Databricks: o que é, como funciona e para que serve na engenharia de dados

O que é Databricks?

O Databricks é uma plataforma em nuvem que une engenharia de dados, análise avançada e inteligência artificial (IA) em um único ambiente colaborativo.

Criado em 2013 por pesquisadores de Berkeley, os mesmos responsáveis pelo Apache Spark, a ferramenta nasceu para simplificar a execução do Spark em notebooks. Com o tempo, evoluiu para o modelo Lakehouse, que combina o melhor dos Data Lakes e Data Warehouses.

Na prática, o Databricks é uma plataforma unificada de dados e IA que reúne SQL, Apache Spark, workflows, dashboards, APIs e recursos de IA. Com ela, você pode coletar, transformar, analisar e operacionalizar dados em larga escala, sem se preocupar com a infraestrutura.

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Como funciona o Databricks?

O Databricks funciona por meio de clusters, conjuntos de máquinas virtuais responsáveis por processar dados em larga escala. Por isso, o usuário não precisa configurar a infraestrutura manualmente. 

A própria plataforma gerencia e ajusta os recursos de computação conforme a carga de trabalho. E tudo isso acontece em uma interface simples e acessível pelo navegador, o que torna o trabalho com dados muito mais prático.

Vale lembrar que o Databricks é usado principalmente por meio de notebooks interativos, que permitem escrever e executar código em linguagens como Python, SQL, R e Scala.

Nesses notebooks, é possível realizar desde tarefas simples de limpeza e transformação de dados até treinar modelos de machine learning. Por conta disso, essa plataforma é indicada para engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas de BI que buscam produtividade e colaboração em um só lugar.

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Estrutura do Databricks

A estrutura do Databricks é composta por módulos que cobrem todo o ciclo de vida dos dados, desde coleta e transformação ao deploy de modelos de IA. Conheça seus principais módulos a seguir:

• Data engineering: permite a criação de pipelines com ferramentas de ETL e processamento em tempo real. Indicado para quem precisa transformar grandes volumes de dados com alta performance e confiabilidade;
• Data science e machine learning: oferece um ambiente colaborativo para desenvolver, testar e implantar modelos de IA, inclusive modelos de linguagem (LLMs) personalizados. É compatível com bibliotecas open source como TensorFlow e PyTorch, permitindo que cientistas de dados façam experimentos e gerenciem modelos de forma integrada;
• Delta Lake: formato de armazenamento otimizado que combina a flexibilidade de um data lake com a confiabilidade de um data warehouse. Garante consistência, versionamento e alta performance nas consultas.

Outras funcionalidades importantes do Databricks

• Suporte completo a consultas SQL, criação de painéis interativos e integração com ferramentas como Power BI e Tableau;
• Integração com Git (pastas sincronizadas), automação de deploy via Bundles e suporte para práticas modernas de CI/CD;
• Recursos avançados de governança e segurança, como o Unity Catalog, que centraliza a gestão de permissões, controle de acesso, linhagem de dados e conformidade com políticas empresariais;
• Compartilhamento de dados entre times e organizações de forma segura e padronizada por meio do Delta Sharing;
• Suporte a processamento de dados em tempo real, permitindo monitorar e analisar eventos conforme eles acontecem;
• Orquestração de pipelines com o Databricks Workflows, que permite programar notebooks, scripts SQL e outros códigos com alertas e dependências;
• Execução de consultas em linguagem SQL diretamente sobre os dados no lakehouse, com suporte a visualizações interativas e criação de dashboards.

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Databricks vs outras plataformas

Escolher a ferramenta certa para trabalhar com dados nem sempre é simples. Afinal, existem muitas opções no mercado, sendo que cada uma tem suas vantagens, limitações e casos de uso específicos.

Veja a seguir como o Databricks se compara a outras soluções populares de plataformas em nuvem:

Databricks vs Snowflake

O Snowflake é uma plataforma de dados em nuvem voltada para armazenamento, consulta e análise de grandes volumes de dados, sem necessidade de gerenciar infraestrutura. 

Ele funciona como um data warehouse totalmente gerenciado, com escalabilidade automática e suporte a dados estruturados e semiestruturados.

