Easy Big Data

Em busca de novas oportunidades de crescimento profissional? Tenho o prazer de apresentar a Easy Big Data, uma consultoria especializada em arquitetura de dados e inteligência de negócios. Na Easy Big Data, acreditamos no poder transformador dos dados para impulsionar decisões estratégicas e transformar negócios. Nossa abordagem é diferenciada: oferecemos consultoria especializada com foco na orientação e mentoria, indo além da execução de tarefas. Trabalhamos lado a lado com você, compartilhando conhecimento e experiência, para que sua empresa não apenas compreenda os dados, mas também aprenda a utilizá-los de maneira eficaz e independente. Aqui estão alguns dos nossos destaques: ◉ Consultoria personalizada em arquitetura e engenharia de dados e inteligência de negócios. ◉ Mentoria especializada para ajudar sua equipe a navegar no complexo mundo dos dados. ◉ Soluções inovadoras, adaptadas às necessidades específicas do seu negócio. Convido você a se conectar conosco aqui no LinkedIn para acompanhar nossas atualizações, insights sobre o mercado de dados e dicas exclusivas. Também adoraríamos conversar sobre como podemos ajudar sua empresa a alcançar novos patamares com a inteligência de dados. Para mais informações ou para agendar uma conversa sem compromisso, sinta-se à vontade para me enviar uma mensagem diretamente. Estamos ansiosos pela oportunidade de colaborar com você e sua equipe! Atenciosamente, Claudio Marcelino | Felipe Silvestre Alves Co-Fundadores da Easy Big Data

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

Processo de verificação de qualidade de dados usando as Data Metric Functions (DMFs) do Snowflake. #DataQuality #Snowflake #DMF #DataPipeline #ETL #BigData #DataEngineering #DataOps #Analytics #DataValidation #DataManagement #CloudData #DataMonitoring #TechInnovation #CloudComputing #DataScience #DataGovernance #TechSolutions #DataTransformation #ELT #DataIntegrity #DataOptimization #DigitalTransformation #BusinessIntelligence #DataDriven #DataStrategy #DataProcessing #TechTrends #DataFlow #DataAutomation #QualityChecks #DataMetrics #DataCleaning #DataHealth #SnowflakeCloud #DataEfficiency #CloudAnalytics #DataTrust #DataOpsJourney #DataMetricsFunctions #DataWorkflow #TechData #EngineeringExcellence #DataVerification #TechPipeline #TechInsights #SmartData #EfficientData #TransformingData #TechEngagement #AIandData #DataOpsTools #EasyBigData

🚀 Fornecimento Universal de #Dados com #Snowflake: A Revolução da #Arquitetura de Dados ❄️ Já imaginou uma arquitetura onde dados e negócios caminham lado a lado, sem silos e com colaboração total entre todas as equipes? 🏢✨ Com o Snowflake, isso se torna realidade! Chegou a hora de adotar o conceito de fornecimento universal de dados, que trata os dados como produtos valiosos, acessíveis e compartilháveis em toda a empresa. 🚀📊 Quantas vezes vimos decisões tomadas por motivos “técnicos”, sem evidências claras de que isso traria benefícios reais para o negócio? 😤 A boa notícia é que o Snowflake ajuda a resolver esse problema ao permitir uma integração flexível e eficiente entre aplicativos, dados e contexto de negócios. Com ele, a TI não está isolada, mas alinhada com o propósito final: gerar valor comercial. 💼💡 🧩 Por que Snowflake é o futuro do fornecimento universal de dados? 🔹Desbloqueia os dados de seus aplicativos e facilita o compartilhamento perfeito entre eles 🔓 🔹Promove a integração de dados com metadados e contexto empresarial 📊 🔹Permite uma evolução incremental, sem precisar redesenhar toda sua arquitetura 🎯 🔹Mantém o melhor dos data lakes e warehouses, mas com maior flexibilidade 🚀 O Snowflake também facilita a colaboração entre engenheiros de software, dados e equipes de negócios 🤝, aplicando práticas como CI/CD, desenvolvimento ágil e modularidade, garantindo que seus dados sejam produtos prontos para gerar insights e valor. 💻💡 A transição para uma arquitetura descentralizada não precisa ser um processo disruptivo. Com Snowflake, é possível melhorar suas operações de maneira contínua e incremental, mantendo o que já funciona e evoluindo para uma infraestrutura de dados flexível e moderna. 🌍🔧 💡 Resultados: 🔹Alinhamento total entre TI e negócios 🤝 🔹Governança centralizada com distribuição eficiente de dados 📊 🔹Escalabilidade e flexibilidade para suportar o crescimento da empresa 📈 🔑 Vamos juntos construir uma arquitetura de dados que realmente faz a diferença no seu negócio! #FornecimentoDeDados #Snowflake #DataArchitecture #DataDriven #TIeNegócios #GovernançaDeDados #TransformaçãoDigital #CloudDataPlatform #EasyBigData

