Introducción
Su organización procesa millones de transacciones diariamente desde varios sistemas de origen y las partes interesadas necesitan análisis confiables que reflejen las operaciones actuales y las tendencias históricas. El equipo de ingeniería de datos se enfrenta a las decisiones críticas: ¿Cómo debe fluir los datos desde los sistemas de origen a lakehouse? ¿Qué formatos de tabla proporcionan el equilibrio adecuado de rendimiento y compatibilidad? ¿Cómo se mantiene la precisión histórica al mantener las consultas rápidas?
El modelado de datos en Azure Databricks con El catálogo de Unity aborda estos desafíos a través de opciones de diseño deliberadas que afectan a todos los consumidores de nivel inferior. Seleccione patrones de ingesta que coincidan con los requisitos de latencia. Puede elegir formatos de tabla como Delta Lake o Apache Iceberg en función de las necesidades de transacción y la compatibilidad multiplataforma. Diseñe esquemas de partición y estrategias de agrupación en clústeres que se alineen con el modo en que los analistas consultan los datos.
Estas decisiones se acumulan con el tiempo. Hoy, una tabla incorrectamente particionada crea problemas de rendimiento que crecen con el volumen de datos. Una tabla de dimensiones sin seguimiento de cambios adecuado pierde el contexto histórico. El diseño inicial pensativo crea una base que se escala de forma eficaz y responde a preguntas que aún no ha previsto.
Este módulo le guía a través de decisiones clave de modelado de datos para entornos de Azure Databricks. Aprenderá a diseñar lógica de ingesta, seleccionar las herramientas adecuadas para cada tipo de origen de datos e implementar estrategias de almacenamiento que optimicen el rendimiento de las consultas. Explorará las dimensiones de variación lenta para la precisión histórica y comprenderá cuándo las tablas administradas proporcionan ventajas sobre las tablas externas.