Databricks Data Intelligence Platform Bewertungen & Produktdetails

Als Dateningenieur, der in den letzten zwei Jahren mit Databricks gearbeitet hat, kann ich ehrlich sagen, dass die Plattform die Herangehensweise an Dateningenieurprojekte komplett verändert hat. Vor Databricks standen mein Team und ich oft vor Herausforderungen bei der Verwaltung großer Datensätze und der Sicherstellung einer reibungslosen Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern. Es gab Zeiten, in denen sich Arbeitsabläufe unzusammenhängend anfühlten, und das Beheben von Problemen über verschiedene Tools hinweg nahm viel Zeit in Anspruch.

Databricks hat all das verändert. Besonders das Feature der kollaborativen Notebooks war ein Wendepunkt. Ich kann jetzt nahtlos in Echtzeit mit Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten, Probleme beheben und Lösungen viel schneller iterieren. Zum Beispiel konnten wir während eines kürzlichen Projekts ein maschinelles Lernmodell innerhalb von Tagen verfeinern, dank der Möglichkeit, Notebooks einfach zu teilen und schnell gemeinsam Experimente durchzuführen. Diese Art der Zusammenarbeit dauerte früher mit anderen Tools Wochen.

Das Auto-Scaling-Feature war ein Lebensretter. Ich erinnere mich lebhaft an die Leistungsprobleme, die wir beim Verarbeiten großer Datensätze auf unserer alten Infrastruktur hatten. Jetzt passt Databricks die Ressourcen automatisch basierend auf der Arbeitslast an, sodass wir uns nie um die Verwaltung der Rechenleistung kümmern müssen. Dies hat die Verarbeitungszeiten drastisch verkürzt. Zum Beispiel dauert ein Datenumwandlungsjob, der früher Stunden in Anspruch nahm, jetzt nur noch einen Bruchteil der Zeit, was es uns ermöglicht, Projekte schneller zu liefern.

Delta Lake war ebenfalls von unschätzbarem Wert. Bevor wir es nutzten, waren Datenkonsistenz und -qualität ständige Sorgen, besonders beim Umgang mit großen und vielfältigen Datenquellen. Jetzt können wir mit Delta Lake darauf vertrauen, dass unsere Daten nicht nur von hoher Qualität, sondern auch leicht zugänglich und abfragbar sind. Ein besonderes Beispiel war, als wir eine komplexe Datensatz-Pipeline neu aufbauen mussten. Delta Lake ermöglichte es uns, mit inkrementellen Datenaktualisierungen zu arbeiten, was den Prozess viel effizienter und zuverlässiger machte.

Kurz gesagt, Databricks hat die Entwicklungszeit erheblich reduziert und die Gesamtqualität unserer Lieferungen verbessert. Es hat mir geholfen, komplexe Arbeitsabläufe zu straffen, die Zusammenarbeit zwischen Teams zu verbessern und vor allem datengetriebene Lösungen schneller und mit größerem Vertrauen zu liefern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kostenoptimierung - Während ich die detaillierten Abrechnungsinformationen schätze, kann die Vorhersage von Kosten für große Projekte oder geteilte Umgebungen immer noch undurchsichtig erscheinen. Viele Teams kämpfen damit, unkontrollierte Kosten durch inaktive Cluster oder suboptimale Konfigurationen zu kontrollieren. Die Einführung intelligenterer Autoskalierung und Empfehlungen, die auf unsere Workloads zugeschnitten sind, wäre von unschätzbarem Wert. Zum Beispiel könnten Warnungen für "inaktive Cluster" oder "Kosten-Hotspots" in unserer Umgebung proaktiv Budgets sparen und die Effizienz verbessern.

Vereinfachte Governance und Sicherheit - Das Verwalten des Zugriffs auf feingranularer Ebene kann umständlich sein. Zum Beispiel erfordert die Kontrolle darüber, wer ein Notebook oder einen Job ansehen oder ausführen kann, oft Umgehungslösungen. Audit-Logs sind ausgezeichnet, aber sie für umsetzbare Erkenntnisse zu verstehen, fühlt sich manchmal wie das Lösen eines Puzzles an. Verbesserte attributbasierte Zugriffskontrolle (ABAC) und intuitivere, UI-basierte Steuerungen für das Berechtigungsmanagement würden die Abläufe erheblich vereinfachen.