Já o Databricks é uma solução mais completa e avançada, voltada para quem precisa processar e transformar dados em escala, modelar com Apache Spark, criar pipelines complexos e aplicar modelos de machine learning.

Compare as duas ferramentas abaixo:

Recurso / Foco	Databricks	Snowflake
Tipo de plataforma	Lakehouse (dados + IA)	Data warehouse em nuvem
Linguagens	Python, SQL, Scala, R	SQL
Casos de uso principais	Engenharia de dados, IA, Machine Learning, streaming	BI, relatórios, dashboards, consultas ad hoc
Processamento	Distribuído com Apache Spark	Armazenamento e consulta otimizados
Nível técnico exigido	Médio a alto (engenharia e ciência de dados)	Baixo a médio (análise e BI)
Integrações	APIs, notebooks, pipelines e MLflow	Power BI, Tableau, Looker
Melhor para	Processar e transformar dados em escala	Consultar e visualizar dados com rapidez

Databricks vs Azure Data Factory (ADF)

O Azure Data Factory (ADF) é uma ferramenta de ETL em nuvem que ajuda empresas a mover e transformar dados entre diferentes fontes de forma automática e organizada. Em comparação, o Databricks tem um foco diferente. Ele é voltado para processamento pesado de dados, análises avançadas e IA.

Na prática, o ADF cuida da movimentação e integração dos dados (extração, transformação simples e carga). Já o Databricks é utilizado para trabalhar com grandes volumes de dados, realizar análises complexas e criar modelos de machine learning. Por isso, muitas empresas utilizam ADF e Databricks em conjunto.

Compare as duas ferramentas a seguir:

Característica	Azure Data Factory (ADF)	Databricks
Tipo de ferramenta	ETL visual em nuvem	Plataforma de dados e IA
Foco principal	Mover, transformar e orquestrar dados	Processar, analisar e modelar dados
Nível técnico	Baixo a médio (pouco código)	Médio a alto (código em Python, SQL, Spark)
Casos de uso	Integração de fontes e automação de pipelines	Análises complexas, IA e ML em escala
Melhor para	Equipes que querem praticidade e automação	Times que precisam de performance e flexibilidade

Como usar o Databricks na prática?

O primeiro passo para começar a usar o Databricks é criar um workspace, que funciona como o seu ambiente central de trabalho dentro da plataforma. É nele que você organiza projetos, colabora com o time e executa notebooks, pipelines e dashboards.

E a maneira mais simples de criar seu primeiro workspace é usando o AWS Quick Start, um processo automatizado que configura todos os recursos necessários na AWS.

Passo a passo para criar seu workspace

1. Acesse o console da sua conta Databricks;
2. Vá em Workspaces → Create workspace → Quickstart;
3. Escolha o nome do workspace e selecione a região AWS mais próxima;
4. Clique em Start Quickstart. Assim, o Databricks abrirá um formulário da AWS;
5. Na AWS, confirme os parâmetros e clique em Create stack.

Em poucos minutos, você receberá um e-mail com o link de acesso ao workspace já configurado. 

Lembrando que o ideal é habilitar o Unity Catalog durante a criação do workspace. Isso porque ele garante governança centralizada e controle de acesso unificado. Caso não ative nesse momento, pode configurá-lo depois.

Aprenda com tutoriais práticos

Com o workspace pronto, a melhor forma de aprender é seguindo os Getting Started Tutorials disponíveis na documentação do Databricks. Eles são ideais para aprender de forma guiada, colocando em prática os principais recursos da plataforma.

Confira alguns exemplos:

• Consultar e visualizar dados: aprenda a consultar dados de amostra armazenados no Unity Catalog usando SQL, Python, Scala ou R e a visualizar os resultados diretamente no notebook;
• Importar e visualizar arquivos CSV: aprenda como carregar dados externos (como arquivos CSV) para seu volume do Unity Catalog usando Python, Scala ou R. Você também aprenderá a fazer transformações simples, como renomear colunas e salvar os dados em uma tabela;
• Criar um pipeline ETL: desenvolva e implemente seu primeiro pipeline de ETL com o Apache Spark, aprendendo na prática como obter, transformar e carregar dados de forma automatizada;
• Treinar um modelo de machine learning: crie um modelo de classificação de aprendizado de máquina usando a biblioteca Scikit-learn dentro do Databricks. Veja, passo a passo, como preparar dados, treinar o modelo e avaliar resultados.

