Avaliações e Detalhes do Produto Databricks

Existem várias razões pelas quais eu gosto da Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks.

Temos usado o Databricks como uma Plataforma Unificada para Todas as nossas Cargas de Trabalho de Dados (pipelines e modelos) que abrange engenharia de dados, ciência de dados, análises e IA agentica.

Adoramos a arquitetura lakehouse que auxilia na integração de especialistas em data warehousing tradicional ao Databricks de maneira rápida e escalável.

Fizemos a atualização do Unity Catalog no ano passado, que simplificou a governança e o controle de acesso entre os ativos; e fizemos o computação Serverless este ano, que diminuiu tremendamente o tempo de inicialização/espera dos clusters.

Estamos explorando o espaço de IA Agentica agora, onde construímos prompts fáceis de entender para treinar agentes baseados em conjuntos de dados. Isso ajuda na criação de perfis/fatiamento/análise de dados por qualquer pessoa (mesmo um profissional de negócios não técnico).

A equipe de BI tem usado o Databricks para se conectar com nossos dashboards do Power BI, enquanto a equipe de Engenharia tem usado o Databricks para se conectar com o Airflow para criar/visualizar DAGs nativos.

Por último, mas não menos importante, o conceito de Notebook do Databricks é incrível. No mesmo notebook do Databricks, pode-se ter código em várias linguagens (Python, Scala, SQL, etc.) e cada uma pode ser alternada em tempo de execução. Notebooks colaborativos integrados com suporte para várias linguagens (Python, Scala, SQL, R) e coautoria em tempo real facilitam para as equipes iterarem juntas rapidamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

-- Custos imprevisíveis para pequenas equipes. Enfrentamos isso quando o fluxo de trabalho de IA de um de nossos agentes estava rodando por um longo tempo em um conjunto de dados muito pequeno.

-- Custos baseados em computação + armazenamento significam que a otimização é crítica. A cada trimestre, temos que realmente manter nossas previsões do Databricks atualizadas, pois não queremos uma grande diferença entre a previsão e o real.

-- Embora o Databricks suporte dashboards (com limitações), ele não pode substituir ferramentas de BI como Power BI, Tableau, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto da Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks por suas capacidades de governança de dados. A plataforma suporta aplicações de aprendizado de máquina e oferece recursos úteis de preenchimento automático. Também considero o suporte rápido ao código de análises um aspecto valioso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Acho problemático que, se as tabelas tiverem dois atributos semelhantes e eu precisar escolher outro que não seja muitos-para-muitos, ainda não consiga lidar com isso. Além disso, quando peço as chaves de uma tabela, sejam estrangeiras ou principais, não consegue fornecer a chave correta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto de como a Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks facilita o trabalho com grandes volumes de dados. Ela oferece um forte suporte para análise de dados de séries temporais, que é nosso principal caso de uso, permitindo-nos analisar dados ao longo do tempo, realizar análises de tendências e melhorar a precisão das previsões. Aprecio sua interface melhor e amigável, que facilita o início da configuração. Além disso, melhorou a precisão das previsões e reduziu nosso tempo de processamento de dados com sua baixa latência. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

tudo parece bom para mim até agora. Mas uma melhoria que pode ser feita é uma melhor documentação e suporte à comunidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Databricks é muito útil para escrever código em várias linguagens, incluindo SQL e Python, entre outras. Também é valioso para construir pipelines e criar novos notebooks, que ajudam a projetar consultas complexas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O custo do cluster que usamos é um pouco alto, o que restringe a quantidade de código que podemos rodar e executar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nós lidamos com dados financeiros sensíveis tanto no Azure quanto no AWS. Antes de usar o Databricks, nosso controle de acesso estava desorganizado, com uma mistura confusa de diferentes funções IAM. A arquitetura lakehouse agora nos permite manter nossos dados em um só lugar, então não precisamos mais movê-los para um armazém separado. Isso nos ajudou a evitar os custos adicionais de armazenamento que viriam com a manutenção de um armazém separado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O único problema que encontrei foi com o preço; caso contrário, não enfrentei nenhum outro problema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como uma organização de turismo e viagens, nosso objetivo é proporcionar uma experiência rápida e sem complicações para nossos clientes. Com o Databricks Data Intelligence, podemos rastrear e gerenciar nosso fluxo de trabalho interno de forma muito eficiente, pois ele fornece um relatório muito conciso de nossas análises. Nós frequentemente o usamos para escalar nosso negócio e segurança. Sua interface de usuário é muito limpa e o painel fácil de entender nos dá total liberdade de gestão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O custo é maior em comparação com plataformas semelhantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Databricks Data AI é uma plataforma unificada de engenharia de dados para arquitetura de lakehouse com integração em nuvem como AWS, Azure, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Até o momento, não observei nenhum problema na plataforma Databricks DATA AI. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A integração da IA ao data lakehouse é o principal fator que nos incentivou a usar o Databricks. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Databricks é mais complexo do que o Spark, portanto, requer mais esforços para ajustá-lo conforme o caso de uso empresarial. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Suas camadas inerentes para estruturar os dados e permitir que junções de dados orientadas pelo usuário estejam disponíveis em todas as empresas usando a camada Gold Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Injeção de dados na camada Bronze através de vários recursos e definições laboriosas da camada Silver Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu realmente gosto na Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks é como ela reúne tudo em um só lugar. Em vez de ter que lidar com diferentes ferramentas para engenharia de dados, análise, aprendizado de máquina e governança, você pode fazer tudo em um único ambiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Honestamente, o que acho um pouco frustrante sobre a Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks é que, embora seja incrivelmente poderosa, também pode parecer avassaladora às vezes. Há uma curva de aprendizado acentuada, especialmente para equipes que estão apenas começando e não têm muita experiência com Spark ou sistemas distribuídos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.