Nel tentativo di integrare pipeline di dati, reportistica, modelli di machine learning e applicazioni di produzione, spesso si ottiene un’architettura disomogenea: da un lato i data lake, dall’altro i data warehouse, con notebook sparsi e workflow che si intersecano con difficoltà. Databricks si posiziona su questo confine, con l’obiettivo di unire data engineering e intelligenza artificiale in un unico ambiente, evitando la proliferazione di strumenti e duplicazioni di dati.
Dal punto di vista dei professionisti che operano nel settore dei prodotti digitali, questa soluzione non si limita a essere una piattaforma dati. Si tratta di un ambiente cloud avanzato, progettato per gestire in modo efficiente l’ingestione dei dati, le trasformazioni, l’esplorazione, l’addestramento dei modelli e una parte della messa in produzione. L’obiettivo è ridurre il divario tra chi costruisce la base dati e chi la usa per modelli e analisi, creando un flusso di lavoro più integrato e sinergico.
Che cos’è Databricks
In termini tecnici, Databricks è una piattaforma cloud unificata dedicata all’analisi dei dati e all’apprendimento automatico. Il suo elemento distintivo è l’architettura Lakehouse, un modello innovativo che combina la flessibilità dei data lake con la struttura tipica dei data warehouse, integrando le garanzie transazionali tipiche dei database. L’obiettivo è creare un unico livello di archiviazione capace di supportare analisi, intelligenza artificiale e reportistica, eliminando silos separati e versioni incompatibili degli stessi dati distribuiti su più sistemi.
Alla base di questo stack ci sono tre componenti open source che fungono da “motore”: Apache Spark per l’elaborazione distribuita, Delta Lake come livello di archiviazione con transazioni ACID e gestione temporale dei dati, e MLflow per monitorare il ciclo di vita dei modelli, dalla sperimentazione fino al rilascio. Databricks integra questi elementi in uno spazio di lavoro coeso, dotato di notebook, lavori pianificati, strumenti SQL e interfacce per l’osservabilità.
Oltre alla parte tecnica, la soluzione offre una chiara definizione dei ruoli: chi lavora con SQL e dashboard può avvalersi di Databricks SQL e ambienti specifici per l’analisi; chi si occupa di scienza dei dati e apprendimento automatico ha accesso a quaderni collaborativi e funzionalità ML integrate; infine, chi gestisce l’infrastruttura e la governance può contare su componenti come Delta Lake e Unity Catalog per un controllo centralizzato dei dati e delle risorse di intelligenza artificiale.
Data engineering: pipeline di dati sulla Lakehouse
Il primo utilizzo di Databricks è focalizzato sull’ingegneria dei dati. Le operazioni tradizionali di ingestione, pulizia e trasformazione dei dati vengono eseguite su cluster Spark, consentendo l’orchestrazione di flussi sia batch sia in tempo reale, mantenendo un modello di sviluppo coerente. Le pipeline ETL o ELT possono attingere a fonti eterogenee, come database transazionali, sistemi di log, code di messaggistica, sorgenti IoT e API, per scrivere su tabelle Delta. L’adozione di un formato di archiviazione unificato, con supporto per transazioni e gestione delle versioni, minimizza il rischio di incrociare copie incoerenti degli stessi dati, a seconda del punto di accesso al sistema.
Per i team di sviluppo software, ciò si traduce in un ambiente centralizzato dove confluiscono eventi applicativi, metriche di utilizzo, log di errore e dati di prodotto. Le stesse pipeline che alimentano la reportistica aziendale possono generare dataset puliti per modelli di machine learning o controlli operativi, eliminando la necessità di passaggi manuali o script isolati.
Con l’introduzione dello streaming, Databricks sfrutta Spark Structured Streaming per gestire flussi continui, applicando la stessa logica utilizzata per i batch. Un flusso tipico include dati provenienti da topic di Kafka, dispositivi connessi o servizi esterni, con trasformazioni in tempo quasi reale e scrittura su Delta Lake, garantendo una semantica di elaborazione affidabile. Le applicazioni possono quindi interrogare questi dati con latenze ridotte, facilitando l’individuazione di anomalie operative e l’aggiornamento costante di dashboard.
Machine learning: dal notebook al modello tracciato
Nel campo dell’intelligenza artificiale, Databricks si propone di colmare il divario tra la fase esplorativa condotta nei notebook e la gestione sistematica dei modelli in produzione. MLflow è integrato come strumento per monitorare esperimenti, iperparametri, metriche e versioni dei modelli, garantendo che il lavoro di data scientist e ingegneri del machine learning non rimanga limitato a file locali o note manuali difficili da ricostruire.
I dati preparati nelle pipeline di ingegneria dei dati vengono riutilizzati per l’addestramento di modelli di classificazione, regressione o raccomandazione. Questo approccio consente al modello di operare con lo stesso schema e le stesse trasformazioni che verranno utilizzate in fase di inferenza, riducendo il rischio di discrepanze tra l’ambiente di sviluppo e quello operativo.
I casi d’uso tipici spaziano dalla rilevazione di frodi in tempo quasi reale, con milioni di transazioni analizzate e segnalazione automatica di schemi sospetti, alla manutenzione predittiva in contesti industriali, fino alle raccomandazioni personalizzate nel settore retail e all’analisi dei log nel campo dei media e dello streaming. In tutti questi scenari, il filo conduttore è la capacità di gestire grandi volumi di dati in modo distribuito e di collegarli direttamente ai modelli, evitando pipeline costruite ad hoc per ogni progetto.
