データエンジニアは、主にデータパイプラインとアーキテクチャの構築、管理、最適化を担当します。データエンジニアは、Databricks Data Science and Engineering サービスを使用して、データの取り込み、変換、品質管理、ガバナンスなどのタスクを実行します。データエンジニアは、Lakehouse からのデータのクエリ、分析、視覚化に Databricks SQL を補助的なサービスとして使用する場合がありますが、これは主な業務ではありません。参照: Databricks SQL の概要、Databricks Data Science and Engineering の概要、Databricks を使用したデータエンジニアリング

Databricks Lakehouseプラットフォームでは、ビジネスアナリストは主にDatabricks SQLをメインサービスとして利用します。Databricks SQLは、SQLクエリの実行、ビジュアライゼーションの作成、ダッシュボードの開発に特化した環境を提供します。これは、ビジネス上の意思決定に役立てるためにデータを解釈することに重点を置くビジネスアナリストの一般的な業務内容に合致しています。データサイエンティストやデータエンジニアもDatabricksプラットフォームを利用しますが、彼らが主に使うツールやサービスは異なります。データサイエンティストは機械学習フレームワークやノートブックをよく利用するのに対し、データエンジニアはデータパイプラインやETLプロセスに重点を置きます。
プラットフォームアーキテクトは、プラットフォームのインフラストラクチャとアーキテクチャの設計および管理に携わります。したがって、挙げられた役割の中で、ビジネスアナリストはDatabricks SQLの主要ユーザーとなります。
参考資料：湖畔住宅プラットフォームの範囲

Databricks SQL は Lakehouse 上のサーバーレス データウェアハウスで、従来のクラウド データウェアハウスのわずかなコストで、お好みのツールを使用してすべての SQL および BI アプリケーションを大規模に実行できます 1。Databricks SQL では、SQL Analytics UI または Databricks SQL CLI を使用して SQL クエリとデータ視覚化を作成できます 2。また、データ視覚化をダッシュ​​ボードに配置し、組織内の他のユーザーと共有することもできます 3。Databricks SQL は Delta Lake によって動作し、データレイクの信頼性、パフォーマンス、およびガバナンスを提供します 4。参照:
Databricks SQL
SQL Analyticsを使用してデータをクエリします
Databricksノートブックでの視覚化
デルタ湖

Delta Lake ベースのデータ レイクハウスは、データ レイクのスケーラビリティと柔軟性、そしてデータ ウェアハウスの信頼性とパフォーマンスを組み合わせたデータ プラットフォーム アーキテクチャです。Delta Lake ベースのデータ レイクハウスを一般的なデータ レイク ソリューションと比較した場合の主な利点の 1 つは、データの整合性と一貫性を保証する ACID トランザクションをサポートしていることです。ACID トランザクションにより、同時読み取りと書き込み、スキーマの適用と進化、データ バージョン管理とロールバック、およびデータ品質チェックが可能になります。これらの機能は、トランザクションをサポートしないファイル ベースのストレージ システムに依存する従来のデータ レイクでは利用できません。参照:
デルタ湖：湖畔の家、倉庫、利点｜定義
Synapse - Data Lake、Delta Lake、Data Lakehouseの比較
データレイクとデルタレイク - 詳細比較
Delta Lakeアーキテクチャを用いたデータレイクハウスの構築：包括的なガイド

Databricks SQLでは、ダッシュボードやアラートに紐づいていないクエリの更新スケジュールを設定するには、データアナリストはクエリエディターを使用する必要があります。クエリエディターには、クエリの実行スケジュールを設定するオプションがあります。この機能により、クエリを指定した間隔で実行し、結果を定期的に更新することができます。このようにクエリをスケジュール設定することで、アナリストはデータ更新を自動化し、手動操作なしで最新のクエリ結果を維持できます。
参考資料：クエリのスケジュール設定 - Databricksドキュメント