#DataLake

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Optimize your data strategy by designing a data lake framework in AWS. Our guide provides expert advice on creating a scalable, efficient solution.

[anusha-g]

What are the components of Azure Data Lake Analytics?

Azure Data Lake Analytics consists of the following key components:

Job Service: This component is responsible for managing and executing jobs submitted by users. It schedules and allocates resources for job execution.

Catalog Service: The Catalog Service stores and manages metadata about data stored in Data Lake Storage Gen1 or Gen2. It provides a structured view of the data, including file names, directories, and schema information.

Resource Management: Resource Management handles the allocation and scaling of resources for job execution. It ensures efficient resource utilization while maintaining performance.

Execution Environment: This component provides the runtime environment for executing U-SQL jobs. It manages the distributed execution of queries across multiple nodes in the Azure Data Lake Analytics cluster.

Job Submission and Monitoring: Azure Data Lake Analytics provides tools and APIs for submitting and monitoring jobs. Users can submit jobs using the Azure portal, Azure CLI, or REST APIs. They can also monitor job status and performance metrics through these interfaces.

Integration with Other Azure Services: Azure Data Lake Analytics integrates with other Azure services such as Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage, Azure SQL Database, and Azure Data Factory. This integration allows users to ingest, process, and analyze data from various sources seamlessly.

These components work together to provide a scalable and efficient platform for processing big data workloads in the cloud.

[shristisahu]

Data Lake vs Data Warehouse: Crucial Contrasts Your Organization Needs to Grasp

Originally Published on: QuantzigData Lake vs Data Warehouse: Key differences your organization should know

Introduction: Data warehouses and data lakes are pivotal in managing vast datasets for analytics, each fulfilling distinct functions essential for organizational success. While a data lake serves as an extensive repository for raw, undefined data, a data warehouse is specifically designed to store filtered, structured data for predefined objectives.

Understanding the Distinction:

Data Lake: Holds raw data without a defined purpose.

Data Warehouse: Stores filtered, structured data for specific objectives. Their distinct purposes necessitate different optimization approaches and expertise.

Importance for Your Organization:

Reduce Data Architecture Costs: Understanding the difference between a data lake and a data warehouse can lead to significant cost savings in data architecture. Accurately identifying use cases for each platform enables more efficient resource allocation. Data warehouses are ideal for high-speed queries on structured data, making them cost-effective for business analytics. Meanwhile, data lakes accommodate unstructured data at a lower cost, making them suitable for storing vast amounts of raw data for future analysis. This helps prevent redundant infrastructure expenses and unnecessary investments in incompatible tools, ultimately reducing overall costs.

Faster Time to Market: Data warehouses excel in delivering rapid insights from structured data, enabling quicker responses to market trends and customer demands. Conversely, data lakes offer flexibility for raw and unstructured data, allowing swift onboarding of new data sources without prior structuring. This agility accelerates experimentation and innovation processes, enabling organizations to test new ideas and iterate products faster.

Improved Cross-Team Collaboration: Understanding the difference between a data warehouse and a data lake fosters collaboration among diverse teams, such as engineers, data analysts, and business stakeholders. Data warehouses provide a structured environment for standardized analytics, streamlining communication with consistent data models and query languages. In contrast, data lakes accommodate various data sources without immediate structuring, promoting collaboration by enabling diverse teams to access and analyze data collectively.

Conclusion: The distinction between a data lake and a data warehouse is crucial for optimizing data infrastructure to balance efficiency and potential. Developing accurate data warehouses and data lakes tailored to organizational requirements is essential for long-term growth and strategic decision-making.

Success Story: Data Synergy Unleashed: How Quantzig Transformed a Business with Successful Integration of Data Warehouse and Data Lake

Client Details: A leading global IT company

Challenges:

Fragmented and Duplicated Solutions

Separate Data Pipelines

High Manual Maintenance

Recurring Service Time-Outs

Solutions:

Implemented Data Lakehouse

Self-Healing Governance Systems

Data Mesh Architecture

Data Marketplace

Impact Delivered:

70% reduction in the development of new solutions

Reduced data architecture and maintenance costs by 50%

Increased platform utilization by 2X.

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🚀 **Maximizing Data Lake Query Performance: The Impact of Concurrency and Workload Management**

The efficiency of querying vast data lakes directly correlates with an organization's agility and decision-making speed. However, one critical aspect that often gets overlooked is how concurrency and workload management can significantly affect query performance.

**Concurrency** refers to multiple users or applications accessing the data lake simultaneously. High levels of concurrency can lead to resource contention, where queries compete for limited computational resources (CPU, memory, I/O bandwidth), leading to slower response times and degraded performance.