Negli ultimi anni, Databricks ha introdotto componenti specificamente progettati per l’intelligenza artificiale generativa e per l’integrazione con modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come funzioni di intelligenza artificiale serverless, meccanismi di ricerca vettoriale e strumenti per sviluppare applicazioni conversazionali basate sui dati aziendali. Queste estensioni si fondano sulla stessa base dati e sulla medesima governance, evitando la creazione di isole separate per i progetti di intelligenza artificiale generativa.
Come Databricks rivoluziona i progetti di sviluppo software
Dal punto di vista architetturale, Databricks si posiziona a supporto delle applicazioni. Le API, i servizi di backend e le interfacce utente continuano a operare sulle piattaforme applicative già adottate dall’azienda; la piattaforma Lakehouse diventa il luogo in cui raccogliere, trasformare e arricchire i dati che alimentano queste applicazioni.
Un esempio tipico è rappresentato da un ambiente che gestisce transazioni, log di utilizzo e interazioni degli utenti. I dati operativi vengono registrati nel sistema transazionale per garantire la coerenza delle operazioni critiche per il business, mentre parallelamente vengono trasferiti in Databricks. Qui, i dati vengono ripuliti, arricchiti con ulteriori fonti (dati anagrafici, informazioni di contesto, eventi esterni) e resi disponibili sia per l’analisi sia per i modelli di apprendimento automatico.
Una volta addestrato un modello, i risultati possono essere resi accessibili all’applicazione in vari modi: attività che popolano tabelle con punteggi e raccomandazioni, endpoint che interrogano i modelli serviti dalla piattaforma, processi che aggiornano periodicamente le informazioni utilizzate dall’applicazione. I dettagli implementativi variano a seconda dell’architettura, ma il principio fondamentale rimane la separazione tra livello applicativo e livello dati/intelligenza artificiale, con un punto di contatto trasparente.
Per i team di sviluppo, questo comporta anche una diversa distribuzione dei ruoli. Chi scrive codice applicativo non deve necessariamente conoscere in dettaglio Spark o i meccanismi interni del modello Lakehouse, ma ha a disposizione dataset consistenti, interfacce stabili e risultati dei modelli integrati nel ciclo di sviluppo, riducendo i passaggi manuali. Allo stesso tempo, chi si occupa di dati e apprendimento automatico lavora su ambienti progettati per scenari su larga scala, senza dover costruire infrastrutture ad hoc.
Punti di forza e limiti di Databricks
Alcuni fattori spiegano perché Databricks è frequentemente scelto per progetti che integrano data engineering, analisi dei dati e machine learning. La piattaforma gestisce sia flussi batch che streaming, consente di lavorare con SQL, notebook e job automatizzati, e offre livelli di governance centralizzati. Si basa su formati aperti come Delta Lake, riducendo il rischio di dipendenza da formati proprietari. La sua natura multi-cloud permette di distribuire i carichi di lavoro su AWS, Azure o Google Cloud, adattando la strategia infrastrutturale alle esigenze aziendali.
Sul piano delle prestazioni, l’uso di Spark come motore distribuito e l’ottimizzazione dell’archiviazione consentono di scalare su grandi volumi di dati, mantenendo tempi di elaborazione adeguati per scenari in tempo reale o quasi. L’integrazione nativa di MLflow e dei moduli per l’intelligenza artificiale facilita il passaggio da esperimenti a modelli monitorati, riducendo il rischio di “modelli orfani” difficili da gestire nel tempo.
Tuttavia, ci sono compromessi da considerare. La curva di apprendimento può essere impegnativa per chi proviene da contesti esclusivamente SQL o da strumenti di business intelligence tradizionali, poiché richiede familiarità con concetti di elaborazione distribuita e linguaggi come Python o Scala. Anche la gestione dei costi merita attenzione: il modello pay-as-you-go è flessibile, ma cluster mal configurati o job orfani possono generare costi imprevisti.
Per questo motivo, Databricks offre il massimo valore quando esiste già una massa critica di dati e casi d’uso che giustificano l’adozione di una piattaforma unificata. In progetti molto piccoli o dove i requisiti si limitano a report standard, soluzioni più semplici possono essere sufficienti. Tuttavia, quando è necessario integrare data engineering strutturato, machine learning su larga scala e requisiti di governance rigorosi, la Lakehouse proposta da Databricks diventa un elemento centrale da considerare nel disegno complessivo dell’architettura software.
Databricks: valutazioni finali per l’adozione
Databricks rappresenta un punto di convergenza tra ingegneria dei dati, analisi e apprendimento automatico, fornendo un ambiente integrato in cui gestire dati, pipeline e modelli in modo sinergico. È particolarmente importante quando si ha a che fare con grandi volumi di dati provenienti da fonti diverse e quando l’intelligenza artificiale inizia a essere realmente implementata nei prodotti, superando la mera presentazione in slide. In tali scenari, la Lakehouse si configura come un elemento architetturale fondamentale, capace di eliminare silos, ridurre le duplicazioni e minimizzare il lavoro manuale disperso tra script e strumenti non coordinati.
