Como otimizei a ingestão de dados em larga escala


Nos últimos três meses, tive a oportunidade de trabalhar como estagiário de gerenciamento de produtos na equipe de ingestão da Databricks. Durante esse tempo, trabalhei em projetos de larga escala e profundamente técnicos que aprimoraram minha compreensão do arquitetura information lakehouse. Também adquiri uma compreensão profunda de como inovações como Conexão LakeFlow, Carregador automáticoe COPIAR PARA extrair dados de forma eficiente de uma ampla gama de formatos e fontes de dados. Essa experiência foi transformadora para meu crescimento como gerente de produto, com os princípios culturais da Databricks elevando minha capacidade de identificar as necessidades do cliente, elaborar soluções impactantes e entregá-las com sucesso ao mercado.

A equipe de ingestão do Databricks

A ingestão de dados é frequentemente a porta de entrada para o Plataforma de Inteligência de Dados. Ele se concentra em trazer dados de forma simples e eficiente, de forma que sejam unificados com outras ferramentas do Databricks como Catálogo Unity e Fluxos de trabalho. Dessa forma, os dados são disponibilizados para análise, aprendizado de máquina e muitas outras aplicações posteriores.

Definindo o problema

Dado o impacto potencial do nosso trabalho em quase todos os clientes que usam a plataforma Databricks, fui motivado a entregar resultados de alta qualidade. Comecei focando no princípio cultural central da Databricks de obsessão pelo cliente. Tive an opportunity de conhecer e aprender com quase 30 clientes — discutindo suas cargas de trabalho, Jobs To Be Carried out (JTBD) e solicitações para a plataforma. Por meio dessas discussões baseadas em hipóteses, obtive insights sobre as várias arquiteturas que nossos clientes configuram para ingerir bilhões de arquivos no lakehouse. Observei que a ingestão de dados no Databricks ajuda a dar suporte a casos de uso críticos, como gerar uma variedade de painéis ou desenvolver chatbots de IA personalizados para suas organizações.

Definindo a experiência do cliente

Um aspecto importante da minha função envolvia documentar de forma clara e concisa insights por meio dos dados que eu coletava dos clientes. Isso incluía melhorar as jornadas do usuário passo a passo, consolidar o suggestions do cliente e analisar os concorrentes. Partindo dos primeiros princípios, procurei oportunidades para remover arestas, reduzir o número de etapas e trocas de contexto e automatizar as configurações sempre que possível. Dada a alta visibilidade desses documentos entre a liderança — ocasionalmente recebendo suggestions direto do nosso CEO — ter uma documentação nítida e concisa period essential.

Ao longo do caminho, colaborei de perto com os engenheiros de classe mundial da minha equipe, trabalhando no estilo “dois em uma caixa”. Isso me permitiu não apenas combinar meus insights de clientes com sua profunda experiência técnica, mas também melhorar meu próprio entendimento de sistemas de engenharia de dados. E para validar as soluções que projetamos, reunimos amplo suggestions de engenheiros e gerentes de produtos renomados em equipes complementares. Por fim, trabalhei de perto com designers de UI/UX para traduzir esses insights em interfaces intuitivas.

Construindo Conexões

Além desse trabalho gratificante, meu estágio foi repleto de experiências inesquecíveis que me permitiram explorar São Francisco e criar laços com colegas estagiários. Fui ao meu primeiro jogo da liga principal de beisebol assistindo ao San Francisco Giants, visitei as exibições intrigantes no Exploratorium e aproveitei o cruzeiro de P&D da Bay Space (onde nós, estagiários de PM, ganhamos o segundo lugar no torneio de cornhole). Construir relacionamentos com pessoas tão talentosas e maravilhosas adicionou uma dimensão especial ao meu estágio last na faculdade, criando memórias duradouras que tornaram o verão ainda mais agradável.

Como otimizei a ingestão de dados em larga escala

Conclusão

Meu estágio na Databricks foi desafiador e gratificante. Ganhei profundos insights técnicos, aprimorei minhas habilidades de comunicação e prosperei na colaboração multifuncional. Essas experiências aprimoraram minhas habilidades e alimentaram meu impulso para o gerenciamento de produtos. Estou animado para aplicar o que aprendi em oportunidades futuras e continuar crescendo neste campo dinâmico.

Se você quer trabalhar em projetos de ponta ao lado de líderes da indústria, eu recomendo fortemente que você se inscreva para trabalhar na Databricks! Visite o Carreiras Databricks página para saber mais sobre vagas de emprego na empresa. Ou se você estiver pronto para otimizar seu processo de ingestão de dados, discover como Conexão LakeFlow pode permitir que todos os profissionais implementem pipelines de dados em escala.

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