🚀 Contratos de Dados em Ação: Transformando Pipelines de Dados com Precisão e Consistência! 📊✨ Você já ouviu falar sobre Contratos de Dados? 🤔 Eles são a chave para garantir que seus pipelines de dados sejam padronizados e seguros, não importa quais tecnologias você use! 🔑✨ Ao utilizar contratos de dados, você pode: 1️⃣ Definir Esquemas 📜: Controle o formato e a estrutura dos seus dados, garantindo que todas as mudanças passem pelo contrato. 2️⃣ Manter SLAs e Segurança 🔐: Cada detalhe sobre qualidade, segurança e prazos de entrega é capturado e gerido dentro do contrato. 3️⃣ Abstrair Infraestrutura ☁️: Não importa se você usa Postgres, #Snowflake, #BigQuery ou #Databricks, os contratos de dados tornam sua infraestrutura mais flexível e adaptável. 💡 Mas como transformar isso em realidade? Graças ao datacontract-cli 📂 (https://lnkd.in/dfk-Wbcb), você pode: Gerar, Exportar e Validar Contratos em diferentes fontes de dados 🚀. Simular e testar dados de produção com contratos 💻. Utilizar ferramentas como Datahub para catalogar seus contratos ou Soda para monitorar a qualidade dos dados. 🎯 O que isso significa? Menos retrabalho, mais consistência e uma única fonte de verdade para suas equipes colaborarem com eficiência! 🔄 🔍 Se quiser explorar o mundo dos contratos de dados e suas aplicações, dê uma olhada no Open Data Contract Standard (ODCS), que visa padronizar o processo de gestão de dados em diversas plataformas. Imagine a simplicidade que o OpenAPI trouxe para as APIs, mas agora para dados! 🌐📊 📢 Adotar contratos de dados hoje pode transformar a maneira como você gerencia informações, tornando sua empresa adaptável, escalável e à prova de falhas! #DataContracts #ETL #DataQuality #BigData #DataGovernance #DataOps #DataDriven #DataAnalytics #TechInnovation #DataPipeline #datacontracts #OpenDataContract #datacontractCLI #EasyBigData

🚀 A Revolução do Serverless no Databricks: Menos Custo, Mais Eficiência! 💰🧠 Você sabia que o Databricks Serverless permite que você conecte-se a recursos computacionais sob demanda, sem precisar gerenciar clusters manualmente? 🤯 Pois é! Chega de estourar o orçamento 💸 tentando adivinhar a memória ou a quantidade de núcleos que você precisa! O Databricks agora cuida disso pra você, automaticamente! 💡 📊Vantagens ✅ Clusters prontos em segundos ⏳ (sem esperar longos minutos para o cluster inicializar) ✅ Menos custos 🤑 (você só paga pelo que usa, sem surpresas desagradáveis no fim do mês) ✅ Escalabilidade automática 🌐 (os recursos aumentam ou diminuem conforme a necessidade do seu projeto) ✅ Sem dores de cabeça com administração 😌 (a equipe do Databricks gerencia tudo!) ⚡ Imagine uma empresa de e-commerce que precisa analisar grandes volumes de dados de clientes diariamente para personalizar ofertas em tempo real 🔥. Tradicionalmente, configurar clusters manualmente pode ser demorado e caro, levando a longas horas de espera e recursos desperdiçados 😤. Com o serverless compute, essa empresa consegue lançar clusters em segundos 🏃♂️, processar dados com eficiência e desligar os recursos automaticamente quando o trabalho é concluído 🛑. Isso gera uma economia de até 40% no orçamento 🤩, ao mesmo tempo que melhora a experiência do cliente com ofertas personalizadas em tempo recorde! 🛒💥 Então, se você quer pagar menos, esperar menos e fazer mais, o serverless é a solução! 😉 🔗 Leia mais sobre essa revolução aqui: https://lnkd.in/dWazXJGb #Serverless #Databricks #BigData #DataScience #Ecommerce #CloudComputing #DataAnalytics #Innovation #CostSavings #TechRevolution