Benutzererfahrung - Die kollaborative Notebook-Oberfläche ist eines der herausragenden Merkmale von Databricks, doch es gibt Bereiche, in denen sie reibungsloser sein könnte. Die Zusammenarbeit wird manchmal behindert, wenn zwei Benutzer dasselbe Notebook bearbeiten. Die Versionskontrolle wirkt im Vergleich zu Git-basierten Systemen grundlegend. Das Debuggen innerhalb von Notebooks, insbesondere für nicht-Python-Workloads, könnte erheblich verbessert werden. Das Hinzufügen von Inline-Kommentaren, Konfliktlösungswerkzeugen und robusten Debugging-Funktionen würde die Plattform auf die nächste Stufe heben. Ein Aktivitäts-Feed auf Workspace-Ebene, um zu zeigen, was in gemeinsamen Projekten passiert, wäre ebenfalls äußerst hilfreich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks-Datenintelligenz ist wirklich schnell und kann problemlos große Datenmengen verarbeiten, Sie können komplexe SQL-Abfragen auf riesigen Datensätzen in Sekundenschnelle ausführen, ohne sich um die Verwaltung von Servern oder Infrastruktur kümmern zu müssen, alles wird für Sie erledigt, wie Wartung und Backups, sodass Sie auch darüber nicht nachdenken müssen. Es funktioniert auch reibungslos mit anderen Teilen von Databricks, was es einfacher macht, Software-Workflows und Datenpipelines für die Analyse und Verwaltung Ihrer Daten zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks kann für Anfänger schwierig sein, wenn sie kein SQL kennen. Es kann auch teuer und kompliziert für viele Benutzer werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks Intelliegence Platform bietet eine gemeinsame Plattform für ETL, Berichterstellung und KI. Es hilft dem Benutzer, den gesamten Datenstamm mit Hilfe des Unity-Katalogs zu überwachen, und das kann verwendet werden, um Prüfberichte auf Kontoebene zu erstellen. Auch Databricks Genie hilft dem Benutzer, die Tabellen mit einfachen englischen Wörtern direkt abzufragen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Insgesamt ist es gut für Data Engineers, ML Engineers und Analysten, aber es muss am Workflow-Teil gearbeitet werden, der robuster und funktionsreicher sein kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag Databricks Genie wirklich, es hilft mir, den Fehler zu identifizieren und gibt Vorschläge zur Behebung. Auch wenn ich frage, den aktuellen Code für eine schnellere Leistung zu verbessern, sind Genies Vorschläge hilfreich. Es hilft, die ETL-Logik effizient umzusetzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die meisten der Funktionen, die ich benutze, sind hilfreich, aber einige SQL-Funktionalitäten werden nicht unterstützt, wie zum Beispiel das Aktualisieren einer Tabelle mit einem Join. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- It has an excellent connection with the MLFlow system which guarantees that our clients have access to creation, management, monitoring and progress in Machine Learning.

- It offers professional processes to manage the clients infrastructure and manage all the clusters, all this can be done from the cloud and saves time in collecting data from the clusters.

- We can link several data sources perfectly and simultaneously, this helps collect all the data of our clients in a safe and automated manner, without going through complex data registration process, we can collect a large volume of data easily. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks never gave us any type of negative experience, at all times it was able to offer management, data storage and collection of large volumes of data. With Databricks, our MSP-type functions have improved and have never had any failures collecting all the data of our clients who access IT services. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Benutzeroberfläche von Databricks ist sehr benutzerfreundlich und einfach, und die Navigation ist ebenfalls einfach, was Ihnen hilft, die Dinge schnell zu erledigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Kundensupport muss sich verbessern, und sie müssen Menschen in ihr Team aus Asien rekrutieren, um das regionale Sprachproblem zu überwinden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag die Art und Weise, wie Databricks das Datenmanagement an einem Ort durchführt. Es vereint die Dateningenieure und Datenwissenschaftler auf derselben Plattform, um schnell zusammenzuarbeiten und Probleme zu lösen. Skalierung wurde mühelos dank der Integration mit Tools wie AWS, und das Fortschreiten in den Notizen hält uns alle auf dem gleichen Stand. Es hat geholfen, Kommunikationsprobleme zu beseitigen und Dinge schneller zu erledigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks hat einen Nachteil, und das ist die Lernkurve, besonders für Menschen, die mit einer komplexeren Konfiguration beginnen möchten. Wir haben einige Zeit damit verbracht, die Einrichtung zu beheben, und es ist nicht die einfachste, um damit zu beginnen. Das Preismodell ist auch etwas unklar, daher ist es nicht so einfach, die Kosten vorherzusagen, wenn die Nutzung größer wird. Manchmal hat das zu einigen unvorhergesehenen Ausgaben geführt, die wir möglicherweise hätten reduzieren können, wenn wir eine bessere Kostentransparenz gehabt hätten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks has the great ability to handle streaming data and integrate with Kafka. This is an essential feature for our organisation as we used Databricks to enhance our real time fraud detection system in the financial service sector. This has improved security and reduced fraud activities. The real time processing capabilities were also a crucial feature for our use case. Databricks also support multiple languages development, which is a key benefit for our organisation as we have both Python and Scala developers. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

During a critical phase of the project, we faced few challenges while optimising our Spark jobs. The user interface for cluster management could be improved, as we occasionally face delays when scaling clusters to handle large workloads. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

My team recently used Databricks to implement a machine learning model for fraud detection. We used the Delta Lake for data preprocessing and insured real time updates from our database. One of the most helpful features in Databricks is the Delta Lake functionality, which ensures data consistency. The platform supports both Python and SQL, which fills the cap between Data engineers and Analysts. This makes it easy for teams to collaborate. Customer support is another highlight as they respond quickly and provide clear guidance. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

While integrating Databricks with our existing Azure Data Lake, we faced issues syncing access permissions for multiple datasets. Additionally, their pricing models makes it better suited for large organisations, but for smaller teams scaling up can be expensive. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

One thing that strikes me about Databricks is the fact that the platform offers robust methodologies for working with big data while maintaining tremendously high efficiency. I also like how it can be set up to work with multiple jobs at once and is highly beneficial for working on different kinds of datasets in parallel. The integrated collaboration tools enable multiple authors to edit a given document simultaneously hence enhancing the flow of information in the team. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

The issue that Databricks could address is the insufficient tools for identifying and addressing problems. While the platform is useful, it’s sometimes not clear where errors lie, meaning that faults might not be as easy to identify. It can result in further time consumed in error analysis in large processes arrangements since these classifications are vague. At times it seems as though there is great strain to searc original solutions thereby slowing the process. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.