Introdução
Sua organização processa milhões de transações diariamente de vários sistemas de origem e os stakeholders precisam de análise confiável que reflita as operações atuais e as tendências históricas. A equipe de engenharia de dados enfrenta decisões críticas: Como os dados devem fluir dos sistemas de origem para o lakehouse? Quais formatos de tabela fornecem o equilíbrio certo de desempenho e compatibilidade? Como você mantém a exatidão histórica ao mesmo tempo que mantém as consultas rápidas?
A modelagem de dados no Azure Databricks com o Catálogo do Unity aborda esses desafios por meio de escolhas de design deliberadas que afetam todos os consumidores downstream. Selecione padrões de ingestão que correspondam aos seus requisitos de latência. Você escolhe formatos de tabela como Delta Lake ou Apache Iceberg com base em necessidades de transação e compatibilidade entre plataformas. Você projeta esquemas de particionamento e estratégias de clustering que se alinham com a forma como os analistas consultam os dados.
Essas decisões se acumulam ao longo do tempo. Uma tabela particionada incorretamente hoje cria problemas de desempenho que crescem com o volume de dados. Uma tabela de dimensões sem o controle de alterações adequado perde o contexto histórico. O design inicial atencioso cria uma base que pode ser escalada com eficiência e responde a perguntas que você ainda não previu.
Este módulo orienta você pelas principais decisões de modelagem de dados para ambientes do Azure Databricks. Você aprenderá a projetar a lógica de ingestão, selecionar as ferramentas certas para cada tipo de fonte de dados e implementar estratégias de armazenamento que otimizam o desempenho da consulta. Você explorará dimensões de alteração lenta para precisão histórica e entenderá quando as tabelas gerenciadas fornecem vantagens sobre tabelas externas.