💡 Casos de Uso de Databricks para Ingeniería de Datos

En este apartado, comparto cuáles son los casos de uso reales y potentes de Databricks dentro del flujo de trabajo moderno de ingeniería de datos. Estos abarcan desde ETLs eficientes hasta el análisis exploratorio y la ejecución de modelos de machine learning, aprovechando al máximo las capacidades de Apache Spark, Delta Lake y una arquitectura escalable.

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🚀 1. Construcción de ETLs Modernos con Spark + Delta Lake

Una de las principales ventajas de trabajar en Databricks es la posibilidad de construir ETLs modernos, eficientes, seguros, transaccionales y escalables, gracias a la integración de Apache Spark con Delta Lake.

🧠 Conceptos Clave

Término	Definición
Delta Lake	Tecnología de almacenamiento que extiende Apache Parquet, ofreciendo transacciones ACID, manejo de esquemas, control de versiones y logs de transacciones.
Delta Table	Tabla construida sobre Delta Lake. Es un conjunto de archivos Parquet gestionados por Delta, incluyendo los datos y su historial de cambios (logs transaccionales).

🛠️ Características importantes de Delta Lake:

• Versionado de datos: Cada operación DML sobre una Delta Table queda registrada en un log.Ejemplo de rutas:/Volumes/catálogo/esquema/delta_table/_delta_log/

• Lectura por versión o timestamp:

  • SQL:

    SELECT * FROM delta_table VERSION AS OF NroVersion;

  • Pyspark (por versión):

    spark.read.format("delta").option("versionAsOf",3).load("/Volumes/catálogo/esquema/delta_table")

  • PySpark ( por fecha y hora):

    spark.read.format("delta").option("timestampAsOf", "2025-07-03T12:00:00").load("/Volumes/catálogo/esquema/delta_table")

• Limpieza del historial:

  • Se puede eliminar el historial innecesario de una Delta Table para liberar espacio.

    • SQL: VACUUM delta_table RETAIN 168 HOURS;

      ⚠️ Esto es irreversible: después del VACUUM, no se podrá acceder a versiones anteriores eliminadas.

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🏗️ 2. Creación de DataLakehouse

Un DataLakehouse combina lo mejor del Data Lake y el Data Warehouse:

• Flexibilidad de almacenamiento del Data Lake (sin esquema rígido)

• Rendimiento y gobernanza del Data Warehouse

• Uso de Delta Lake como capa de almacenamiento unificada

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📊 3. Análisis Exploratorio y Dashboards

Databricks permite realizar análisis exploratorios directamente sobre grandes volúmenes de datos con Spark SQL o notebooks de Python. A esto se le puede sumar la visualización rápida mediante:

• Gráficos integrados en notebooks

• Integraciones con herramientas externas como Power BI o Tableau

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🤖 4. Machine Learning con Spark MLlib

Databricks ofrece un entorno nativo para entrenar y escalar modelos de Machine Learning sobre grandes volúmenes de datos con Spark MLlib:

• Modelos de regresión, clasificación, clustering, etc.

• Pipeline de ML escalables

• Integración con MLflow para trazabilidad y gestión de modelos

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🔁 5. Arquitectura Medallion

Una arquitectura de extremo a extremo basada en tres capas:

1. Bronze: Ingesta de datos crudos desde múltiples fuentes

2. Silver: Limpieza, normalización y unión de datos

3. Gold: Datos listos para el análisis o consumo por BI