Databricks Bewertungen & Produktdetails

Es gibt verschiedene Gründe, warum ich die Databricks Data Intelligence Platform mag.

Wir haben Databricks als eine einheitliche Plattform für alle unsere Daten-Workloads (Pipelines und Modelle) genutzt, die Datenengineering, Data Science, Analytik und agentische KI umfasst.

Wir lieben die Lakehouse-Architektur, die dabei hilft, traditionelle Data-Warehousing-Spezialisten schnell und skalierbar in Databricks einzuführen.

Wir haben letztes Jahr das Unity Catalog-Upgrade durchgeführt, das die Governance und Zugriffskontrolle über Assets hinweg optimiert hat; und dieses Jahr haben wir Serverless-Computing eingeführt, das die Start-/Wartezeit von Clustern enorm verkürzt hat.

Wir beschäftigen uns jetzt mit dem Agentic AI-Bereich, in dem wir leicht verständliche Eingabeaufforderungen erstellen, um Agenten zu trainieren, die auf Datensätzen basieren. Dies hilft jedem (sogar einer nicht-technischen Geschäftsperson) beim Profilieren/Schneiden/Analysieren von Daten.

Das BI-Team hat Databricks genutzt, um sich mit unseren Power BI-Dashboards zu verbinden, während das Engineering-Team Databricks genutzt hat, um sich mit Airflow zu verbinden, um native DAGs zu erstellen/visualisieren.

Zu guter Letzt ist das Konzept des Databricks-Notebooks großartig. Im selben Databricks-Notebook kann man Code in mehreren Sprachen (Python, Scala, SQL usw.) haben und jede kann zur Laufzeit umgeschaltet werden. Eingebaute kollaborative Notebooks mit Unterstützung für mehrere Sprachen (Python, Scala, SQL, R) und Echtzeit-Co-Autorenschaft erleichtern es Teams, schnell gemeinsam zu iterieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

-- Unvorhersehbare Kosten für kleine Teams. Wir haben es erlebt, als einer unserer Agenten-Workflows mit KI lange Zeit auf einem sehr kleinen Datensatz lief.

-- Kosten basierend auf Rechenleistung + Speicher bedeuten, dass Optimierung entscheidend ist. Jedes Quartal müssen wir unsere Databricks-Prognosen wirklich aktuell halten, da wir keine große Abweichung zwischen Prognose und tatsächlichem Ergebnis wollen.

-- Obwohl Databricks Dashboards unterstützt (mit Einschränkungen), kann es BI-Tools wie Power BI, Tableau usw. nicht ersetzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag die Databricks Data Intelligence Platform wegen ihrer Datenverwaltungsmöglichkeiten. Die Plattform unterstützt maschinelles Lernen und bietet hilfreiche Autofill-Funktionen. Ich finde auch die schnelle Unterstützung für Analytik-Code einen wertvollen Aspekt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde es problematisch, dass, wenn die Tabellen zwei ähnliche Attribute haben und ich ein anderes auswählen muss, das nicht viele-zu-viele ist, es das noch nicht bewältigen kann. Außerdem, wenn ich nach den Schlüsseln einer Tabelle frage, sei es Fremd- oder Hauptschlüssel, kann es nicht den richtigen Schlüssel bereitstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag, wie die Databricks Data Intelligence Platform die Arbeit mit großen Datenmengen erleichtert. Sie bietet starke Unterstützung für die Analyse von Zeitreihendaten, was unser Hauptanwendungsfall ist, und ermöglicht es uns, Daten über die Zeit zu analysieren, Trendanalysen durchzuführen und die Genauigkeit von Prognosen zu verbessern. Ich schätze ihre bessere, benutzerfreundliche Oberfläche, die den Einstieg in die Einrichtung erleichtert. Außerdem hat sie die Vorhersagegenauigkeit verbessert und unsere Datenverarbeitungszeit mit ihrer geringen Latenz reduziert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Alles scheint mir im Moment gut zu sein. Aber eine Verbesserung, die vorgenommen werden kann, ist eine bessere Dokumentation und Community-Unterstützung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks ist sehr hilfreich beim Schreiben von Code in verschiedenen Sprachen, einschließlich SQL und Python, unter anderem. Es ist auch wertvoll für den Aufbau von Pipelines und das Erstellen neuer Notebooks, die beim Entwerfen komplexer Abfragen helfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Kosten des Clusters, das wir verwenden, sind ziemlich hoch, was die Menge an Code einschränkt, die wir ausführen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir verarbeiten sensible Finanzdaten sowohl in Azure als auch in AWS. Bevor wir Databricks nutzten, war unsere Zugriffskontrolle unorganisiert, mit einem verwirrenden Mix aus verschiedenen IAM-Rollen. Die Lakehouse-Architektur ermöglicht es uns nun, unsere Daten an einem Ort zu halten, sodass wir sie nicht mehr in ein separates Warehouse verschieben müssen. Dies hat uns geholfen, die zusätzlichen Speicherkosten zu vermeiden, die mit der Unterhaltung eines separaten Warehouses verbunden gewesen wären. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das einzige Problem, das ich festgestellt habe, ist der Preis; ansonsten habe ich keine weiteren Probleme gehabt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als Reise- und Tourismusorganisation ist es unser Ziel, unseren Kunden ein nahtloses und schnelles Erlebnis zu bieten. Mit Databricks Data Intelligence können wir unseren internen Workflow sehr effizient verfolgen und verwalten, da es uns einen sehr kurzen Bericht über unsere Analysen liefert. Wir nutzen es oft, um unser Geschäft und unsere Sicherheit zu skalieren. Die Benutzeroberfläche ist sehr übersichtlich und das leicht verständliche Dashboard gibt uns völlige Freiheit in unserem Management. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Kosten sind höher im Vergleich zu ähnlichen Plattformen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks Data AI ist eine einheitliche Daten-Engineering-Plattform für Lakehouse-Architektur mit Cloud-Integration wie AWS, Azure usw. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bis jetzt habe ich kein Problem auf der Databricks DATA AI Plattform beobachtet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Integration von KI in das Data Lakehouse ist der entscheidende Faktor, der uns dazu ermutigt hat, Databricks zu nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks ist komplexer als Spark, daher erfordert es mehr Aufwand, um es an den geschäftlichen Anwendungsfall anzupassen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt inhärente Schichten, um die Daten zu strukturieren und benutzergesteuerte Datenverknüpfungen über Unternehmen hinweg mit der Gold-Schicht verfügbar zu machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dateninjektion in die Bronze-Schicht über verschiedene Ressourcen und mühsame Definitionen der Silber-Schicht Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an der Databricks Data Intelligence Platform wirklich gefällt, ist, wie sie alles an einem Ort zusammenbringt. Anstatt verschiedene Tools für Datenengineering, Analytik, maschinelles Lernen und Governance zu jonglieren, kann man alles in einer einzigen Umgebung erledigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ehrlich gesagt, was ich ein wenig frustrierend an der Databricks Data Intelligence Platform finde, ist, dass sie zwar unglaublich leistungsstark ist, aber manchmal auch überwältigend wirken kann. Es gibt eine steile Lernkurve, besonders für Teams, die gerade erst anfangen und nicht viel Erfahrung mit Spark oder verteilten Systemen haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.