Publicação de Datatchê

🌟 Webinar sobre o Unity Catalog da Databricks! 🌟 🚀 Venha descobrir como o Unity Catalog pode revolucionar a governança de dados em sua organização. Este webinar será uma excelente oportunidade para aprender diretamente com os especialistas da Databricks! Você vai aprender sobre: 🔒 Melhores práticas de segurança e governança de dados. 🛠️ Implementação eficaz do Unity Catalog. 📊 Casos de uso e benefícios para sua empresa. 👥 Ideal para profissionais de TI, analistas de dados, arquitetos de dados e líderes de negócios que estão buscando maximizar o valor de seus dados. 💡 Junte-se a nós para uma sessão cheia de insights valiosos! Não perca a chance de melhorar sua estratégia de dados! ✅ Marque na sua agenda e não esqueça de se inscrever através do link! 📆 Data/Hora: 22 de maio - 10:00 às 11:00 🌐 Local: Evento online - acesse de qualquer lugar! 🔗 Inscreva-se aqui: #databricks #lakehouse #ai #llm #genai #data #business #governance #datagovernance #security #access #sso #cloud #catalog #sql 

7 Passos para Implementação do Databricks Unity Catalog (RESUMIDO) Para implementar o Databricks Unity Catalog de maneira eficaz, é importante entender sua arquitetura, capacidades e como ele se integra aos seus fluxos de trabalho existentes. Abaixo, descrevo um guia detalhado para essa implementação. 1. Verifique se sua conta Databricks possui permissões administrativas necessárias para configurar o Unity Catalog. Isso inclui permissões adequadas para gerenciar recursos de rede e segurança no ambiente de nuvem escolhido (Azure, AWS ou Google Cloud). 2. Crie um metastore unificado para armazenar metadados centralizados. Este metastore servirá como a base para a governança de dados em todos os workspaces Databricks. Ao criar o metastore, você define políticas de IAM para controlar quem pode criar, modificar ou visualizar os ativos de dados. 3. Catalogar e registrar dados no metastore. Identifique e registre todas as tabelas, views, streams, e outros ativos de dados que precisarão ser geridos. Inclua metadados detalhados como descrições, tags de classificação e informações de proveniência para facilitar a governança e auditoria. 4. Configure listas de controle de acesso (ACLs) detalhadas para gerenciar permissões. Defina políticas de acesso granular que permitam controlar quem pode acessar catálogos, esquemas, tabelas, e até colunas específicas. Isso garante que apenas usuários autorizados possam acessar dados sensíveis. 5. Habilite logs de auditoria para monitoramento contínuo. Configure o monitoramento de todas as operações de leitura e escrita para garantir que o acesso aos dados esteja em conformidade com as políticas de segurança. Isso inclui o rastreamento de atividades suspeitas ou acessos não autorizados. 6. Integre o Unity Catalog com suas ferramentas de Business Intelligence (BI) e Data Science. Garanta que ferramentas como Power BI, Tableau, e frameworks de Data Science como Spark possam acessar dados de forma segura e governada. Verifique que as conexões estão seguras e que as permissões de acesso são apropriadas para cada ferramenta. 7. Configure o Delta Sharing para compartilhamento seguro de dados. Utilize o Delta Sharing para compartilhar dados de forma segura com parceiros externos ou outras unidades de negócio sem mover fisicamente os dados. Certifique-se de que as permissões de compartilhamento respeitam as políticas de segurança e conformidade. A implementação do Databricks Unity Catalog requer uma abordagem detalhada e estratégica, mas os benefícios em termos de governança, segurança e eficiência operacional são significativos. Esse passo a passo visa fornecer uma visão técnica e prática para que você possa explorar o potencial completo dessa ferramenta em sua organização. #unitcatalog #databricks #datapilines #datagovernance

Unity Catalog No mundo do Data Lakehouse, garantir segurança e governança dos dados sempre foi um desafio. A chegada do Unity Catalog transformou esse cenário, oferecendo um catálogo unificado para governança simplificada dentro do Databricks. Ele oferece uma camada centralizada para gerenciar dados em ambientes multi-cloud, facilitando o controle de permissões e a organização das informações. Além disso, ele disponibiliza nativamente ferramentas para auditoria e linhagem de dados, que são essenciais para garantir a governança adequada. Principais benefícios do Unity Catalog: - Gerenciamento centralizado: Oferece um único ponto para administrar políticas de acesso a dados, aplicáveis a todos os workspaces da organização. - Governança unificada para dados e IA: Permite que os administradores concedam permissões em tabelas (catálogos, schemas e tabelas), ativos de IA (funções, modelos e bancos vetoriais) e dados não estruturados (áudio, texto, vídeos e imagens), garantindo a segurança dos objetos de forma unificada. - Descoberta de dados: Permite etiquetar e documentar os objetos de dados, possibilitando que os consumidores dos dados encontrem rapidamente as informações. - Linhagem de dados: Rastreia todo o ciclo de vida dos objetos de dados, oferecendo visibilidade completa e transparência sobre como os dados são criados e utilizados ao longo do tempo. - Auditoria: Captura logs detalhados de todas as interações com os dados, registrando-as de forma abrangente para facilitar auditorias e garantir conformidade regulatória. - Interoperabilidade entre formatos: Oferece suporte ao Delta Lake, Apache Iceberg via UniForm, Parquet, CSV, JSON, entre outros formatos. Com o Unity Catalog, as organizações podem focar mais em gerar insights valiosos e se preocupar menos com a complexidade da gestão e segurança dos dados. Saiba mais sobre o Unity Catalog: - https://lnkd.in/dG89ZvBQ - https://lnkd.in/dekq_HFq - https://lnkd.in/dXsAQtXT #UnityCatalog #DataGovernance #DataEngineering #Databricks #BigData

