Easy Big Data

🚀 O Futuro do ELT com Databricks, Delta Table e Microsoft Fabric 🌐 O mundo dos dados está em constante evolução, e as tendências de ELT (Extract, Load, Transform) para 2025 estão redefinindo como projetamos pipelines de dados. As ferramentas da Microsoft, como Databricks e Fabric, são os protagonistas dessa transformação. 💡✨ 🔥 Por que você deve se importar? No coração dessa mudança estão tecnologias como #DeltaTable no #Databricks e #ApacheIceberg no #MicrosoftFabric. Essas #arquiteturas de dados modernos prometem resolver o dilema entre armazenamento operacional e analítico, trazendo mais eficiência e escalabilidade. 📊⚡ 🔑 Destaques que você precisa saber: Databricks & Delta Table >> Perfeito para lakehouses, oferece funcionalidades avançadas para análises em larga escala e machine learning. 🚀 Microsoft Fabric & Apache Iceberg >> Uma abordagem voltada para IA e otimizada para democratizar o acesso a dados estruturados e escaláveis. 🤖 🌐 Governança e Qualidade Com ferramentas como Unity Catalog e integração com soluções de DataOps, o foco é em dados confiáveis e prontos para AI. 🛠️ ✨ Padrões de Arquitetura que estão liderando o caminho 1️⃣ Databricks + Delta Table tem o melhor para quem busca lakehouses poderosos e machine learning em tempo real. 2️⃣ Microsoft Fabric + Iceberg são ideais para democratizar dados e habilitar analytics em múltiplas equipes. 💡 O que isso significa para você? Combinando Databricks e Fabric, você pode construir soluções modernas, flexíveis e alinhadas com as demandas de um mundo data-driven. Seja para análise de big data ou BI self-service, o futuro é agora! 💬 Quero ouvir você! Como sua empresa está adotando essas tecnologias? #DataEngineering #Databricks #DeltaTable #MicrosoftFabric #ApacheIceberg #Lakehouse #ELT #AI #DataOps #CloudNative #FutureOfData #Inovação #Analytics #PowerBI #EasyBigData 🎯 Transformando dados em valor real!

Gerar datas hora a hora no #Snowflake pode ser uma tarefa essencial para análises logísticas, como calcular o custo de entrega em um #ecommerce. Suponha que você precise monitorar o impacto do tempo de entrega no custo final embutido no preço de um produto. Com o Snowflake, é possível criar uma tabela que gera todas as datas e horários necessários de forma eficiente. Para implementar isso, usamos a função "GENERATOR" e algumas operações de manipulação de datas. A lógica envolve três parâmetros principais: o timestamp inicial (From_timestamp), o intervalo entre os horários (Hour_interval, que será 1 para gerar de hora em hora) e o número de repetições (Number_of_times). Abaixo está o exemplo de como fazer isso no Snowflake: WITH date_dim AS (   SELECT to_timestamp_ntz('20241201 00:00:00', 'YYYYMMDD hh24:mi:ss') AS date_id ),  date_range AS (   SELECT      date_id,      DATEADD(HOUR, -1 * SEQ4(), date_dim.date_id) AS gen_date   FROM date_dim, TABLE(GENERATOR(ROWCOUNT => 720)) -- 720 horas = 30 dias de dados hora a hora ) SELECT    to_varchar(gen_date, 'YYYY-MM-DD hh24:mi:ss') AS delivery_time FROM date_range ORDER BY 1 ASC; Neste caso, configuramos a data inicial como 2024-12-01 00:00:00 e geramos 720 registros, representando 30 dias de dados hora a hora. A função DATEADD subtrai uma hora para cada sequência gerada, criando um histórico de horários com intervalos de 1 hora. O comando TABLE(GENERATOR(ROWCOUNT => 720)) é responsável por definir quantas vezes o intervalo será repetido. O resultado dessa consulta é uma tabela com horários gerados a partir da data inicial, como: """ 2024-12-01 00:00:00 2024-12-01 01:00:00 2024-12-01 02:00:00 ... 2024-12-30 23:00:00 """ Esse conjunto de dados pode ser usado para cruzar informações logísticas, como o tempo médio de entrega e o custo do transporte. Além disso, você pode aplicar cálculos adicionais para determinar como esses horários afetam a precificação do produto, incluindo o custo do frete embutido. Essa abordagem permite que seu e-commerce seja mais eficiente e data-driven, oferecendo previsões mais precisas e controle total sobre os custos operacionais. #Ecommerce #Logística #Snowflake #AnáliseDeDados #DataDriven #CustoDeEntrega #LogísticaInteligente #Precificação #GestãoDeCustos #Tecnologia #BigData #BI #EstratégiaEmpresarial #EficiênciaOperacional #TransformaçãoDigital #EasyBigData