Detalhes de cada etapa na construção de sistemas multi-agente com #Python e #lib Ollama #ArtificialIntelligence #AI #AIAgents #VirtualAgents #AIInnovation #MachineLearning #DeepLearning #AIInTech #AITechnology #FutureOfWork #SmartTechnology #Automation #DataScience #AIApplications #DataDriven #TechInnovation #TechTrends #TechSolutions #AIIntegration #InteligênciaArtificial #ProductivityTools #WorkplaceInnovation #DigitalTransformation #FutureOfWork #WorkplaceAI #TechInWorkplace #SmartWork #OfficeTechnology #TechInWork #FutureWork #InnovationAtWork #TechForBusiness #CollaborationTools #MobileTechnology #SmartDevices #WearableTech #Smartwatch #MobileAI #Smartphones #ConnectedDevices #Wearables #TechOnTheGo #Python #Developers #TechDevelopers #LangChain #Ollama #AIProgramming #MultiAgentSystems #PythonForAI #APIs #SoftwareDevelopment #AutomationDevelopment #Innovation #Sustainability #GreenTech #SustainableTech #TechForGood #GreenInnovation #TechForFuture #HumanInTheLoop #HumanAIInteraction #CollaborationWithAI #AIAndHumans #AIForGood #CollaborationTech #AIAndPeople #AIForBusiness #Dados #BigData #EasyBigData

Criando agentes de Inteligência Artificial com #SQL, #Python🐍 e #HTML para analise de dados simples. #InteligenciaArtificial 🤖 #DataScience 📊 #MachineLearning 🧠 #LangChain #CrewAI #Desenvolvimento #Inovação #Tecnologia #Futuro #TransformaçãoDigital #IA #Dados

🔄 Migrando do #Databricks Antigo para o #UnityCatalog: lições aprendidas e #armadilhas a evitar 🚧 Recentemente, estou me aprofundando na migração para o novo workspace Unity no Databricks, e quero compartilhar alguns pontos-chave que podem ajudar quem está passando por essa transição. 💡 Aqui estão algumas armadilhas (ou "gotchas") e as soluções que encontramos para contorná-las: 🔗 1. Conexão com Snowflake: Adeus runQuery, Olá Snowpark! No ambiente antigo, costumava utilizar sc._jvm.net.snowflake.spark.snowflake.Utils.runQuery para executar lógicas de DML diretamente no Snowflake. Agora, o Unity não suporta esse comando. ✨ A Solução? Snowpark! Ele permite que você execute suas consultas diretamente no Snowflake, sem precisar de hacks externos. Lembre-se de ajustar os parâmetros de conexão (eles mudam um pouco), e já estará rodando queries diretamente de notebooks e jobs no Unity. 💻 Exemplo: %python options = { "account": snowflake_url, "user": user, "password": password, "database": snowflake_database, "schema": snowflake_schema, "query_tag": json.dumps(query_tags) } 📊 2. RDDs: A Abordagem Mais Limpa com Pandas No novo Unity, a API de RDDs "não é mais suportada". Embora não usemos RDDs frequentemente, eles eram úteis para transformar DataFrames em listas. ✨ A Solução? Pandas (ou Polars)! A conversão com Pandas é mais simples e eficiente. 💻 Exemplo: %python tables = df.toPandas()['TABLE_NAME'].tolist() No final, a abordagem fica mais clara e limpa! 📦 3. DBFS: Reavaliando o uso para bibliotecas Antes, usávamos o DBFS para carregar bibliotecas de S3, mas isso não é o ideal para o novo ambiente Unity. ✨ A Solução? Implementar um pipeline de CI/CD completo, aproveitando ferramentas como o #Artifactory para versionamento e distribuição de bibliotecas. Isso evita práticas ruins, como dar acesso direto ao #S3. O ideal é apontar os clusters para importarem as bibliotecas diretamente do Artifactory. 🔍 Ainda estou descobrindo nuances dessas migrações, mas o aprendizado por tentativa e erro está consolidando o processo. Cada adaptação traz mais clareza e confiança para utilizar o Unity de forma otimizada. 🚀 #Databricks #Snowflake #UnityWorkspace #BigData #DataEngineering #CICD #DataCommunity #Snowpark #LinkedInCommunity #DataAnalytics #Artifactory