**Workload Management**, on the other hand, involves prioritizing and allocating resources to different tasks. Without effective workload management, critical queries can get stuck behind less important ones, or resources can be inequitively distributed, affecting the overall system efficiency. (The Dremio Lakehouse platforms has rich workload management features)

**So, what can we do to mitigate these challenges?**

1. **Implement Workload Management Solutions**: Use tools and features provided by your data lake or third-party solutions to prioritize queries based on importance, ensuring that critical analytics and reports run smoothly.

2. **Optimize Resource Allocation**: Dynamically adjust resource allocation based on current demand and query complexity. This can involve scaling resources up during peak times or reallocating resources from less critical tasks.

3. **Partition and Cluster Data Efficiently**: By organizing data in a way that minimizes the amount of data scanned and processed for each query, you can reduce the impact of concurrency issues.

4. **Monitor and Analyze Query Performance**: Regularly monitoring query performance can help identify bottlenecks caused by high concurrency or poor workload management, allowing for timely adjustments.

5. **Leverage Caching and Materialized Views**: Caching frequently accessed data or using materialized views can significantly reduce the load on the data lake (The Dremio Lakehouse platform offers reflections which makes this even easier and faster), improving performance for concurrent queries.

In conclusion, understanding and managing the impacts of concurrency and workload on query performance is crucial for maintaining a high-performing data lake environment. By adopting a strategic approach to resource management and query optimization, organizations can ensure that their data infrastructure remains robust, responsive, and ready to support data-driven decisions.

#DataLake #QueryPerformance #Concurrency #WorkloadManagement #DataStrategy #BigData

[ashratechnologiespvtltd]

Greetings from Ashra Technologies

we are hiring.....

[mikyit]

Throughout my professional 🧑‍💼 tenure across various #companies 🏦, I encountered diverse challenges when taking on the role of a #ProjectManager for the development of an advanced #analytics 📊 platform. In this context, I aim to offer practical recommendations to successfully navigate this intricate endeavor. 1. 🧠 Identify Strategic Goals and Write Epic/User Stories 2. 💾 Check Data Sources 3. 🗃️ Data Cohesion 4. 📡 Select Technology Stack 5. 📝 Sprint Planning (Agile Methodology) 6. 📌 Start Sprint and Release Quick Wins 7. 🙋 Collect Feedback and Adjust User Stories 8. 🎯 Release Final Solution 9. 🚀 Plan Next Steps of Development 10. 🤖 AI Integration for Predictive Analytics

[objectsol07]

Data Lake & Data Warehouse

Information that has been meaningfully structured is referred to as data. It can be used to represent information that can help us make judgments, such as facts, statistics and other data. For organisations to make wise decisions, comprehend client demands and needs and monitor progress, data collecting is essential. When used properly, data can offer insights that help businesses improve their goods, services, and financial performance.

Although both Data Lakes and Data Warehouses are frequently used to store massive data, the words are not equivalent. A data lake is a sizable collection of unprocessed data and data warehouse is pool of processed & stored for a particular purpose. matted, filtered, and stored in a data warehouse. The differentiation is crucial since they have diverse functions and must be effectively optimised by various viewpoints. Data Lakehouse, an emerging trend in data management architecture, combines the adaptability of a data lake with the data management skills of a data warehouse.

[divyanshpareek1998]

Join the Epic Battle of Databricks

Ignite Your Data Innovation: Join the Epic Battle of Databricks Spark-Wars! 

Attention all data enthusiasts! Prepare to embark on a thrilling journey where innovation reigns supreme and data becomes your ultimate weapon. Celebal Technologies, the fastest growing Databricks team in India, is proud to present the Databricks Spark-Wars Hackathon.  

This global virtual event will bring together thousands of data warriors from across the globe, as they compete, collaborate, and conquer the challenges that lie ahead. With registrations closing soon, now is the time to secure your spot and be part of this groundbreaking battle for data supremacy. 

Harness the power of your expertise and unleash your data potential like never before. Databricks Spark-Wars Hackathon welcomes warriors with diverse backgrounds, be it B.Tech, M.Tech, BCA, MCA, MSC-IT, PGDBM graduates, or seasoned data veterans with battle scars from 1-10 years of experience in Python, Spark, SQL, Data Engineering, or tech stacks migrating to Databricks. Join forces with fellow warriors and create data-driven solutions that will shape the future. 

Why Participate? 

Show the world the force within you as you showcase your skills and create awe-inspiring solutions that defy expectations. Let your data prowess shine and inspire others to reach new heights. 

