En nuestras anteriores entregas hemos visto cómo modernizar la arquitectura de Business Intelligence con el Data Lakehouse, cómo implementarlo en Azure y el papel de Microsoft Fabric en la simplificación del análisis de datos. Ahora nos centraremos en Azure Databricks, una plataforma clave para desarrollar y gestionar proyectos de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) aprovechando al máximo el enfoque Lakehouse.
Mientras que Fabric proporciona una solución integrada para la gestión y visualización de datos, Azure Databricks se centra en el desarrollo de modelos de IA/ML, utilizando toda la potencia de procesamiento de Apache Spark y las capacidades de orquestación de MLflow. Ambas aproximaciones conviven, pero Databricks se distingue por su especialización en la ciencia de datos.
Azure Databricks aprovecha la arquitectura Lakehouse (capas Bronze, Silver y Gold), permitiendo a los equipos de data science y data engineering trabajar directamente con los datos, sin replicaciones. Esto maximiza la coherencia, garantiza la calidad y la gobernanza (con Delta Lake y Unity Catalog), y facilita el acceso directo a los datos preparados.
La plataforma, además de ofrecer un entorno avanzado para el desarrollo y despliegue de soluciones de IA y ML, integra potentes funcionalidades diseñadas para optimizar cada fase del ciclo de vida de los modelos. Azure Databricks se posiciona como una plataforma integral para equipos multidisciplinares que buscan agilidad, transparencia y eficiencia en sus proyectos de datos y ML.
Vamos a ver a continuación las capacidades de las que nos podemos beneficiar:
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