Destaca-se com sua plataforma unificada para engenharia de dados, ciência e aprendizado de máquina, promovendo colaboração e escalabilidade.

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.

ETL Pipeline automatiza a integração de dados em lote e em tempo real e a integração de dados de qualidade. Processamento de dados paralelo usando multithreading. Escalar para cima e para baixo para otimizar o custo.