32、数据分析师的工具包在Databricks

数据分析师的工具包在Databricks

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。他们位于“最后一英里”，依赖于上游管道提供的精细化数据。这可能是数据工程师准备的表格，或者是数据科学家构建的机器学习模型的输出预测。这种精细化的数据通常被称为Medallion架构中的“银层”，是他们工作的基础。

数据分析师负责汇总、丰富和塑造这些数据，以回答他们业务中的具体问题，例如：

• “上周每个SKU下了多少订单？”
• “上一财年每个店铺的月收入是多少？”
• “我们最活跃的10个用户是谁？”

这些聚合和增强功能构建了Medallion架构中的黄金层。这个黄金层使得下游用户能够轻松地消费和报告数据，通常是在可视化层中。这可以是Databricks内的仪表板形式，也可以通过Partner Connect使用Tableau或Power BI等外部工具无缝生成。无论使用何种技术栈，数据分析师都将原始数据转化为有价值的洞察，通过结构化分析和可视化技术实现有根据的决策。

2. Databricks工具包

在Databricks中，数据分析师拥有一个强大的工具包，可以有效地在湖仓架构上转换数据。以Databricks SQL编辑器为中心，分析师拥有一个熟悉环境来编写ANSI SQL查询、访问数据和探索表结构。这些查询作为各种SQL资产的构建块，包括提供内联数据洞察的可视化。

2.1 仪表板和可视化

仪表板整合了多个可视化，为最终用户创建了一个用户友好的