Lakeflow

Una canalización de datos generalmente se refiere a un proceso de múltiples pasos de movimiento y procesamiento de datos. Los canales de datos son fundamentales para la ingeniería de datos y se utilizan para ingerir datos de una fuente de datos, limpiarlos, modificarlos, enriquecerlos y hacerlos utilizables. Por lo tanto, los canales de datos son parte de casi todas las iniciativas de análisis o IA. Los canales de datos pueden ser simples o complejos y a menudo necesitan manejar diferentes tipos de datos (por ejemplo, datos estructurados o no estructurados) y datos en tiempo real, y también deben ser capaces de escalar para procesar grandes cantidades de datos.

El streaming de datos se refiere a los datos que se generan en tiempo real y que a menudo se organizan y consumen a través de flujos de datos. Hoy en día, cada vez se generan más datos en tiempo real mediante sensores, sitios web, aplicaciones móviles, etc. Las organizaciones que buscan emplear flujos de datos para implementar soluciones como análisis en tiempo real a menudo encuentran que los flujos de datos pueden ser difíciles de gestionar y procesar de manera eficiente. Esta es la razón por la que muchos clientes de Databricks recurren a la creación en la Plataforma de Inteligencia de Datos, que ofrece funcionalidades de streaming integradas que hacen que el procesamiento de flujos sea fácil, eficiente y altamente escalable.

Databricks ofrece un potente motor unificado de ingeniería de datos a través de Lakeflow, diseñado para gestionar todo el proceso, desde la ingesta hasta la transformación y la orquestación a gran escala. Entre sus funciones principales se incluyen la ingesta de datos procedentes de una amplia variedad de fuentes con Lakeflow Connect, el desarrollo y la gestión de flujos de datos con Lakeflow Spark Declarative Pipelines, y la orquestación de flujos de trabajo con Lakeflow Jobs.

Estas capacidades no se limitan a los ingenieros de datos. Los profesionales de SQL y los usuarios no técnicos pueden acceder al mismo motor a través de interfaces como el editor SQL de Databricks y Lakeflow Designer, empleando flujos de trabajo SQL, lenguaje natural o visuales, mientras se benefician del rendimiento, la automatización y la fiabilidad de la plataforma subyacente.

Con Genie Code, los equipos pueden ir más allá en la ingeniería de datos basada en agentes, utilizando la IA basada en agentes para generar, perfeccionar y optimizar flujos de trabajo con un conocimiento profundo de sus datos.