Unity Catalog: O Pilar Essencial da Governança de Dados no Databricks Hoje, a governança de dados se tornou um dos maiores desafios para as empresas que buscam transformar dados brutos em valor de negócio. Para garantir conformidade, segurança e o uso eficiente dos dados, é essencial que as organizações implementem estratégias robustas de governança. Unity Catalog surge como uma solução essencial dentro do ecossistema Databricks, oferecendo: Segurança e Controle de Acesso Centralizado: Com o Unity Catalog, você pode definir políticas detalhadas de acesso aos dados e permissões baseadas em grupos e funções, garantindo que apenas as pessoas certas tenham acesso aos dados certos. Auditoria e Conformidade Simplificadas: Através de trilhas de auditoria, as empresas podem monitorar quem acessou, alterou ou movimentou dados, promovendo maior transparência e facilidade para garantir conformidade com regulações como GDPR, LGPD, entre outras. Gerenciamento Unificado de Metadados: Uma visão completa e centralizada dos metadados permite que as equipes de dados compreendam melhor seus ativos, otimizem fluxos de trabalho e garantam a qualidade da informação utilizada nas análises. Integração com Databricks Lakehouse: O Unity Catalog está profundamente integrado ao Databricks Lakehouse, fornecendo governança em um ambiente onde data lakes e data warehouses se encontram, facilitando a gestão em larga escala sem comprometer a inovação e agilidade. No final, uma boa governança de dados é o que torna os dados um ativo verdadeiramente estratégico, e o Unity Catalog oferece os alicerces para que isso aconteça com segurança e eficiência! #DataGovernance #UnityCatalog #Databricks #BigData #DataSecurity #DataCompliance #DataManagement

💃 Ei, mulher! 🌟 Se você trabalha ou quer trabalhar com dados, deixa eu te apresentar a Plataforma incrível da Databricks e Unity Catalog! 🔍 O Databricks é uma plataforma unificada de dados e IA, projetada para simplificar desde o processamento de grandes volumes de dados até a criação de modelos de Machine Learning. Agora, imagine governar todos esses dados de forma segura e organizada. É aí que entra o Unity Catalog, o sistema de governança que traz segurança, catalogação e... o meu recurso favorito: Data Lineage! 💡 O que o Data Lineage tem bom? ➡️ Visualização de ponta a ponta: Você acompanha o ciclo de vida dos dados desde arquivos brutos no armazenamento até as tabelas de bronze, prata e ouro e até modelos de ML e dashboards. Isso transforma a auditoria e a regulamentação em tarefas muito mais simples! ➡️ Nível de coluna: Dá para ver exatamente do que são feitas as métricas de negócios, sem precisar “caçar” código manualmente linha por linha. ➡️ Contexto completo: Linhagem cruzando workspaces conectados a um Metastore, mostrando quem está usando os dados downstream. ➡️ Ciclo de vida completo: Não só dos dados, mas também do código (sim, de onde ele foi executado: notebooks, jobs, etc.). ➡️ Sem esforço manual: Tudo funciona de forma automática, gerado pelos metadados. A linhagem de dados no Unity Catalog não só economiza tempo, como também eleva o nível da governança de dados. O que você consegue fazer na versão community? ➡️Criação e execução de notebooks para processamento de dados. ➡️Experimentação com clusters Spark para tarefas de ETL e análises. ➡️Acesso ao Unity Catalog com recursos básicos de catalogação e governança. ⚠️ O Data Lineage dentro do Unity Catalog pode ter algumas limitações na versão gratuita, como menos funcionalidades avançadas ou restrições de escalabilidade. Mas é uma ótima maneira de entender a plataforma, praticar conceitos de governança de dados e se preparar para ambientes corporativos. 💬 Já conhecia esse recurso? Faça sua conta na Databricks , a versão community é gratuita (com limitações), e comece a  explorar alguns desses recursos e a experimentar a governança e a linhagem de dados na prática! 🎯 🔷 Link Databricks community: https://lnkd.in/d_pkUNDA #GovernançaDeDados #DataLineage #Databricks #UnityCatalog