Find the battle as industry recognition awaits the victors. Step onto the grand stage of the Databricks Spark-Wars Hackathon and showcase your talent to leading experts, potential employers, and influential figures. Rise above the competition and cement your name in the annals of data greatness. 

Data Conquerors get exciting prizes like MacBooks, iPhones, Apple Watches, $200 Databricks vouchers, Celebal branded goodies, and more.  

Forge alliances, collaborate with brilliant minds, and expand your network. Find mentors who will guide you on your data journey and unlock doors to new career opportunities. 

Celebal Technologies: Master of the Databricks Realm 

Celebal Technologies' Databricks team in India grows stronger each day, and their expertise is revered worldwide. As a Databricks Elite partner, Celebal has cemented its status as a force to be reckoned with. By joining the Spark-Wars Hackathon, you align yourself with a company that is making waves in the industry and gaining popularity at an astounding pace. 

How to Join the Battle? 

Register Now: Time is running out! Visit the official Databricks Spark-Wars Hackathon website and register before the deadline. Secure your spot in this epic battle of data warriors and showcase your skills to the world. 

Gather Your Arsenal: Sharpen your data skills and equip yourself with the necessary tools. Brush up on Python, Spark, SQL, Data Engineering, or tech stacks migrating to Databricks. Be prepared to unleash your full potential and create data-driven marvels. 

Conquer the Challenges: Brace yourself for the battles that await. Dive headfirst into the hackathon challenges and conquer each one with unwavering determination. Let your creativity and innovation shine as you overcome obstacles and emerge victorious. 

Conclusion: 

The Databricks Spark-Wars Hackathon is your chance to become a legend in the world of data. Join Celebal Technologies and their growing Databricks team in India on this extraordinary journey. Unleash your inner Jedi, battle for recognition, loot glorious prizes, forge alliances, and expand your network. Secure your spot in the epic battle of Databricks Spark-Wars today and be part of the data revolution! 

Registration Now, Event Awaits!  

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[ibarrau]

Intro a Microsoft Fabric la solución Data Platform todo en uno

Recientemente Microsoft ha realizado fantásticos anuncios durante la conferencia MS Build 2023. Si bien la misma suele tener un foco en desarrollo de software, el apartado de la industria de data ha tenido un revuelco enorme con sus anuncios.

En este artículo vamos a introducir características y funcionalidades de la nueva herramienta de Microsoft que va a intentar tomar todos los roles de data trabajando en un mismo espacio. 

¿Qué es Microsoft Fabric?

Durante el lanzamiento de la nueva herramienta que contemplaría un end to end de proyectos de data se lanzó mucha documentación. Microsoft define a su herramienta de la siguiente manera:  Microsoft Fabric es una solución de análisis todo en uno para empresas que abarca todo, desde el movimiento de datos a la ciencia de datos, Real-Time Analytics y la inteligencia empresarial. Ofrece un conjunto completo de servicios, como data lake, ingeniería de datos e integración de datos, todo en un solo lugar. La definición nos permite ver que quieren unir los mundos de BI o Data Analysis con Data Engineering, Data Science y hasta Governance bajo un mismo software como servicio (SaaS) buscando la simplicidad. Fabric es un producto que tiene su propio dominio y esta dentro de Azure.

¿Qué servicios tiene?

Fabric llegó buscando simpleza y conceptos familiares de la herramienta que más venía sonando en el mercado, PowerBi. A partir de PowerBi tomó su entorno y conceptos para crear Fabric. Su interfaz y experiencia de usuario es sumamente similar. PowerBi quedará como parte de una de las secciones de servicio de Fabric. La pantalla principal se ve casi identico a Power Bi Service. El menú si cambió con nuevos conceptos y abajo a la izquierda veremos la un botón para cambiar las posibilidades (lo que marca la diferencia con el power bi de todos los dias). Veamos sus secciones.

Como pueden ver hay muchos productos centrado en los mayores éxitos de data en los servicios de Azure. Data Factory es un orquestador y herramienta de integración por pipeles predilecta asi como Power Bi lo es para reporting y respuesta en modelos tabulares. Se incorpora de synapse lo referido a Notebooks y modelos en ciencia de datos y Lakehouse para data enginierring. Existen dos apartados que pienso no serían tan frecuentes como el caso de Aarehouse y Real Time Analytics. Sabemos que real time no es algo para desarrollar en todos los escenarios sino en puntuales en que es necesario para el proceso de negocio que el dato esté y no porque un cliente quiere estar al día con todo todo el tiempo, por eso digo no tan frecuente. Warehouse me parecía interesante pero creo que no sería tan elegido luego de ver que su motor será literalmente un lakehouse pero visiblemente tendrá todo una capa para trabajar con esquemas de bases de datos para sentirnos en un pool deciado con scripts SQL.

