Databricks ist das Unternehmen für Daten und KI. Mehr als 20.000 Organisationen weltweit – darunter adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever und 70 % der Fortune 500 – verlassen sich auf die Databricks Data + AI Plattform, um Daten- und KI-Anwendungen, Analysen und Agenten zu entwickeln und zu skalieren. Mit Hauptsitz in San Francisco und über 30 Büros weltweit bietet Databricks eine einheitliche Plattform, die Genie, Lakebase, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse und Unity Catalog umfasst.
Gegründet im Jahr 2013 von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Spark™, Delta Lake, MLflow und Unity Catalog, basiert Databricks auf einer offenen Lakehouse-Architektur, die Daten, Analysen und KI zusammenführt. Die Plattform wird von Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern, Analysten, Entwicklern, Machine-Learning-Teams, KI-Teams und Geschäftsanwendern genutzt, um über den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus hinweg zusammenzuarbeiten.
Wichtige Fähigkeiten von Databricks umfassen:
- Datenengineering: Erstellen, automatisieren und verwalten Sie zuverlässige Batch-, Streaming- und Echtzeit-Datenpipelines.
- Analytik und Business Intelligence: Führen Sie SQL-Analysen durch, erstellen Sie Dashboards und ermöglichen Sie Geschäftsteams, Daten zu erkunden.
- Datenverwaltung: Entdecken, sichern und verwalten Sie Daten- und KI-Ressourcen über Teams, Clouds und Workloads hinweg.
- Maschinelles Lernen und KI: Entwickeln Sie Modelle, bauen Sie generative KI-Anwendungen und erstellen Sie produktionsreife KI-Agenten.
- Datenanwendungen: Erstellen und implementieren Sie datengesteuerte Anwendungen unter Verwendung von verwalteten Unternehmensdaten.
Verfügbar über AWS, Azure und Google Cloud, hilft Databricks Organisationen, über Clouds hinweg zu arbeiten, Datensilos zu reduzieren und die Zusammenarbeit über Teams und Tools hinweg zu vereinfachen. Kunden nutzen Databricks für Anwendungsfälle wie Kundenpersonalisierung, Betrugserkennung, vorausschauende Wartung, Echtzeitanalysen, Cybersicherheit, Gesundheitsforschung, Finanzrisikomanagement, Lieferkettenoptimierung und KI-gestützte Entscheidungsfindung.
Databricks wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Einzelhandel, Fertigung, Energie und der öffentliche Sektor. Organisationen nutzen die Plattform, um die Dateninfrastruktur zu modernisieren, die KI-Einführung zu beschleunigen und Unternehmensdaten in Geschäftswert umzuwandeln.
Average Rating: 4.6/5.0
Total Reviews: 1,337
How Do G2 Users Rate Databricks?
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War the product ein guter Geschäftspartner?: 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
Who Is the Company Behind Databricks?
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Verkäufer: Databricks Inc.
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Unternehmenswebsite:
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Gründungsjahr: 2013
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Hauptsitz: San Francisco, CA
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Twitter: @databricks
92,269 Twitter-Follower
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LinkedIn®-Seite: www.linkedin.com
15,627 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Who Uses This Product?
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Who Uses This: Dateningenieur, Datenanalyst
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Top Industries: Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
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Company Size: 47% Large, 38% Medium
What Do G2 Reviewers Say About Databricks?
AI-generated summary from verified user reviews
Pros
- Benutzer loben die Benutzerfreundlichkeit und die umfassenden Funktionen von Databricks für Data Warehousing und ML-Anwendungen.
- Benutzer loben die Benutzerfreundlichkeit von Databricks, was ihre Erfahrung mit intuitiven Schnittstellen und zuverlässigen Diensten verbessert.
- Benutzer schätzen die nahtlosen Integrationen von Databricks mit AWS und anderen Tools, die den täglichen Betrieb und die Effizienz verbessern.
- Benutzer schätzen die nahtlose Zusammenarbeit, die von Databricks angeboten wird, und verbessern die Teamarbeit bei Datenprojekten mit Echtzeiteinblicken.
- Benutzer loben die integrierten Analysefunktionen von Databricks, die die kollaborative Datenverarbeitung und die Visualisierung von Erkenntnissen verbessern.
Cons
- Benutzer bemerken anfangs eine steile Lernkurve, wobei verwirrende Berechtigungen und Rechenmodi die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen.
- Benutzer bemerken, dass die Kosten ziemlich hoch sein können, um Databricks effektiv zu nutzen, insbesondere bei großen Datenprojekten.
- Benutzer finden eine steile Lernkurve bei Databricks, was besonders für Neulinge in Big-Data-Tools herausfordernd ist.
- Benutzer finden die Komplexität von Databricks herausfordernd, insbesondere für kleinere Teams und die anfänglichen Einrichtungsprozesse.
- Benutzer stehen anfangs vor komplexen Einrichtungsherausforderungen, obwohl der Support im Laufe der Zeit hilft, das Erlebnis zu vereinfachen.
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