Junte-se a nós para uma jornada prática sobre Governança de Dados com o Databricks Unity Catalog! Neste webinar, vamos explorar como as empresas podem governar seus dados estruturados e não estruturados, modelos de aprendizado de máquina, notebooks, dashboards e arquivos de forma contínua, em qualquer nuvem ou plataforma. Não perca a chance de interagir com os experts da Databricks e fazer perguntas ao vivo. Garanta o seu lugar se inscrevendo agora! #Databricks #Webinar #GovernançaDeDados #UnityCatalog #IA #Produtividade #FederaçãoDeDados #Inovação

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🚀 Dica Databricks do Dia! 🚀 🔍 Compartilhe Dados com Segurança Usando Delta Sharing 🔍 Delta Sharing no Databricks permite compartilhar dados e ativos de IA de forma segura com usuários fora da sua organização. Aqui estão os principais benefícios e recursos: Modos de Compartilhamento: Databricks-to-Databricks: Compartilhamento direto entre workspaces Databricks. Open Sharing: Compartilhamento com qualquer cliente compatível com Delta Sharing. Delta Sharing Server: Gerenciado pelo cliente para maior controle. Segurança e Governança: Unity Catalog: Facilita o gerenciamento de acessos, auditorias e políticas de governança de dados. Controle Granular: Permite definir permissões detalhadas para acessar os dados compartilhados. Integração Ampla: Compatível com diversas ferramentas e plataformas, como Apache Spark, Pandas, Power BI, Tableau, e muitas outras. API REST: Facilita a integração com aplicativos personalizados e fluxos de trabalho automatizados. Facilidade de Uso: Interface intuitiva para configurar e gerenciar compartilhamentos de dados. Suporte para compartilhamento de tabelas Delta e ativos de machine learning. Benefícios: Acesso Seguro e Governado: Garante que seus dados são acessados de maneira segura e auditável. Flexibilidade: Permite compartilhar dados com uma ampla gama de ferramentas e plataformas. Escalabilidade: Suporta grandes volumes de dados e permite compartilhar ativos complexos de IA. Para mais detalhes e um guia completo, visite Databricks Data Sharing. #Databricks #DataEngineering #BigData #DataSharing #Tips

🌟 Lembrete: Webinar sobre o Governança de Dados na prática, com Unity Catalog! 🌟 📢 Faltam apenas alguns dias para nosso webinar! Não perca a oportunidade de descobrir como o Unity Catalog pode transformar a governança de dados na sua organização. 🚀 O que você vai aprender: 🔒 Melhores práticas de segurança e governança de dados. 🛠️ Implementação eficaz do Unity Catalog. 📊 Casos de uso e benefícios para sua empresa. 👥 Público-alvo: Profissionais de TI, analistas de dados, arquitetos de dados e líderes de negócios em busca de otimizar a gestão de dados. 💡 Participe de uma sessão cheia de insights valiosos que poderão revolucionar sua estratégia de dados. ✅ Data/Hora: 22 de maio, das 10:00 às 11:00 🌐 Local: Evento online - Participe de qualquer lugar! 🔗 Inscreva-se agora: https://lnkd.in/dTKgYcNV Marque na sua agenda e garanta sua vaga! Transforme a maneira como sua organização governa seus dados com o Unity Catalog. Esperamos por você!

Hoje participei do Webinar da Databricks, com o tema: "Delta Lake Uniform: Unificando os Formatos de Tabelas Iceberg, Hudi, e Delta Lake". O Webinar foi conduzido pelos mestres: Rodrigo Oliveira, Luiz C., Flávio Malavazi, onde foi explicado de forma conceitual o funcionamento do Uniform e apresentando na pratica a solução. Segue o resumo📝: O Delta Universal Format ('Uniform') é uma solução que basicamente unifica e acessa as tabelas Delta no lakehouse. Ele permite a integração dos dados, independentemente de seus formatos ou tipos, sendo aplicável a todas as cargas de trabalho de análise e inteligência artificial, mesmo quando utilizam diferentes formatos de dados. Os principais benefícios do Delta Lake UniForm incluem: ✅ Transferência entre formatos de dados abertos: O UniForm promove a utilização de diferentes formatos de data lake, como Delta Lake, Apache Iceberg e Apache Hudi, assegurando uma maior interoperabilidade entre esses sistemas sem a necessidade de conversões complicadas ou reescritas de dados no DataBricks. ✅ Unificação do ecossistema de conectores: Ele torna a integração mais fácil ao permitir que um conector criado para Delta Lake seja automaticamente compatível com Iceberg e Hudi. Isso diminui a necessidade de desenvolver diversos conectores. ✅ Desempenho aprimorado: O UniForm incorpora otimizações que garantem alto desempenho em consultas e gravação de dados, mesmo em cargas de trabalho de grande escala. #databricks #cloud #dataengineering