azure Data Factory e inseriti in un data lake per un’archiviazione definitiva a lungo termine in Archiviazione BLOB di Azure o Azure Data Lake Storage. Con Azure Databricks si possono poi leggere i dati provenienti da più fonti e trasformarli in informazioni di valore tramite Spark.
- Databricks Machine Learning: è un ambiente di Machine Learning end-to-end ed è basato su un’architettura di data lakehouse aperta. Consente di preparare e processare dati, ottimizza la collaborazione fra i team e standardizza tutto il ciclo di vita Machine Learning, dalla sperimentazione alla produzione.
I principali ambiti di applicazione
Databricks è una risorsa fondamentale per moltissimi ambiti e può davvero fare la differenza per ottenere importanti risultati con facilità e agilità.
È quindi uno strumento vantaggioso per le aziende e sa come integrarsi al meglio con le tecniche e tecnologie più all’avanguardia che sanno come proiettare un business nel futuro.
Facciamo un’analisi.
Intelligenza Artificiale: come le macchine imitano l’uomo
L’Intelligenza Artificiale (AI) è la capacità di una macchina, di un computer o di un sistema di imitare le funzioni cognitive dell’essere umano, basandosi sulla matematica e la logica per simularne il pensiero.
È quindi una tecnologia innovativa con cui eseguire numerose operazioni prima riservate al solo intelletto umano, quali l’apprendimento, la risoluzione di un problema, la comprensione del linguaggio, la pianificazione di eventi e il riconoscimento di stimoli visivi e sonori.
Una risorsa potenzialmente illimitata con cui si possono raggiungere traguardi innovativi in numerosissimi settori.
Pensando al futuro sono quattro i tipi di Intelligenza Artificiale che si possono delineare:
- Macchine reattive
- Macchine con memoria limitata
- La teoria della mente
- Macchine autocoscienti
Machine Learning: quando le macchine interpretano i dati
Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è un ambito dell’Intelligenza Artificiale e può essere definito come una variante della programmazione tradizionale con cui i sistemi apprendono in modo autonomo senza istruzioni esplicite e regole predeterminate nel codice.
Serve quando non è possibile risolvere i problemi progettando e programmando algoritmi espliciti e per funzionare necessita di grosse moli di dati e di infrastrutture affidabili, facilmente scalabili e con grandi capacità di risorse.
Il Machine Learning è quindi un nuovo modo di sfruttare gli algoritmi per estrarre dati, imparare da essi ed estrapolarne informazioni utili, per esempio per prevedere tendenze o anticipare possibili scenari.
Questa tecnologia, infatti, non solo apprende dai dati, ma li interpreta grazie a speciali algoritmi con cui traduce e rielabora le informazioni acquisite, eseguendo analisi predittive, ottimizzando automaticamente i sistemi informativi e creando nuovi contenuti sulla base di ciò che si è appreso.
La Data Science estrae conoscenza dai dati
La Data Science è un insieme di principi metodologici (basati sul metodo scientifico) e di tecniche multidisciplinari fondamentali per interpretare, analizzare ed estrarre conoscenza dai dati.
Tali principi sono spesso associati al concetto di Data Mining e sfruttano tecniche multidisciplinari coniugando saperi da più fonti quali matematica, statistica, scienza dell’informazione, informatica e persino scienze sociali.
Nonostante il termine fece la sua comparsa nei primi anni ’70 del secolo scorso, si è dovuto attendere il nuovo millennio per offrire alla Data Science un posto tutto suo nelle discipline scientifiche.
Nel 2001 uscì infatti dalla branca dell’informatica e della statistica e si delinearono i campi di competenza elencando sei diverse aree: ricerca multidisciplinare, modelli, elaborazione dati, pedagogia, valutazione degli strumenti e teoria.
Da allora, in meno di vent’anni, la disciplina si è molto evoluta, soprattutto grazie all’avvento dei Big Data, e l’attenzione si è sempre più focalizzata sul valore dei dati anziché sulla sua mera gestione.
La Data Science è così diventata una scienza olistica che comprende ancora ambiti quali l’informatica, la statistica e la matematica come nell’accezione originale, ma cui si sono aggiunte competenze di tipo più ampio, manageriali e di business, legate alla più recente necessità di sapere leggere, interpretare e capitalizzare i dati per prendere decisioni più efficaci.
Iniziare con i databricks, trick e consigli
Vediamo ora dei consigli pratici ed efficaci, utili per approcciarsi al meglio alla tecnologia Databricks:
- Usare cluster più grandi: utilizzare cluster di grandi dimensioni per un carico di lavoro è molto più veloce rispetto ai cluster piccoli. Inoltre non comporta costi aggiuntivi.
- Usare Photon: è un nuovo motore di esecuzione estremamente veloce offerto da Databricks.
- Pulire le configurazioni: trasferire le configurazioni da una versione di Apache Spark a quella successiva può causare grossi problemi, per questo è importante fare sempre pulizia prima di procedere.
- Usare la memorizzazione nella cache delta: verificare sempre di utilizzare correttamente la memorizzazione nella cache.
- Creare una library: avere delle proprie librerie dove leggere e scrivere dati riduce la duplicazione del codice, garantisce coerenza, consente di implementare regole di convalida e nasconde codice che può apparire disordinato.