🚀 Kimball vs. One Big Table vs. Data Vault 🏛️: Qual é o melhor para o seu negócio? 🤔 Se você trabalha com engenharia de dados, já deve ter se perguntado qual o melhor modelo de dados para o seu projeto. 💡 Afinal, cada abordagem tem suas vantagens, e a escolha certa depende muito do seu cenário! Vamos entender um pouco mais sobre três modelos super importantes: Kimball, One Big Table (OBT) e Data Vault. 🔹 Kimball (Modelo Estrela) 🌟 Este é o clássico modelo de fatos e dimensões.  ◦ Fatos, são números, como vendas ou transações 🧮. Pense neles como o "quê" estamos medindo.   ◦ Dimensões, são as explicações para os fatos, como datas, produtos, clientes 📅. São os "detalhes" ao redor dos fatos, o que dá contexto. Kimball é ótimo para relatórios, porque organiza os dados de forma simples e eficiente 🏃♂️. Ideal para empresas que precisam de consultas rápidas e acessíveis! 🚀 🔹 One Big Table (OBT) 🐘 Imagine se você pegasse todas as tabelas de dimensão e fato e as juntasse em uma única tabela. Isso é o OBT!  ◦ Sem junções, o OBT evita aquelas junções que podem ser pesadas nas consultas, acelerando muito o desempenho 🔥.  ◦ Redundâncias representa como os dados estão todos juntos, pode haver muita duplicação e isso aumenta o uso de armazenamento 💾. OBT é excelente para quem precisa de desempenho super rápido, mas não liga tanto para o uso extra de armazenamento 📦. 🔹 Data Vault 🛰️ Agora, se você trabalha em uma empresa com dados complexos e escalabilidade é prioridade, o Data Vault é uma solução poderosa. Ele tem três componentes principais:  ◦ Hubs 🏢 representam as entidades principais do negócio (por exemplo, Cliente ou Produto) e guardam o chave de negócio e o histórico dessa entidade.   ◦ Links 🔗 conectam os hubs. Eles mostram as relações entre as entidades (ex.: qual cliente comprou qual produto).   ◦ Satélites 🛰️ guardam os atributos adicionais de cada hub ou link. Eles ajudam a manter o histórico e detalhes sobre as entidades e suas interações. 📚 O Data Vault é ótimo para grandes ambientes, pois permite uma escala infinita sem comprometer a estrutura! 💥 Mas para relatórios, você precisará construir Data Marts por cima. 🌟 Para discussão, caso de uso recente: Em um projeto para uma rede global de varejo, estávamos integrando dados de várias regiões para criar uma visão unificada do negócio 🌍. A questão era: usar Kimball para relatórios rápidos e diretos? OBT para consultas super ágeis? Ou Data Vault para garantir escalabilidade e flexibilidade no futuro? 💬 E você, qual modelo escolheria para o seu negócio? 💡 Compartilhe nos comentários!👇 #DataModeling #EngenhariaDeDados #Kimball #OBT #DataVault #FatosEDimensões #HubsLinksSatelites #BigData #Analytics #BusinessIntelligence #DataDriven #DataOps #TechLife #DataStrategy #VarejoGlobal #ArquiteturaDeDados