Lo más interesante y diferente me pareció el concepto de Lake. Fabric con tiene un único Lake que será como dicen “el OneDrive for Data”. Un único espacio que puede tener varios lakehouses con punteros a otros lakehouse de tecnología delta. Con esto me refiero a que si un departamento como Recursos Humanos tiene cargado en su LakeHouse una tabla de Dimension de Empleados que necesitan usar otras áreas. Las otras áreas pueden nutrirse de ella creando un punturo a ese origen siempre y cuando seal del tipo Delta. Lo más fascinante es que no solo podemos crear punturos dentro del mismo OneLake, sino también contra otros origenes del estilo como un Azure Data Lake Gen2 y hasta un AWS S3. En demos a futuro hasta mostraron Delta de DataBricks corriendo en cualquier nube. Esto puede estar sonando confuso asique veamos un poco de orden.

¿Cómo se organiza?

Nutriendose de la organización de PowerBi, los espacios de trabajo de todos los componentes serán organizados por Areas de Trabajo (workspaces). Éstos contienen distintos componentes según la sección seleccionada, por ejemplo, el Workspace LaDataWebTest en la sección Power Bi puede tener informes, datasets, dashboards y apps, mientras que el mismo Workspace en la sección Data Engineering contiene pipelines, lakehouses, notebooks o dataflows gen2.

Una vez prendido Fabric los datos transcurren en un único transfondo de lake llamado OneLake. Si bien cada workspace puede tener su lakehouse, el almacenamiento es el mismo pero organizado en distintos workspaces. 

De este modo cada profesional de datos bajo un mismo proyecto estaría trabajando en un mismo workspace. Seguramente se vería así:

Repleto de componentes varios. Aqui podemos ver un Lakehouse y Warehouse llenados con un Dataflow Gen2 y dieron lugar a datasets. Asi mismo hay un SQL Endpoint para hacer consultas SQL al Lakehouse. Tal vez más adelante tenga notebooks de un data scientist trabajando en algun modelo.

Roles de data

Los Data Engineers pienso que estarán contentos de seguir trabajando con Data Factory y notebooks tal como lo hacían en Azure. Solo les cambiará la interfaz de la plataforma. Del mismo modo los Data Scientist deberán acostumbrarse a sus nuevos accesos pero mantienen las esencias de trabajo que tenían antes con diferencia en la puesta en marcha de modelos. El rol más empoderado pienso que es el Bi o Data Analyst. Incorporaría en la plataforma, que ya manejaba a la perfección, los servicios de otros roles al mejor estilo PowerBi. Por si fuera poco ahora DataFlow Gen2 como evolución de Power Bi DataFlows se convirtió en una herramienta total de ETL. ¿Por qué digo eso? porque nuestro Power Query Online tiene el poder de sus connectores como siempre con una supuesta optimización de performance y sobre todo porque permite elegir el destino del procesamiento. Dataflows permitirá seleccionar el destino del procesamiento de datos. Podremos depositar nuestro desarrollo como DeltaTables en un Lakehouse o directos a un Warehouse. De ese modo se empodera el rol puesto conocería un modo de hacer Integración de Datos que comunmente lo trabajan los Data engineers. Cabe aclarar que no estoy afirmando que sea la mejor práctica ni que los Engineers quedarían sin trabajo, para nada, solo menciono que se empodera el rol del Analista.

Versionado de solución

Algo increible que incorporaron es integración con Git. Seguro suenda burdo para los perfiles de datos que trabajan con la diaria en Azure, pero los que venimos usando hace tiempo Power Bi además de Azure, sabemos que es una cuenta pendiente. El Workspace COMPLETO se vincularía a un repositorio Git en Azure DevOps. Esta integración tiene un camino brutal en próximos releases puesto que Power Bi Desktop permitiría guardar como “proyecto” que desmantelaría los .pbix en carpetas de código que permitan versionado y trabajo en conjunto. Por si eso fuera poco mostraron que al terminar un push de los datos automáticamente estaría actualizado el informe en el Área de Trabajo gracias a la integración.

Administración

Por si todo lo anterior fuera poco, incorporaron un workspace de administración que contiene un pequeño, pero mucho mejor que lo que existía antes, informe del uso de la plataforma. Además hay otro informe para entender mejor el flujo de datos que se ajustaría y acompañaría con Purview para governanza.

