Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Databricks Data Intelligence Platform es más fácil de usar. Sin embargo, los revisores sintieron que Google Cloud BigQuery era más fácil de administrar y hacer negocios en general. Finalmente, los revisores sintieron que los productos son igualmente fáciles de configurar.
Una gran experiencia que combina ML-Runtimes - MLFlow y Spark. La capacidad de usar Python y SQL sin problemas en una sola plataforma. Dado que los cuadernos de databricks se pueden guardar como scripts de Python en segundo plano, es increíble tener tanto...
Too many customizations are needed to achieve the right mix of parameterization for optimal performance. On the other hand, snowflake provides lots of features out of the box without the developer worrying about these things.
un almacén de datos rentable que ayuda a obtener análisis sobre los datos, ya sea a través de un conjunto de datos público o una carga personalizada
El costo puede ser alto con grandes volúmenes de datos y consultas frecuentes.
Una gran experiencia que combina ML-Runtimes - MLFlow y Spark. La capacidad de usar Python y SQL sin problemas en una sola plataforma. Dado que los cuadernos de databricks se pueden guardar como scripts de Python en segundo plano, es increíble tener tanto...
un almacén de datos rentable que ayuda a obtener análisis sobre los datos, ya sea a través de un conjunto de datos público o una carga personalizada
Too many customizations are needed to achieve the right mix of parameterization for optimal performance. On the other hand, snowflake provides lots of features out of the box without the developer worrying about these things.
El costo puede ser alto con grandes volúmenes de datos y consultas frecuentes.