Databricks Data Intelligence Platform Avaliações e Detalhes do Produto

Esta arquitetura de casa no lago traz o melhor de ambos os data lakes e armazéns, então não temos que lidar com a complexidade desnecessária. Os delta lakes garantem confiabilidade, enquanto a interface baseada em notebook torna a colaboração perfeita. A capacidade da plataforma de lidar com cargas de trabalho em lote, streaming e aprendizado de máquina em um só lugar é uma grande vantagem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O preço pode ficar caro, especialmente se as cargas de trabalho não forem otimizadas adequadamente, também enquanto os notebooks são ótimos, eles poderiam usar um melhor controle de versão para trabalho colaborativo. A curva de aprendizado inicial pode ser um pouco íngreme para aqueles que são novos no Spark, mas uma vez que você pega o jeito. É uma ferramenta poderosa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu amo o Databricks porque ele consolida engenharia de dados, aprendizado de máquina e análises em um só lugar, e o uso de notebooks colaborativos também possibilita um trabalho em equipe em tempo real e sem interrupções entre um engenheiro de dados trabalhando em pipelines de dados e um cientista de dados realizando vários experimentos. E ele lida com dados em grande escala com bastante facilidade e executa consultas SQL complexas em segundos, sem problemas relacionados à infraestrutura. Além disso, possui algumas ferramentas de governança integradas, como o unity catalog, que me ajudam a gerenciar a linhagem de dados e controlar o acesso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Databricks pode ser bastante avassalador para iniciantes, especialmente se eles não tiverem um bom domínio de SQL e Spark para começar. E o ritmo de suas atualizações, embora seja bastante bom, tende a introduzir mudanças que podem ser difíceis de acompanhar. Além disso, o preço pode se tornar caro em escala, especialmente para equipes que trabalham com conjuntos de dados realmente grandes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Databricks é uma ferramenta que está em constante evolução. Eu realmente aprecio o número de funcionalidades que eles lançam e o fato de estarem atualizados. É uma plataforma do dia a dia que se adapta a todos os casos de uso e é fácil de integrar. É uma solução tudo-em-um com ETL com armazéns de dados, Python, Spark, Scala, aprendizado de máquina e GenAI. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, eu gostaria que eles atualizassem mais a documentação, que não houvesse tantas mudanças na API.

As notas de lançamento das mudanças foram melhor explicadas para nós e que teríamos tempo para lidar com as mudanças.

O suporte ao cliente é uma coisa que eles têm que melhorar também. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A única palavra que posso dizer sobre a Data bricks é que eles têm serviços de primeira classe no campo da gestão de dados. A plataforma deles tem o poder de lidar com grandes volumes de dados com módulos muito simples, sem integrações extras. Os serviços que estamos usando da Data bricks dão liberdade para lidar com dados em cada etapa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sempre que precisamos armazenar dados e analisar os dados, usamos as visualizações analíticas do Data bricks para isso e elas realmente fornecem as melhores percepções dos dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

sua integração perfeita de engenharia de dados, ciência de dados e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em uma plataforma unificada. Ele melhora a colaboração, acelera o processamento de dados e fornece soluções escaláveis para análises complexas, tudo isso mantendo uma interface amigável. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Outra desvantagem é a limitação com RDDs e a falta de suporte para ML Runtime no nível de computação padrão. O modelo de precificação, que pode se tornar caro à medida que o uso aumenta, especialmente para equipes ou projetos menores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os recursos avançados do Data bricks oferecem uma solução muito eficaz para análise e gerenciamento de dados. Eles têm todos os recursos que realmente precisamos para gerenciar os enormes dados. A qualidade dos seus serviços e a fácil integração fazem dele a minha plataforma favorita para gerenciamento de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu realmente aprecio a equipe de suporte deles que está sempre lá e fornece respostas rápidas a qualquer dúvida sobre nossa ferramenta e integração. Nunca tive uma experiência ruim na plataforma deles. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como engenheiro de dados que tem trabalhado com Databricks nos últimos dois anos, posso dizer honestamente que a plataforma transformou completamente a maneira como abordamos projetos de engenharia de dados. Antes do Databricks, eu e minha equipe frequentemente enfrentávamos desafios com o gerenciamento de grandes conjuntos de dados e garantindo uma colaboração suave entre engenheiros de dados e cientistas de dados. Havia momentos em que os fluxos de trabalho pareciam desconexos, e solucionar problemas em diferentes ferramentas consumia muito do nosso tempo.

Databricks mudou tudo isso. O recurso de notebooks colaborativos, em particular, foi revolucionário. Agora posso trabalhar perfeitamente com cientistas de dados em tempo real, solucionando problemas e iterando em soluções muito mais rápido. Por exemplo, durante um projeto recente, conseguimos refinar um modelo de aprendizado de máquina em poucos dias, graças à capacidade de compartilhar notebooks facilmente e executar experimentos rapidamente juntos. Esse nível de colaboração costumava levar semanas com ferramentas anteriores.