Entendendo o que é um Slowly Changing Dimensions ('SCD')

Ja pensou que existe função que não usamos muito no dia a dia, o que existe no snowflake para facilitar nosso dia a dia? #Snowflake #DataModeling #CloudData #DataWarehouse #BigData #DataAnalytics #DataScience #Innovation #TechTrends #CloudComputing #FutureOfData #TechSolutions #DigitalTransformation #DataCommunity #TechLovers #KnowledgeSharing #DevelopersLife #DataDriven

🌊💻 Migrar para o Apache Iceberg: vale a pena? 💡🚀 A tecnologia de dados não para de evoluir, e o Apache Iceberg 🌟 tem sido o assunto mais quente do momento! Mas será que já é hora da sua empresa no Brasil abraçar essa inovação? 🤔 Vamos explorar juntos! O Iceberg é um formato de tabela aberto 🔓 que promete transformar a forma como gerenciamos data lakes 🏞️. Ele permite organizar e consultar dados de forma super eficiente, separando computação e armazenamento. Isso significa que você pode usar diferentes motores de consulta (como Spark, Trino ou até Snowflake) para otimizar suas operações e economizar! 🤑🎯 💾 E mais: 🔸Seus dados ficam no seu ambiente, o que aumenta a segurança 🔒 e reduz a dependência de terceiros. 🔸Ideal para empresas com muito streaming de dados, como varejo online 📦, fintechs 💳 ou grandes indústrias. 🔸Custo-benefício? Sim! Você paga só pelo que usa em termos de computação e armazena no mais barato, como S3. 💰✅ Mas cuidado, hein! Migrar para o Iceberg não é tão simples. Precisamos pensar: 🛠️ 🔹As ferramentas que usamos hoje, como dbt ou Power BI, já têm suporte para esse formato? 🔹Conseguimos gerenciar a complexidade de integrar vários motores de consulta? 🔹Nossa equipe está pronta para trabalhar com essa nova arquitetura? 👩💻👨💻 No Brasil, onde muitas empresas ainda estão consolidando suas estratégias de data lakes e cloud, o Apache Iceberg pode ser um próximo passo ousado. ⚡ Mas a dica é: faça testes incrementais primeiro! Comece com casos de uso específicos e veja os ganhos antes de mergulhar de cabeça. 🏊♀️ A migração total pode trazer mais segurança, eficiência e flexibilidade, mas demanda planejamento e visão de longo prazo. 🗺️🔍 Afinal, quem não quer ter uma arquitetura de dados de ponta que cresce junto com o mercado? 🌱📊 E você? Já pensou em implementar o Apache Iceberg ou está avaliando outras opções? Vamos conversar nos comentários! 💬👇 #EasyBigData #ApacheIceberg #DataLakes #DataEngineering #BigData #Inovação #Tecnologia #SegurançaDeDados #CloudComputing 🌐

Pruning no Snowflake é uma técnica que ajuda a otimizar consultas, reduzindo o tempo de execução e o custo ao evitar o processamento de dados desnecessários. Esse recurso se torna especialmente útil em análises de grande escala, permitindo que apenas as partições relevantes sejam lidas. #DataAnalytics #Snowflake #DataPruning #BigData #DataOptimization #QueryPerformance #CloudData #DataEfficiency #TechTips #BusinessIntelligence #DataEngineering #DataProcessing #SQLOptimization #DataManagement #CloudComputing #EasyBigData

