Blog | Databricks

¿Cómo usar Databricks?

Contenido

En el siguiente artículo compartimos un tutorial paso a paso para empezar a usar Databricks. Además, explicamos cuáles son las principales ventajas de esta herramienta y mostramos dónde empezar a probarla de manera gratuita.

¿Por qué Databricks?

Databricks es una de las tecnologías más buscadas en el mundo de los datos. Se trata de una herramienta que simplifica notablemente las tareas de quienes trabajamos en data & AI. En este otro artículo explicamos qué es y cuáles son las cinco características que hay que conocer para empezar a usarla.

Workspace de Databricks
Workspace de Databricks

¿Cuáles son las principales ventajas de Databricks?

A continuación, explicamos cuáles son las cuatro principales ventajas de esta tecnología:

 1) Simplicidad

Databricks funciona como un sistema distribuido que puede configurarse de forma muy simple. Con apenas un clic, podremos contar con la capacidad de cómputo de un cluster de Spark.

Quienes trabajan en datos desde hace tiempo, sabrán que configurar este tipo de tecnología no siempre fue algo sencillo, de hecho, los sistemas distribuidos, siempre fueron un nicho que en 2009 —producto la necesidad de resolver el problema de la capacidad de almacenamiento de datos y la capacidad de cómputo— empezaron a masificarse. Esto implicó un regreso a la complejidad en su configuración.

Sin embargo, a partir del surgimiento de Databricks, se simplifica realmente el acceso a los sistemas distribuidos y, por ende, a todos sus beneficios.

2) Potencia y elasticidad

La sencillez de Databricks, no va en contra de su potencia. Detrás de esta plataforma, implementamos un sistema con la capacidad y la potencia de Spark que, además, está montado 100% en nube. Entonces, no por ser simple, pierde capacidad de cómputo o potencia.

Lo interesante de esto es la flexibilidad. Si tenemos que procesar algo que requiere demasiada capacidad de cómputo simplemente usaremos más hardware, más nodos o más capacidad. Por el contrario, si necesitamos menos, usaremos menos. Incluso, si hay momentos en los que no necesitamos nada, directamente no lo vamos a usar.

Por lo tanto, Databricks es una plataforma costo-efectiva que nos permite evitar gastar recursos de más. Para quienes trabajamos en datos, esto es una ventaja muy importante ya que, por lo general, las trazas de procesamiento varían mucho a lo largo del día.

3) Para todos los perfiles de datos

Al ser fácil de usar, al tener mucha capacidad de cómputo y al ser elástica, Databricks es una plataforma que sirve para todo lo que queramos crear con los datos y para todo tipo de perfiles.

Cualquier perfil que tenga que trabajar con datos, en esta plataforma va a poder hacerlo sin ningún problema: ya sean personas usuarias de negocio que quieran usar un tablero, o científicos/as de datos, o especialistas en inteligencia artificial que estén implementando un bot basado en IA generativa, o ingenieros/as de datos, etc.

Esta ventaja es muy importante porque nos permite usar un único espacio para que trabajen equipos que son cada vez más grandes y multidisciplinarios.

4) Basada en una arquitectura libre

Su arquitectura se basa en componentes open source. Esto no implica que sea gratis, significa que el vendor lock-in es bajo.

Supongamos que tenemos que construir un data lake con teras y teras de datos que representa la realidad de mi negocio, el hecho que esté basado en componentes libres significa que, si el día de mañana queremos ir de Databricks a otra tecnología, podremos hacerlo y el costo no será tan elevado.

Nuestros datos estarán almacenados en un formato libre y estarán en un lugar que nosotros mismos vamos a poder a gestionar. Entonces, si queremos migrar, no tendremos que copiar los datos y llevarlos, simplemente estarán en un lugar en el que los podremos procesar como consideremos.

¿Cómo usar Databricks?

