No mundo atual, impulsionado por dados, as organizações enfrentam desafios relacionados ao grande volume e à complexidade dos dados. Duas estruturas principais, data lakes e lakehouses, surgiram para ajudar as empresas a gerenciar e aproveitar seus dados de forma eficaz. Este artigo apresenta uma comparação clara de ambos os conceitos, destacando suas características únicas e aplicações práticas na arquitetura de dados moderna.

A análise de dados é uma jornada empolgante, mas também traz consigo seus desafios. Um dos maiores obstáculos é identificar anomalias — resultados inesperados que podem distorcer nossas conclusões e previsões. Seja analisando dados de vendas ou monitorando o desempenho do sistema, reconhecer essas anomalias é fundamental. Como usuário apaixonado da biblioteca Pandas do Python,

Geralmente gosto de experimentar coisas novas, e com a tecnologia não é diferente. Então, decidi pesquisar mais a fundo a mecânica por trás do Apache Iceberg, e especificamente a implementação do Python, o PyIceberg.

É aí que entra o Dask. Esta poderosa biblioteca Python foi projetada para computação paralela, facilitando o dimensionamento de fluxos de trabalho para cientistas de dados. Nesta publicação, vamos nos aprofundar em como usar o Dask para fluxos de trabalho escaláveis de ciência de dados, com exemplos claros e insights práticos.

O Data Vault é, na verdade, um paradigma de design, e não uma tecnologia. Pode ser usado em qualquer banco de dados relacional ou datalake. Surgiu do desejo de encontrar uma maneira melhor de armazenar dados e se distanciar dos designs de esquema estrela/cluster/constelação e floco de neve (não da empresa de banco de dados) que são frequentemente usados em data warehouses.

Com a Biblioteca Python Dask, você pode facilmente executar cálculos complexos em big data usando Python. Isso também pode ser alcançado usando CPUs e GPUs econômicas. Portanto, é importante distinguir entre manipulação e pré-processamento de dados, que podem ser realizados na CPU, e operações algorítmicas e processamento de imagem e vídeo, que são mais adequados para a GPU.

Otimizar o acesso a dados nos Conjuntos de Dados Distribuídos Resilientes (RDDs) do Apache Spark pode aumentar significativamente o desempenho de aplicações de big data. O uso de estratégias eficazes pode levar a tempos de processamento mais rápidos e melhor utilização de recursos. Neste post, compartilharei técnicas práticas e exemplos reais que me ajudaram a otimizar o acesso a dados ao trabalhar com RDDs.

No cenário digital atual, as empresas dependem fortemente de dados precisos para gerenciar suas operações. No entanto, muitas organizações ignoram a importância de estruturar esses dados de forma eficaz.

Mencionei em um post anterior que um dos motivos pelos quais experimentei o Couchbase foi seu serviço de análise integrado. O acesso é feito pelo menu esquerdo da interface do usuário, logo abaixo da opção “Pesquisar”

Como você pode ver no conjunto de resultados acima, as “colunas” representam as chaves do documento JSON subjacente e os valores correspondem aos dados na grade. As referências são as mesmas ao usar uma consulta DataGrid ou Couchbase UI.

No mundo atual, orientado por dados, as empresas geram enormes quantidades de dados a cada segundo. Quando processados e analisados de forma eficaz, esses dados se tornam uma fonte valiosa de informações. O Apache Spark é uma das ferramentas mais poderosas neste campo.

Há alguns anos, comecei um projeto paralelo que achei que seria divertido: agregar e enviar registros mensais da SEC para ETFs e fundos mútuos. Eu queria automatizar o processo de compilação de registros da SEC usando registros de índice enviados por empresas e atualizá-los conforme eles eram registrados.