Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé que Databricks Data Intelligence Platform était plus facile à utiliser. Cependant, ils ont estimé que Google Cloud BigQuery était plus facile à administrer et à faire des affaires dans l'ensemble. Enfin, les évaluateurs ont trouvé que les produits sont tout aussi faciles à configurer.
Une excellente expérience qui combine ML-Runtimes - MLFlow et Spark. La capacité d'utiliser Python et SQL de manière transparente sur une seule plateforme. Étant donné que les notebooks databricks peuvent être enregistrés comme scripts python en...
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 entrepôt de données rentable qui aide à obtenir des analyses sur les données soit via un ensemble de données public, soit par téléchargement personnalisé
Le coût peut être élevé avec de grands volumes de données et des requêtes fréquentes.
Une excellente expérience qui combine ML-Runtimes - MLFlow et Spark. La capacité d'utiliser Python et SQL de manière transparente sur une seule plateforme. Étant donné que les notebooks databricks peuvent être enregistrés comme scripts python en...
un entrepôt de données rentable qui aide à obtenir des analyses sur les données soit via un ensemble de données public, soit par téléchargement personnalisé
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.
Le coût peut être élevé avec de grands volumes de données et des requêtes fréquentes.