O recurso de auto-escalonamento tem sido um salva-vidas. Lembro-me vividamente de lutar com problemas de desempenho ao processar grandes conjuntos de dados em nossa infraestrutura antiga. Agora, o Databricks ajusta automaticamente os recursos com base na carga de trabalho, então nunca precisamos nos preocupar em gerenciar poder de computação. Isso reduziu drasticamente os tempos de processamento. Por exemplo, um trabalho de transformação de dados que costumava levar horas agora termina em uma fração do tempo, permitindo-nos entregar projetos mais rapidamente.

O Delta Lake também tem sido inestimável. Antes de começarmos a usá-lo, a consistência e a qualidade dos dados eram preocupações constantes, especialmente ao lidar com fontes de dados grandes e variadas. Agora, com o Delta Lake, podemos confiar que nossos dados não são apenas de alta qualidade, mas também facilmente acessíveis e consultáveis. Um exemplo particular foi quando tivemos que reconstruir um pipeline de conjunto de dados complexo. O Delta Lake nos permitiu trabalhar com atualizações de dados incrementais, tornando o processo muito mais eficiente e confiável.

Em suma, o Databricks reduziu muito o tempo de desenvolvimento e melhorou a qualidade geral de nossas entregas. Ajudou-me a simplificar fluxos de trabalho complexos, melhorar a colaboração entre equipes e, mais importante, entregar soluções orientadas por dados mais rapidamente e com maior confiança. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Otimização de Custos - Embora eu aprecie as informações detalhadas de faturamento fornecidas, prever custos para grandes projetos ou ambientes compartilhados ainda pode parecer opaco. Muitas equipes lutam para controlar custos descontrolados de clusters ociosos ou configurações subótimas. A introdução de escalonamento automático mais inteligente e recomendações adaptadas às nossas cargas de trabalho seria inestimável. Por exemplo, alertas para "clusters ociosos" ou "pontos críticos de custo" em nosso ambiente poderiam proativamente economizar orçamentos e melhorar a eficiência.

Governança e Segurança Simplificadas - Gerenciar o acesso em níveis detalhados pode ser complicado. Por exemplo, controlar quem pode visualizar versus quem pode executar um notebook ou trabalho muitas vezes requer soluções alternativas. Logs de auditoria são excelentes, mas dar sentido a eles para obter insights acionáveis às vezes parece resolver um quebra-cabeça. Controles de acesso baseados em atributos (ABAC) aprimorados e controles mais intuitivos baseados em interface de usuário para gerenciamento de permissões simplificariam muito as operações.

Experiência do Usuário - A interface colaborativa de notebooks é uma das características de destaque do Databricks, mas há áreas onde poderia ser mais suave. A colaboração às vezes é prejudicada quando dois usuários editam o mesmo notebook. O controle de versão parece básico em comparação com sistemas baseados em Git. Depurar dentro de notebooks, especialmente para cargas de trabalho não Python, poderia ter melhorias significativas. Adicionar comentários inline, ferramentas de resolução de conflitos e recursos robustos de depuração elevaria a plataforma para o próximo nível. Um feed de atividades em nível de espaço de trabalho para mostrar o que está acontecendo em projetos compartilhados também seria imensamente útil.

Automação de Fluxo de Trabalho - Incluir insights impulsionados por IA para otimizar fluxos de trabalho (por exemplo, identificar gargalos ou ineficiências). Permitir integração mais fácil com ferramentas externas de automação de fluxo de trabalho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A experiência de visualização de dados com data bricks é muito boa e seus serviços de primeira linha tornam o trabalho mais fácil e suave para aprendizado de máquina. Eles têm integração onde podemos implantar facilmente módulos de ML neles sem qualquer integração extra. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Todos são bons e muito solidários, a equipe deles está sempre presente sempre que precisamos de ajuda, eles respondem muito rapidamente com uma solução. Eu realmente gostei da integração de múltiplos recursos que os tornam nossa ferramenta frequente para desenvolvimento de ML e aprendizado profundo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor parte do Data bricks é que eles nos fornecem múltiplos recursos que gerenciam todo o trabalho de gerenciamento de dados em um só lugar sem quaisquer problemas e também possuem ferramentas de inteligência de dados muito eficazes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Fácil de usar sua implementação oferece o melhor suporte em nosso trabalho que proporciona um nível superior de experiência e a melhor experiência do usuário para trabalhar em sua plataforma. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Geralmente, estou usando várias plataformas para gerenciamento e visualização de dados, mas o Data bricks tem uma interface de usuário realmente ótima e várias opções de integração que otimizam muito bem o uso e fornecem a melhor implementação de insights de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gosto mais do painel analítico deles, onde posso analisar os conjuntos de dados com diferentes módulos ao mesmo tempo. Eles mencionam modelos muito otimistas para criar relatórios de análise sobre respostas rápidas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.