Databricks Data Intelligence Platform Bewertungen & Produktdetails

Diese Seehausarchitektur vereint das Beste aus beiden, Datenseen und -lagern, sodass wir uns nicht mit unnötiger Komplexität auseinandersetzen müssen. Delta-Seen gewährleisten Zuverlässigkeit, während die auf Notizbüchern basierende Schnittstelle die Zusammenarbeit nahtlos macht. Die Fähigkeit der Plattform, Batch-, Streaming- und maschinelle Lern-Workloads an einem Ort zu verarbeiten, ist ein großer Vorteil. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Preisgestaltung kann teuer werden, insbesondere wenn die Arbeitslasten nicht richtig optimiert sind. Auch wenn die Notebooks großartig sind, könnten sie eine bessere Versionskontrolle für die Zusammenarbeit gebrauchen. Die anfängliche Lernkurve kann für diejenigen, die neu bei Spark sind, etwas steil sein, aber sobald man den Dreh raus hat, ist es ein leistungsstarkes Werkzeug. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich liebe Databricks, weil es Datenengineering, maschinelles Lernen und Analytik in einem konsolidiert, und die Nutzung von kollaborativen Notebooks ermöglicht auch Echtzeit- und nahtlose Teamarbeit zwischen einem Dateningenieur, der an Datenpipelines arbeitet, und einem Datenwissenschaftler, der verschiedene Experimente durchführt. Und es verarbeitet groß angelegte Daten recht einfach und führt komplexe SQL-Abfragen innerhalb von Sekunden aus, ohne infrastrukturelle Probleme. Außerdem hat es einige integrierte Governance-Tools wie den Unity-Katalog, die mir bei der Verwaltung der Datenherkunft und der Zugriffskontrolle helfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks kann für Anfänger ziemlich überwältigend sein, besonders wenn sie zu Beginn kein gutes Verständnis von SQL und Spark haben. Und das Tempo ihrer Updates, obwohl es ziemlich gut ist, neigt dazu, Breaking Changes einzuführen, was es schwierig machen kann, Schritt zu halten. Auch die Preisgestaltung kann im großen Maßstab teuer werden, insbesondere für Teams, die mit wirklich großen Datenmengen arbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks ist ein Werkzeug, das sich ständig weiterentwickelt. Ich schätze die Anzahl der Funktionen, die sie veröffentlichen, und die Tatsache, dass sie auf dem neuesten Stand sind. Es ist eine Alltagsplattform, die sich an alle Anwendungsfälle anpasst und leicht zu integrieren ist. Es ist eine All-in-One-Lösung mit ETL mit Data Warehouses, Python, Spark, Scala, maschinellem Lernen und GenAI. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal wünschte ich, sie würden die Dokumentation häufiger aktualisieren, dass es nicht so viele Änderungen in der API gäbe. Die Versionshinweise der Änderungen wurden uns besser erklärt und dass wir Zeit hätten, die Änderungen anzugehen. Der Kundensupport ist eine Sache, die sie auch verbessern müssen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das einzige Wort, das ich über Data bricks sagen kann, ist, dass sie wirklich erstklassige Dienstleistungen im Bereich Datenmanagement haben. Ihre Plattform hat die Fähigkeit, riesige Datenmengen mit sehr einfachen Modulen ohne zusätzliche Integrationen zu verarbeiten. Die Dienstleistungen, die wir von Data bricks nutzen, geben die Freiheit, Daten in jedem einzelnen Schritt zu handhaben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wann immer wir Daten speichern und analysieren müssen, verwenden wir dafür die analytischen Ansichten von Data Bricks, und sie liefern wirklich die besten Einblicke aus den Daten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

seine nahtlose Integration von Data Engineering, Data Science und Machine-Learning-Workflows in einer einheitlichen Plattform. Es verbessert die Zusammenarbeit, beschleunigt die Datenverarbeitung und bietet skalierbare Lösungen für komplexe Analysen, während es eine benutzerfreundliche Oberfläche beibehält. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein weiterer Nachteil ist die Einschränkung bei RDDs und der fehlende Support für ML Runtime in der Standard-Compute-Stufe. Das Preismodell, das teuer werden kann, wenn die Nutzung zunimmt, insbesondere für kleinere Teams oder Projekte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die fortschrittlichen Funktionen von Data Bricks bieten eine sehr effektive Lösung für Datenanalyse und Datenmanagement. Sie haben alle Funktionen, die wir wirklich benötigen, um die riesigen Daten zu verwalten. Die Qualität ihrer Dienstleistungen und die einfache Integration machen es zu meiner bevorzugten Plattform für Datenmanagement. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich schätze ihr Support-Team sehr, das immer da ist und schnell auf Anfragen zu unserem Tool und der Integration antwortet. Ich habe noch nie eine schlechte Erfahrung auf ihrer Plattform gemacht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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.

Die Erfahrung der Datenvisualisierung mit Databricks ist sehr großartig, und ihre erstklassigen Dienstleistungen machen die Arbeit für maschinelles Lernen einfacher und reibungsloser. Sie haben eine Integration, bei der wir ML-Module problemlos darauf bereitstellen können, ohne zusätzliche Integration. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Alle sind gut und sehr unterstützend, ihr Team ist immer da, wenn wir Hilfe benötigen, sie antworten sehr schnell mit einer Lösung. Ich habe ihre Multi-Feature-Integration wirklich genossen, die sie zu unserem häufig genutzten Werkzeug für ML- und Deep-Learning-Entwicklung macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der beste Teil von Databricks ist, dass sie uns mehrere Funktionen bieten, die die gesamte Datenverwaltung an einem Ort ohne Probleme verwalten, und sie haben auch sehr effektive Datenintelligenz-Tools. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfache Nutzung ihrer Implementierung bietet die beste Unterstützung in unserer Arbeit, die ein nächstes Level an Erfahrung und die beste Benutzererfahrung bietet, um auf ihrer Plattform zu arbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Im Allgemeinen nutze ich mehrere Plattformen für Datenmanagement und -visualisierung, aber Databricks hat eine wirklich großartige Benutzeroberfläche und eine Vielzahl von Integrationsmöglichkeiten, die die Nutzung sehr gut optimieren und die beste Implementierung von Datenanalysen bieten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag am meisten ihr analytisches Dashboard, wo ich die Datensätze mit verschiedenen Modulen gleichzeitig analysieren kann. Sie erwähnen sehr optimistische Vorlagen für die Erstellung von Analyseberichten zu schnellen Antworten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.