Reseñas y detalles del producto de Databricks Data Intelligence Platform

Databricks proporciona inteligencia impulsada por DBRX y AI en una plataforma que ayuda al equipo de Ingeniería de Datos y Analítica a acelerar su trabajo y también a resolver problemas complejos en minutos, la implementación de GEN AI (RAG) es muy simple en databricks con las últimas características. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks está teniendo un gran desempeño en el dominio de los DATOS y la IA y ayudando a los usuarios a resolver sus problemas complejos, agregar nuevas funciones SQL integradas ayudará mucho en el análisis de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El motor de recomendaciones para una plataforma de comercio electrónico fue desarrollado por nuestro equipo con la ayuda de DataBricks. El proyecto involucró el análisis del comportamiento del cliente para sugerir productos en el sitio web. Para este proyecto, se requiere procesar grandes volúmenes de datos sin problemas de rendimiento. Eso solo fue posible con DataBricks, ya que la plataforma es escalable. También integramos DataBricks con AWS S3 para acceder a los datos en la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Inicialmente, enfrentamos algunos desafíos ya que la plataforma tiene una curva de aprendizaje, pero cuando encontramos algún desafío, nos conectamos con su equipo de atención al cliente y nos proporcionaron una guía detallada sobre cada problema que tuvimos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks lakehouse platform is unique in 3 ways-

Simple- Data only needs to exist once to support all your workloads.

Open- It is based on open standards to work with existing tools and avoid propritary formats.

Collaborative - DE, Analysts and DS can work together much more easily. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Speed of innovations and features released. Sometimes features rolled-out without enough support and documentations. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Principalmente, el 60-70% de las actividades diarias se realizan con el uso de Databricks DLT, Autoloader y flujos de trabajo de Databricks para construir pipelines unificados.

También lo utilizo para crear el servicio de modelos MlOps MlFlow, tablas de tienda en línea de Feature Store para despliegues de modelos, evaluación y uso del monitoreo de flujo de Lakehouse. También se utilizó el gateway de Mosiac AI.

Pronto espero utilizar el servidor sin servidor de Databricks en pipelines de cuadernos de ingeniería, además de DLT.

DB-SQL con Delta Photon Optimization y el clustering líquido resuelven el trabajo manual de optimización de Optimize/Z-order.

Recientemente migré un par de Metastore de Hive de varias líneas de negocio para aplicaciones de quants civiles y de riesgo a Unity Catalog. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Actualmente no mucho, poco a poco todo se está abordando en mejoras con lanzamientos públicos comenzando con flujos de trabajo mejorados, Genie, asistente de IA de Databricks, etc.

Todavía es necesario afinar más los asistentes de IA para entender el historial de errores previos que ocurrieron en ese clúster y proporcionar sugerencias no solo en la sintaxis del código, sino también ofrecer opciones alternativas para resolver permanentemente y escribir el código de manera optimizada sin preguntar en los prompts.

La búsqueda vectorial necesita más mejoras con recuperaciones más precisas para proporcionar contexto para los modelos DBR y se necesitan servir más modelos de incrustación desde la puerta de enlace de IA. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A productive maintenance solution for manufacturing equipment was implemented by my team using Databricks. We identified patterns that indicated potential failures by analysing IoT sensors data. What I like best about Databricks is the integration with IoT hubs, which allowed us to collect data from our devices. It also offers pre-build ML libraries which help us during the model development phase and saved us valuable time. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Some optimal configurations needs to be added when integrating IoT data streams with Databricks, which was a bit complex. That's why we faced some challenges during this phase of project. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks ayuda a las personas de ingeniería de datos y análisis a crear y gestionar las canalizaciones de datos muy rápidamente utilizando las últimas características disponibles como lakeflow y DLT, ayuda a las personas de negocios a construir su tablero en databricks con la ayuda de Genie. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks tiene casi todas las características que se requieren para realizar Ingeniería de Datos, ML y Analítica, pero se puede mejorar añadiendo nuevas funciones integradas en SQL. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las características de escalabilidad de Databricks nos permitieron procesar millones de filas de datos de clientes de manera eficiente. Utilizamos Databricks para construir un modelo de segmentación de clientes para una plataforma de comercio electrónico. Aquí identificamos grupos objetivo analizando el historial de compras, el comportamiento de navegación y otros datos relacionados. La gran cantidad de datos se puede visualizar utilizando la herramienta de visualización incorporada en Databricks, lo cual fue increíblemente útil para explorar patrones y presentar ideas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Personalmente me puse en contacto con el soporte cuando había problemas al depurar la canalización de datos. Pero el problema se resolvió rápidamente, evitando retrasos en el proyecto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I liked the MLflow integration with Databricks, as it was a crucial part of churn prediction model for our subscription based service that our team developed. The model analysed customer behaviour data to identify potential risks and suggest strategies against that. Also, the job scheduling feature of DataBricks has automated our data preprocessing tasks, which saved us significant amount of time and efforts. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

We had trouble while setting up real time data ingestion pipelines. But the issue was resolved within a day because of the quick and detailed guidance by DataBricks customer support team. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que Databricks se adapta totalmente a nuestros requisitos y presupuesto, incluso en una empresa de nivel medio como la nuestra, utiliza Python, que es fácil de trabajar, y Databricks proporciona transmisión de datos en vivo a los canales de entrada. Encuentro que las características de lakehouse son las mejores y también Apache Spark proporciona procesamiento distribuido para una gran cantidad de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se adapta a los requisitos de nuestra empresa, pero necesita un poco de paciencia al principio para acostumbrarse a los procesos, ya que integra aprendizaje automático, inteligencia artificial y procesamiento de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databrick is very user friendly, and i find it to be very benificial. The feature i like the most is MLflow as it allows us to keep record of machine learning models. It also processes data very quickly and reduces workload, which is very helpful. Additionally it is cost efficient, and multiple team can collaborate easily.Its Spark support, ML pipelines and DL make it an even more powerful tool for DDO.I find it to be a perfect platform. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

There is nothing in it that is worth disliking. But in my opinion, for beginners, understanding its interface and features can be difficult at first, but otherwise, it is a fantastic platform, and its features are very powerful Reseña recopilada por y alojada en G2.com.