Agora GA: Compartilhe Visualizações Materializadas e Tabelas de Streaming com Delta Sharing

Estamos animados em anunciar a Disponibilidade Geral (GA) do Compartilhamento Delta de Visualização Materializada e Tabela de Streaming (MV/ST), um poderoso conjunto de capacidades que simplifica e expande a forma como as equipes de dados colaboram dentro de sua organização e com parceiros e clientes externos.

Muitos de vocês exploraram essas funcionalidades durante nossa Prévia Pública—agora, incorporamos seus feedbacks e entregamos capacidades adicionais em GA.

Introdução ao MV/ST Delta Sharing

Compartilhar dados - seja em tempo real ou como agregados - apresenta desafios:

• Hoje, as equipes são forçadas a construir pipelines redundantes e confiar em fontes processadas em lotes desatualizadas, levando a custos aumentados, maior complexidade e latência de dados significativa.
• Compartilhar tabelas brutas pode expor informações sensíveis não destinadas ao destinatário.
• Compartilhar dados agregados requer processamento extra, o que retarda a entrega dos dados.

No final das contas, equilibrar atualidade, desempenho, segurança e simplicidade é difícil, e arquiteturas mais antigas raramente acertam.

Usando o protocolo de compartilhamento Delta Sharing de código aberto, MVs e STs podem ser compartilhados entre nuvens, regiões e plataformas para uma ampla gama de destinatários.

As Visualizações Materializadas (MVs) fornecem resultados de consultas agregadas pré-calculadas, permitindo que as equipes compartilhem apenas os insights necessários em vez de conjuntos de dados brutos completos - melhorando a segurança e a relevância. Isso é especialmente valioso quando os consumidores precisam de resultados filtrados ou resumidos, mas não de dados de origem detalhados, como compartilhar resumos diários de desempenho no nível da indústria a partir de transações financeiras com um cliente de fundo de hedge.

Assista a esta demonstração para ver como um provedor de dados pode compartilhar MV com usuários do Databricks e outras plataformas.

As Tabelas de Streaming (STs) são construídas para ingestão contínua e em tempo real - ideais para painéis operacionais, rastreamento de inventário ao vivo ou monitoramento de IoT. Compartilhar STs fornece aos consumidores de dados dados ao vivo e sempre atualizados sem duplicar pipelines. Por exemplo, um varejista poderia compartilhar dados de vendas em tempo real diretamente com um parceiro logístico.

Assista a esta demonstração para ver como um provedor de dados pode compartilhar ST com usuários do Databricks e outras plataformas.

O que há de novo no compartilhamento MV/ST GA?

1. Compartilhe Visualizações Construídas em Cima de um MV/ST

Os provedores agora podem definir e compartilhar visualizações personalizadas diretamente em cima de seus MV/STs. Isso permite que eles personalizem o que cada fornecedor, fornecedor ou parceiro vê - como métricas de desempenho de entrega ou números de inventário ao vivo - sem duplicar dados ou expor detalhes desnecessários.

Exemplo: Um fabricante de caminhões pode compartilhar visualizações específicas de inventário em tempo real para cada fornecedor, eliminando a necessidade de vários pipelines personalizados.

2. Criar Visualizações em Dados MV/ST Compartilhados

Os destinatários podem criar visualizações diretamente em MV/STs compartilhados, permitindo análises personalizadas sem duplicação de dados.

Exemplo: Um gerente de vendas pode filtrar um MV de transação compartilhada para sua região e resultados até a data do mês, permitindo uma análise relevante usando dados sempre atualizados.

3. Construir pipelines do lado do destinatário em cima de MV/STs Compartilhados

Os destinatários dos dados podem criar novas visualizações materializadas ou tabelas de streaming derivadas dos dados compartilhados - sem a necessidade de pipelines redundantes ou cópias de dados.

Exemplo: Um fornecedor de peças de automóveis recebe um MV de vendas compartilhado de um fabricante e pode construir um novo MV para vendas regionais, focado apenas em suas próprias operações.

4. Compartilhamento Avançado com Mapeamento de Colunas (CMs)

Os provedores podem compartilhar MVs ou STs usando o mapeamento de colunas para uma gestão de esquema flexível. Isso permite que os provedores renomeiem ou ocultem colunas, adaptem o esquema às exigências do parceiro e realizem alterações apenas nos metadados - tornando mais fácil atualizar, personalizar e gerenciar tabelas sem reescritas de dados dispendiosas ou impacto no desempenho.

