15、使用Databricks工作流编排数据智能分析

使用Databricks工作流编排数据智能分析

1. 数据分析师的角色

对于数据驱动的企业来说，数据分析师在从数据中提取洞察并以有意义的方式呈现方面扮演着至关重要的角色。然而，许多分析师可能不熟悉数据编排，无法自动化他们的工作负载以投入生产。虽然一些临时查询可以迅速为最后一刻的报告提供正确的数据，但数据团队必须确保各种处理、转换和验证任务能够可靠地并且按正确的顺序执行。如果没有适当的编排，数据团队将失去监控管道、排查故障和管理依赖关系的能力。因此，最初为业务带来快速价值的一系列临时查询最终变成了为构建它们的分析师带来长期困扰的问题。

随着数据规模的增长和管道复杂性的增加，管道自动化和编排变得尤为重要。传统上，这些职责落在数据工程师身上，但随着数据分析师开始在湖仓中开发更多资产，编排和自动化成为解决问题的关键部分。对于数据分析师来说，查询和可视化数据的过程应该是无缝的，而这正是现代工具如Databricks Workflows的强大之处。在本章中，我们将探讨数据分析师如何利用Databricks Workflows来自动化他们的数据处理流程，使他们能够专注于他们最擅长的事情——从数据中提取价值。

2. Databricks Workflows简介

Databricks Workflows是一个全托管的编排服务，集成在Databricks平台上，具有高可靠性和高级可观测性能力。这使得所有用户，无论其角色或背景如何，都能轻松地在生产环境中编排他们的工作负载。Databricks Workflows允许用户监控各个作业运行情况，提供对任务结果和整体执行时间的洞察。这种可见性有助于分析师理解查询性能，识别瓶颈并高效解决问题。

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