33、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

在数据驱动的企业中，数据分析师扮演着至关重要的角色。他们负责从数据中提取有价值的洞察，并以直观的方式呈现这些信息，以支持业务决策。数据分析师位于数据生命周期的“最后一英里”，依赖于上游管道提供的精细化数据。这些数据通常来自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“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，以回答具体的业务问题，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“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。

2. 数据编排的需求

尽管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