Per Aleix Cartró, Technical Leader - Data Scientist
En les nostres anteriors entregues hem vist com modernitzar l’arquitectura de Business Intelligence amb el Data Lakehouse, com implementar-lo a Azure i el paper de Microsoft Fabric en la simplificació de l’anàlisis de dades. Ara ens centrarem en Azure Databricks, una plataforma clau per desenvolupar i gestionar projectes d’Intel·ligència Artificial (IA) i Machine Learning (ML) aprofitant al màxim l’enfocament Lakehouse.
Mentre que Fabric proporciona una solució integrada per a la gestió i visualització de dades, Azure Databricks se centra en el desenvolupament de models d’IA/ML, utilitzant tota la potència de processament d’Apache Spark i les capacitats d’orquestració de MLflow. Totes dues aproximacions conviuen, però Databricks es distingeix per la seva especialització en la ciència de dades.
Per què Azure Databricks és clau per a la IA/ML?
Azure Databricks aprofita l’arquitectura Lakehouse (capes Bronze, Silver i Gold), permetent als equips de data science i data engineering treballar directament amb les dades, sense replicacions. Això maximitza la coherència, garanteix la qualitat i la governança (amb Delta Lake i Unity Catalog) i facilita l’accés directe a les dades preparades.
Capacitats d’Azure Databricks per a IA/ML
La plataforma, a més d’oferir un entorn avançat per al desenvolupament i el desplegament de solucions d’IA i ML, integra potents funcionalitats dissenyades per optimitzar cada fase del cicle de vida dels models. Azure Databricks es posiciona com una plataforma integral per a equips multidisciplinaris que busquen agilitat, transparència i eficiència en els seus projectes de dades i ML.
Vegem a continuació les capacitats de què ens podem beneficiar:
1. Integració nativa amb Spark
Basat en Apache Spark, Azure Databricks facilita el maneig de grans volums de dades i l’execució d’algorismes complexos de ML sense necessitat d’infraestructures addicionals. Per exemple, entrenar un model de ML amb milions de registres es converteix en una tasca molt més àgil i eficient.
2. Unity Catalog
Més enllà de la gestió de dades, Unity Catalog centralitza també els models, features, rastreja el llinatge i assegura el cicle de vida. Això vol dir que pots controlar qui accedeix a un model, quines dades utilitza i com ha estat entrenat, garantint la transparència i el compliment normatiu.
3. Accés directe a dades del Lakehouse
Les dades ja preparades a les capes del Lakehouse es troben disponibles per a ML sense passos extra, reduint complexitat i garantint la coherència entre entrenament i inferència. Un data scientist pot accedir directament a les dades de la capa Gold, a punt per ser utilitzats en l’entrenament d’un model, sense haver de fer transformacions addicionals.
4. Entorn col·laboratiu amb notebooks multidisciplinars
Els notebooks interactius permeten lús de Python, R, Scala, SQL i llibreries de ML populars (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). Així, equips diversos treballen simultàniament i acceleren el desenvolupament. Un equip pot tenir un expert en Python desenvolupant el model, mentre que un expert en SQL prepara les dades, tot al mateix entorn.
5. MLflow
Integrat de forma nativa, facilita el seguiment d’experiments, el versionat de models i el seu desplegament, brindant reproductibilitat i traçabilitat. Pots comparar fàcilment diferents versions d’un model, veure les mètriques de rendiment i seleccionar la millor per al desplegament.
6. AutoML
Automatitza la selecció de models i ajustament d’hiperparàmetres. A més, exposa el codi i els resultats, permetent entendre, personalitzar i millorar els models generats. Fins i tot usuaris amb menys experiència en ML poden obtenir models d’alta qualitat de manera ràpida i senzilla.
7. Feature Store
Centralitza les característiques utilitzades pels models, assegurant la consistència entre entrenament i inferència i reduint la duplicació dels esforços.
8. MLOps Stacks
Facilita la creació de pipelins CI/CD per a entrenament, prova i implementació de models. Amb integració a sistemes de control de versions (Git) i desplegament flexible, s’agilitza l’adopció de pràctiques DevOps a l’entorn ML. Pots automatitzar tot el procés, des del reentrenament del model fins al desplegament en producció, amb només un canvi en el codi.
9. Implementació i Monitorització
Ofereix eines per desplegar models des de notebooks o pipelins MLOps, a més de monitoritzar-ne el rendiment i detectar problemes (deriva, biaix…). Podeu rebre alertes automàtiques si el rendiment d’un model en producció cau per sota d’un llindar determinat, cosa que us permet prendre mesures proactives.
Beneficis Estratègics
Adoptar Azure Databricks per a projectes d’IA/ML no només optimitza els processos tècnics, sinó que també aporta avantatges clau a nivell estratègic. La seva capacitat per integrar dades, models i equips en un entorn unificat permet a les organitzacions accelerar la innovació, millorar la presa de decisions i maximitzar el retorn de la inversió a les seves iniciatives de dades.
A continuació, es destaquen alguns dels beneficis més rellevants:
-
- Accelera el desenvolupament i la implementació de solucions d’IA/ML.
- Millora la col·laboració entre equips de dades i ciència de dades.
- Assegura la qualitat, la confiabilitat i l’escalabilitat de models.
- Aprofita al màxim la inversió al Lakehouse, impulsant valor i decisions informades.
Azure Databricks és una plataforma essencial per al desenvolupament d’IA/ML a l’ecosistema Lakehouse. La seva capacitat per treballar directament amb dades preparades, gestionar el cicle de vida dels models i mantenir una governança sòlida permet a les empreses aprofitar plenament la IA i el ML, transformant les dades en un avantatge competitiu.
Si ja has fet els primers passos modernitzant el teu BI amb el Data Lakehouse i el seu desplegament a Azure, Azure Databricks és el següent pas per convertir les teves dades en models predictius.
¿Llest per donar el salt a advanced analytics? Posat en contacte amb el nostre equip especialitzat en BI & BA a través del nostre formulari web per descobrir com Azure Databricks pot transformar la teva estratègia de dades.