En el siguiente tutorial, Rocío Klan, arquitecta de Datos de Datalytics y Guillermo Watson, CDO de Datalytics, explican paso a paso cómo usar Databricks a partir de un caso práctico.

En el video van a encontrar: 

  • ¿Cómo convertir las tablas en un modelo estrella tradicional?
  • Exploración del entorno de trabajo de Databricks.
  • Guía para crear tablas en Databricks a partir de un modelo dimensional.
  • Una visión detallada del catálogo de datos (Catalog IA).
  • Procesos de carga y gestión de tablas dependientes.
  • Desarrollo de un dashboard en Databricks.
  • Seguimiento del linaje de datos.
  • Introducción a Delta Lake Timetravel.
  • Colaboración eficaz en el entorno de trabajo.
  • Desglose de la arquitectura Medallero (oro, plata y bronce).
  • Presentación de Unity Catalog, herramienta para el Gobierno de Datos.
  • Exploración del Marketplace.

¿Dónde empezar a usar Databricks?

Si les interesa probar la herramienta, pueden abrirse una cuenta de manera gratuita en Databricks Community y acceder a todo el front-end de Databricks. En el sitio podrán probar las características principales para comenzar a utilizar la herramienta.


* Este contenido fue publicado originalmente en Datalytics.com. Datalytics y Lovelytics se fusionaron en enero de 2025.

Author

Artículos relacionados

Gobierno de Datos: qué exige la nueva regulación de IA
Ago 19 2026

Gobierno de Datos en 2026: el impacto de la Inteligencia Artificial y las nuevas regulaciones

En 2026, el gobierno de datos dejó de ser un tema de compliance para convertirse en un requisito de supervivencia. Lo empujan el avance de la IA y una ola regulatoria...
Ago 13 2026

Costo de Databricks Genie: cómo configurar el presupuesto

Genie tiene un costo superando la asignación gratuita mensual. Repasamos las fechas de pago, cómo controlar el costo y qué encontramos al medir el consumo real de un...
Ago 12 2026

Databricks Genie One: Qué es y características

Databricks Genie One propone otra forma de trabajar: pensarlo como un coworker de datos. En este artículo te contamos qué es, cómo funciona su gobierno con Unity...
Jul 03 2026

Lovelytics: Partner del año de Databricks en Energía

Lovelytics earns 2026 Databricks Partner of the Year recognition in Energy & Utilities.

Abr 28 2026

Renovamos nuestra especialización en Databricks Brickbuilder

En el panorama actual, donde la complejidad de los datos es el principal obstáculo para la innovación, los conocimientos generales ya no bastan. Las empresas necesitan...
Portada del contenido del blog sobre gobierno de datos 2026
Ene 29 2026

Gobierno de datos 2026 ¿Cómo diseñar la estrategia con IA?

En este artículo, analizamos cómo diseñar una estrategia de gobierno de datos para inteligencia artificial, moderna y escalable, clave para que la IA genere valor real....
Nov 19 2025

Por qué el equipo de LATAM elige trabajar en Lovelytics

El equipo de Lovelytics LATAM está formado por personas de distintos países, culturas y zonas horarias que —desde Cali hasta la Patagonia— trabajan en equipo para...
Ago 26 2025

Nueva marca, a partir de hoy somos Lovelytics LATAM

Hoy cambiamos el nombre de nuestra marca. Desde ahora somos Lovelytics LATAM.  Oficializamos el cambio que anticipamos en enero después de meses de...
Jun 24 2025

¿Qué es y cómo usar AI/BI Genie de Databricks?

AI/BI Genie es un agente que nos permite conversar con los datos. En este artículo explicamos qué desafíos resuelve, cuánto cuesta y explicamos cómo usarla a partir de...
May 07 2025

¿Qué es AI/BI Dashboard de Databricks?

En este artículo explicamos qué es AI/BI Dashboard de Databricks, para qué tipo de perfiles está pensada, en qué circunstancias conviene usarla y cuándo es recomendable...