🎉 Desvendando no Universo Delta da Databricks! 🚀 Quando entrei no mundo Databricks, encontrei várias ferramentas "Delta" e me senti meio perdido com tantos nomes e funções 😅. Se você também se sente assim, calma que eu te ajudo! Com um guia simplificado que vai te mostrar o que cada componente faz, onde ele brilha e como ele pode transformar setores inteiros! 🌎💡 🔎 Componentes Delta Explicados: 💾 Delta Lake: O alicerce! Torna os data lakes mais confiáveis e seguros com transações ACID e versionamento de dados. 📊 Case: Varejo: Estoque sempre atualizado 🛒 Saúde: Histórico de pacientes protegido 🏥 📂 Delta Tables: Tabelas estruturadas para análise fácil e rápida! 📊 Case: Dados de vendas no varejo e registros médicos organizados! 🔄 Delta Live Tables (DLT): Pipelines automatizados! Ideal para dados em tempo real. 📈 Case: Varejo: Relatórios de vendas em tempo real 🕒 Financeiro: Preços de ações atualizados 📉 ⚙️ Delta Engine: Consulta otimizada para análise de grandes volumes em alta velocidade! 💹 Case: Análise de alta frequência para decisões financeiras rápidas 💼 🔗 Delta Sharing: Compartilhe dados entre plataformas com segurança! Colaboração facilitada. 🤝 Case: Varejo: Compartilhe dados de inventário com fornecedores 📦 Financeiro: Dados de portfólio para auditoria 📊 📜 Delta Transaction Log: Histórico de alterações, perfeito para auditoria e compliance. 📋 Case: Auditoria de vendas no varejo e histórico de transações financeiras 💰 🔥 Se você quer transformar o uso de dados, as ferramentas Delta no Databricks são um #must-#have! 💡 📌 Explore o impacto nos setores e crie soluções inovadoras! #DataDriven #DeltaLake #DataBricks #BigData #DataAnalytics #Varejo #Saúde #Financeiro #Compliance 👉 Gostou? Compartilhe e deixe seu comentário! Vamos transformar dados em ação! 💬✨

🚀 Vamos falar sobre Data Mesh? 🚀 Imagine um universo onde dados fluem livremente entre equipes e áreas como um produto valioso, com qualidade e contexto! 🛠️🍃 Isso é o que o conceito de Data Mesh promete trazer para o mundo de dados, transformando a maneira como construímos e consumimos dados nas empresas. Mas, como toda novidade, ele traz desafios e precisa de adaptações para funcionar em grande escala. ⚙️🔄 📚 Quer entender mais sobre essa revolução de dados e como implementá-la? Confira algumas recomendações top para se aprofundar no tema! ⬇️ 📖 Livros: 1."Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale" por Zhamak Dehghani - A criadora do conceito explica tudo sobre essa abordagem e como transformar a cultura de dados em empresas! 🌐📈 2."Building Evolutionary Architectures" por Neal Ford, Rebecca Parsons e Patrick Kua - Focado em arquiteturas evolutivas, ideal para entender a lógica de construir produtos de dados que crescem e se adaptam. 📊🔧 3."Designing Data-Intensive Applications" por Martin Kleppmann - Um guia sobre como lidar com grandes volumes de dados de forma prática e eficiente! 🏗️💾 💻 Plataformas para explorar: ✔Databricks - Ótima para começar a estruturar data lakes e pensar na governança de dados! 💡💦 #Databricks ✔Snowflake - Ideal para escalar a análise de dados e integrar com Data Mesh. ❄️⛅ #Snowflake ✔Apache Kafka - Perfeita para streaming de dados em tempo real, fundamental para as comunicações no Data Mesh. 📲⚡ #Kafka 💡 Data Mesh não é só tecnologia; é cultura! Envolve mudanças na forma como vemos e trabalhamos com dados, desde governança até a troca entre times. 📢💬 🔍 Curioso para saber mais? Se joga nas leituras, explora as plataformas, e compartilhe sua jornada! Vamos construir uma comunidade de dados cada vez mais forte e conectada! 🤝📈 #DataMesh #DataScience #BigData #DataGovernance #DataProduct #Analytics #Inovação #TechCommunity #DataDriven #Aprendizado #Networking #MachineLearning #InteligênciaArtificial #CloudComputing #DataPlatform #DataEngineering #TransformaçãoDigital #ArquiteturaDeDados #EngenhariaDeDados #CompartilhamentoDeConhecimento #DataManagement #SelfServiceData #Arquitetura #EasyBigData

Recomendamos fortemente que você explore essa solução, especialmente se já utiliza Databricks em sua jornada de dados! #IA #DataGovernance #GovernançaDados #Dados #Databricks #Leega #Parceiros #UnityCatalog #DataSharing #Striming #ML