Exemplo: Um varejista multinacional compartilha um MV de vendas com parceiros regionais. Usando o mapeamento de colunas, eles podem renomear "product_id" para "SKU" para parceiros cujos sistemas esperam esse campo, e ocultar colunas que contêm códigos de negócios internos. Como resultado, cada parceiro recebe dados no formato esperado e só acessa as colunas necessárias para o seu fluxo de trabalho.

5. Junte ou Una Múltiplos MV/STs Compartilhados

Os destinatários podem juntar ou unir vários MVs ou STs compartilhados para permitir análise unificada em domínios de dados, fornecedores ou empresas.

Exemplo: Uma empresa automotiva pode agregar STs de inventário de vários fornecedores para um painel de cadeia de suprimentos em tempo real, ou juntá-los com MVs de qualidade para rastreamento integrado de defeitos. Isso simplifica a análise entre parceiros, elimina silos de dados e remove a necessidade de pipelines de dados personalizados.

6. Junte/Una MV/STs Compartilhados e Locais

Os destinatários podem aprimorar os dados compartilhados ao juntá-los com seus próprios MVs ou STs internos, permitindo que contextualizem os dados externos dentro de seus modelos e relatórios proprietários.

Exemplo: Um parceiro de logística pode juntar STs de vendas em tempo real de um varejista com MVs internos de roteamento e armazém para otimizar a entrega, ou mesclar métricas externas com KPIs internos para relatórios e painéis abrangentes.

Como a Reltio usa o Compartilhamento de Tabela de Streaming

Reltio Data Cloud™ fornece dados confiáveis, em tempo real e ricos em contexto em vários domínios—fornecendo visões de 360° de clientes, produtos e fornecedores. Confiada por empresas globais, a Reltio impulsiona a inovação, reduz o risco e habilita fluxos de trabalho de IA agentica.

Como os Clientes Conjuntos Consumiam Anteriormente Dados Reltio no Databricks
Para usar os dados da Reltio no Databricks, os clientes tradicionalmente contavam com o Pipeline de Dados Reltio para Databricks. Isso permitiu que os clientes da Reltio exportassem seus dados do Reltio e, em seguida, os consumissem no Databricks para seus processos subsequentes. Por exemplo, uma empresa de ciências da vida transmite dados de provedores de saúde e organizações para alimentar processos como CRM, gerenciamento de reembolso e habilitação de campo. Outra empresa farmacêutica global substitui exportações em lote lentas e manuais por streaming em tempo real, levando a análises mais rápidas no planejamento de ensaios clínicos e operações de vendas.

Desafios com a Abordagem Anterior

• Dados duplicados e custos extras de armazenamento ao exportar e copiar conjuntos de dados.
• Gerenciar controles de acesso nas cópias de dados adicionou sobrecarga operacional e complexidade de governança.

Como o Compartilhamento MV/ST Resolve Esses Desafios
Com o Compartilhamento MV/ST agora geralmente disponível, a Reltio pode compartilhar instantaneamente tabelas de streaming e visualizações materializadas com os clientes em tempo real sem a necessidade de cópia de dados - eliminando pipelines de exportação e duplicação. Os clientes recebem conjuntos de dados curados e de alta qualidade diretamente no Databricks e estão prontos para alimentar análises avançadas, IA/ML, personalização em tempo real e relatórios operacionais com configuração mínima.

Compartilhar Visualizações Materializadas e Tabelas de Streaming com Delta Sharing permite que nossos clientes acessem de forma segura os dados mais atuais e prontos para insights da Reltio - possibilitando decisões mais rápidas, análises mais precisas e maior agilidade sem as dores de cabeça das exportações de dados tradicionais ou integrações. — Ansh Kanwar, Diretor de Produto da Reltio

O compartilhamento de MV/ST agora está geralmente disponível. Se você está compartilhando fluxos de dados ao vivo ou resultados pré-computados, por favor, experimente!

Comece agora

• Leia a documentação da Tabela de Streaming para começar com o Compartilhamento de Tabela de Streaming
• Leia a documentação de Compartilhamento de Visualização Materializada para começar com o Compartilhamento de Tabela de Streaming
• Assista ao Delta Sharing em Ação: Arquitetura e Melhores Práticas do Data and AI Summit 2025
• Assista à Sessão Novidades em Compartilhamento de Dados & Colaboração do Data and AI Summit 2025 para saber mais sobre os últimos anúncios em Compartilhamento de Dados

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