Certificação e aprendizado em Databricks

As certificações Databricks comprovam que você domina o uso da plataforma unificada para trabalhar com dados em escala, incluindo SQL, Spark, Delta Lake, workflows e machine learning.

Essas credenciais validam habilidades em ETL/ELT, modelagem, governança e IA, exatamente o que o mercado busca em profissionais de engenharia de dados e analytics hoje.

Confira a seguir um resumo das principais certificações da Databricks (todas com validade de 2 anos):

Certificação	Indicado para	O que aborda	Preço*
Data Analyst Associate	Analistas de dados	SQL no Databricks, análise e visualização	US$ 200
Data Engineer Associate	Iniciantes em engenharia de dados	ETL/ELT, Spark + Delta, pipelines básicos	US$ 200
Data Engineer Professional	Engenheiros de dados experientes	Pipelines avançados, performance e boas práticas	US$ 200
Machine Learning Associate	Iniciantes em ML	Fundamentos de ML, treino/avaliação, uso de MLflow	US$ 200
Machine Learning Professional	Engenheiros de ML experientes	ML avançado, implantação e otimização	US$ 200
Generative AI Engineer	Engenheiros de IA e cientistas de dados	Modelos generativos (RAG, fine-tuning), apps de IA	US$ 200
Apache Spark Developer Associate	Desenvolvedores e engenheiros	Programação com Spark e processamento distribuído	US$ 200

Dê o próximo passo para acelerar sua carreira em dados!

O Databricks abre um mundo de oportunidades para quem domina a stack moderna de dados. Mas aprender a usar essa ferramenta não é suficiente para construir uma carreira sólida na área.

Quem pula etapas pode acabar travando no primeiro projeto real porque faltou base em engenharia de dados. Isso significa que, para dominar o Databricks de verdade, você precisa primeiro dominar os fundamentos dessa ciência.

E o caminho mais simples e estruturado para isso é a Trilha Engenharia de Dados, da Asimov Academy.

Nela, você vai:

• Aprender os fundamentos de Python e lógica de programação;
• Avançar para Pandas, SQL e integrações com APIs;
• Trabalhar no Linux, versionar com Git e montar seus primeiros ETLs;
• E, depois, avançar para o que o mercado pede de verdade: containers com Docker, orquestração com Airflow e os primeiros passos de deploy em nuvem.

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FAQ: perguntas frequentes sobre Databricks 

O que a Databricks faz?

O Databricks oferece uma plataforma de Data Intelligence baseada na arquitetura Lakehouse. Ela unifica dados e inteligência artificial em um só lugar, o que permite coletar, transformar, consultar (SQL), criar pipelines (Workflows), treinar e servir modelos (MLflow) e publicar dashboards.

O Databricks é da Azure?

Não. O Databricks é uma empresa independente, fundada pelos criadores do Apache Spark. Porém, ela mantém uma parceria estratégica com a Microsoft, que resultou no serviço Azure Databricks, uma versão integrada ao ecossistema Azure. Além disso, o Databricks também opera em AWS e Google Cloud Platform (GCP).

O Databricks é gratuito?

Não totalmente. A plataforma possui um plano gratuito, o Databricks for free, voltado para estudantes, educadores e quem quer aprender ou testar recursos de dados e IA.
No entanto, o uso profissional é cobrado conforme os recursos da plataforma são utilizados.

Qual linguagem SQL o Databricks usa?

O Databricks utiliza o Databricks SQL, uma variação baseada no Spark SQL. Essa linguagem segue o padrão ANSI SQL, mas traz extensões e otimizações próprias para trabalhar com grandes volumes de dados e formatos semiestruturados, aproveitando toda a performance do Apache Spark e do Delta Lake.

Quais empresas usam a Databricks?

A plataforma é usada por empresas de diversos setores, como finanças, varejo, e-commerce, mídia, indústria, saúde e telecomunicações. Ela é utilizada principalmente por times que precisam integrar engenharia de dados, BI e IA, em aplicações como lakehouses corporativos, analytics em escala, streaming e machine learning generativo (GenAI).