Quiero comenzar ¿que hago?

Para dar inicio a todo esto necesitamos ser viejos Administradores de Power Bi o como ahora lo llaman Administradores de Fabric. En el portal de administración que se manejan Tenant Settings veremos dos opciones claves

Por otro lado

Con esas opciones listas podremos actival el Fabric Trial y comenzar a probarlo. Si quieren conocer más detalles sobre licencias:

SKU: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/enterprise/buy-subscription

Fabric Capacity: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/enterprise/licenses

Direct Lake

Existe un nuevo método de lectura de datos de PowerBi. Conocíamos live connection, direct query y el más popular, import mode. Ahora se creó uno nuevo para lo que es conectividad de un dataset contra un lakehouse de Fabric. Esta conexión es directa y veloz. Dicen que no es como Direct Query sino algo superior. La premisa para justificar es bastante interesante. Considerando que al importar datos creamos un Modelo Tabular en vertipaq engine. Ese motor es un almacenamiento columnar en memoria. Ahora Lakehouse guardaría tablas delta, que son un almacenamiento columnar. Esta conexión dice que tendría la misma performance puesto que de ambas formas (import mode y direct lake) Power Bi emitía una una consulta contra un motor de almacenamiento columnar. Hay mucho por testear aún puesto que no se si las delta tables estarían en memoria como vertipaq, pero hay mucho esfuerzo detrás que motiva a un buen resultado.

Lo más importante antes de trabajar con esto, sería conocer sus limitaciones: https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/enterprise/directlake-overview#known-issues-and-limitations

IA

No me va a alcanzar escribir todo lo que está incluido en Fabric y no quería dejar de mencionar que es la suite de data que integraría muchisimo de IA. Cada servicio a su modo y la totalidad tendría integración con Copilot (la IA de Microsoft entrenada con Chat GPT de los servicios de Open AI). Esto fortalecería todo luegar donde necesitemos escribir código como los notebooks y hasta incluso para realizar gráficos o escribir DAX en Power Bi.

Dominios

Mientras vamos esas opciones veremos que existe una nueva llama “Dominios”. Si bien aún no esta claro como funcionarían en todos esto, los dominios se los nombraron para ayudar a catalogar conjuntos de workspaces dentro de un mismo departamento en una empresa. Por ejemplo Marketing con dos workspaces como muestra la siguiente imagen.

Todo parece apuntar a algo de grandes compañias de nivel Enterprise que tengan maduro los desarrollos de data para contemplar una organización en muchos desarrollos.

¿Qué hay de synapse? 

Escribiendo basado en opiniones personales creo que al no haber contemplado todo el end to end de proyectos de datos la herramienta no tuvo tanto impacto. Sus servicios más fuertes fueron los de almacenamiento y transformación LakeGen2, SQL Serverless, Notebooks o Warehouses. Dejaron afuera la explotación de presentación del dato, Power Bi. La nueva solución buscó contemplar todo con la simpleza de Power Bi Service. Seguramente sus servicios seguirán existiendo en Azure, pero dudo que su uso para integración de datos y semejante sea elegido.

Conclusiones

Este nuevo camino de integración de todo en uno de Microsoft tiene un fuerte impacto a la integración de roles y plataformas. No tengo dudas que la participación activa de una inteligencia artificial que asista será un muy fuerte impacto al momento de elegir tecnología para un proyecto de datos. La tecnología promete mucho y tienen mucho que mejorar, no dejaremos de aclarar que Fabric esta en “preview”, lo que significa que siguen trabajando en ella para mejorarla todos los días. Pienso que si hoy usan Power Bi y no tienen tanta madurez en Lake o warehouse, sería un momento hermoso para probar esto. Incluso si se inicia un proyecto nuevo aún teniendo otra arquitectura madura para probar y contrastar. Lo que si no iría corriendo a migrar una arquitectura madura y funcional de Azure a Fabric de golpe. Los servicios seguirán activos y será cuestión de ir probando y viendo la evolución de la herramienta para introducirse poco a poco.

[nitendratech]

The Modern Data Stack: Empowering Data-Driven Organizations

What is modern data stack and how it helps organization to be data driven? #data #modern #technology #python #spark #sql #aws #google #tableau #ai #azure #netflix #facebook #shopify #linkedin

In today’s world, technology has incorporated a web connecting everything, from people and organizations, leading to an increase in data on a daily basis. In this data-driven world, organizations are constantly looking for ways to harness the power of data to gain insights, make educated decisions, and gain a competitive edge. The traditional approach to data management and analytics is no longer…