Das Autoscaling funktioniert gut; es hat uns auch geholfen, die Kosten für die Nutzung von Cloud-Ressourcen zu senken. Ich dachte, das würde ein Problem werden, da dies das erste Mal ist, dass wir Autoscaling verwenden. Der Support war gut genug, sie erscheinen normalerweise pünktlich zu ihren geplanten Zeiten, um uns bei der Behebung der von uns verursachten Probleme zu unterstützen. Die Möglichkeit, den Verlauf der Abfragen in der Reihenfolge zu speichern, in der die Abfragen geschrieben wurden, ist schön, da ich oft vergesse, was ich ein paar Minuten nach dem Schreiben geschrieben habe. Wenn man mit Kollegen arbeitet, die Zugriff auf deinen Code benötigen, kann man ihnen den Permalink (Link) zum Code senden, was besser ist, als es erklären zu müssen. Da es sowohl Spark als auch Presto in einem Tool unterstützt, muss ich nicht zwischen den Tools wechseln. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich hasse die Art und Weise, wie die Suchfunktion funktioniert. Ich habe nie die Ergebnisse von vor einem Monat gefunden, und es ist ärgerlich. Die Benutzeroberfläche hinkt gelegentlich hinter meinem Tippen her, und wenn ich es eilig habe, habe ich das Gefühl, dass es zu lange dauert. Außerdem wäre es viel sinnvoller, wenn die Tabellenschublade offen bleibt, wenn ich auf das Notizbuch klicke, anstatt sich automatisch zu schließen, was sehr zeitaufwändig ist, da ich sie erneut öffnen muss. Ich habe vom Support-Team gehört, dass sie ein Problem nicht reproduzieren können, was überhaupt nicht hilfreich ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks ist einfach zu bedienen und leicht zu starten, selbst bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Es vereint alles wie Datenverarbeitung, Analytik und KI an einem Ort, sodass mein Team nicht mehrere Werkzeuge benötigt. Die Plattform integriert sich nahtlos mit gängigen Tools wie BI-Dashboards, Workflows und Cloud-Diensten. Ihre Notebooks machen die tägliche Arbeit häufig und bequem, indem sie unseren Teams ermöglichen, in Echtzeit zusammenzuarbeiten. Es gibt viele eingebaute Funktionen für Daten, Analytik und maschinelles Lernen ohne zusätzliche Komplexität. Kundensupport, Dokumentation und Community-Ressourcen erleichtern es, Probleme schnell zu lösen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks kann teuer und unvorhersehbar in den Kosten sein, insbesondere für kleine Teams, wenn Arbeitslasten länger als erwartet laufen. Es erfordert technisches Fachwissen, um die Einrichtung, Verwaltung und Leistungsoptimierung durchzuführen, was für nicht-technische Benutzer eine Herausforderung darstellen kann. Die Kosten müssen häufig überwacht werden, da Rechenleistung und Speicher separat abgerechnet werden. Obwohl es grundlegende Dashboards bietet, ist es dennoch auf Tools wie Power BI oder Tableau für vollständige Berichterstattung angewiesen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Databricks am besten gefällt, ist, wie es Datenengineering, Analytik und maschinelles Lernen auf einer Plattform vereint. Eine einheitliche Umgebung, die auf Apache Spark basiert, erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Datenteams erheblich. Der Lakehouse-Ansatz funktioniert gut, weil er die Notwendigkeit beseitigt, Daten über mehrere Tools hinweg zu verschieben. Die Leistung ist bei großen Datensätzen stark, und Notebooks machen Experimente, Analysen und Zusammenarbeit effizienter. Insgesamt vereinfacht es komplexe Daten-Workflows, während es dennoch leistungsstark bleibt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Hauptnachteil sind die Kosten und die Komplexität für neue Benutzer. Die Preisgestaltung kann schwer vorherzusagen sein, insbesondere wenn Arbeitslasten unerwartet skalieren, und die Rechenkosten können schnell steigen, wenn sie nicht genau überwacht werden. Es gibt auch eine Lernkurve für Teams, die nicht bereits mit Spark oder cloudbasierten Datenplattformen vertraut sind. Einige fortgeschrittene Konfigurationen und Optimierungen erfordern erfahrene Ressourcen, was die Einführung für kleinere oder weniger reife Datenteams verlangsamen kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich nutze hauptsächlich die Databricks Data Intelligence Platform, um große Datensätze zu bearbeiten, die wir in Cloud-Buckets speichern, und um ETL-Pipelines zu erstellen, sowie um Notebooks zu starten, auf denen ich viel explorative Arbeit leiste. Ich mag es sehr, dass alles einsatzbereit wirkt, wie zum Beispiel, dass Cluster schnell starten, das Skalieren im Hintergrund einfach funktioniert und ich wirklich aufhören kann, mir über Infrastrukturgedöns Gedanken zu machen und mich auf die Analyse zu konzentrieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Benutzeroberfläche kann sich langsam anfühlen, besonders wenn ich mitten in einer intensiven Notebook-Sitzung bin, und manchmal sind die Dinge einfach LANGSAM zu klicken oder Aufträge werden nicht abgebrochen, wenn ich es verlange. Und ich habe gerade erst angefangen, mit der Cluster-Software herumzuspielen, und obwohl sie leistungsstark ist, gibt es definitiv eine Lernkurve, da ich gelegentlich noch durch Dinge wühle, um herauszufinden, welche Cluster- oder Laufzeiteinstellung die Dinge anders laufen lässt als andere. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Databricks Data Intelligence Platform ist sehr zuverlässig, und es ist gut zu wissen, dass die Cloud-native Architektur nicht gleich nach der Bereitstellung auf Kubernetes ausgefallen ist. Ehrlich gesagt dachte ich, dass die Python/R-Integration nicht funktionieren würde, daher war es eine Überraschung, dass beide ohne Verzögerung liefen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diese Lizenzpreise sind kriminell für das, was man erhält. Außerdem war die Verwaltung des „cas server“ des Produkts absolut mühsam herauszufinden. Ich habe zwei Stunden damit verbracht, nur zu versuchen, zu verstehen, wie man die Sitzungen benutzt. Es gibt keine direkte Möglichkeit, Hilfe aus der Dokumentation oder von Google zu bekommen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe ungefähr eine Anzahl von Datenanalyseplattformen verwendet, aber die benutzerfreundliche Umgebung und die Funktionen von Databricks bieten mir immer eine zuverlässige und zufriedenstellende Erfahrung, die mir das Vertrauen gibt, große Datensätze problemlos zu handhaben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nie haben wir ein Problem mit ihren Dienstleistungen, stattdessen bieten sie uns den besten Benutzersupport, um all unsere AIML-Integrationen und neuen KI-Implementierungen zu verwalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks hat die Arbeit mit riesigen Datensätzen für unser Team erheblich erleichtert. Die kollaborativen Notebooks helfen uns, Ideen auszutauschen und gemeinsam Probleme zu lösen, und die Skalierbarkeit der Plattform bedeutet, dass wir uns keine Sorgen machen müssen, an Grenzen zu stoßen. Es hat unsere Analyse- und Machine-Learning-Projekte beschleunigt, und die Verbindung zu verschiedenen Datenquellen ist ein Kinderspiel. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die anfängliche Einrichtung war etwas verwirrend, und einige der fortgeschrittenen Funktionen könnten eine bessere Dokumentation gebrauchen. Die Preisgestaltung herauszufinden hat einige Zeit in Anspruch genommen, aber sobald wir loslegten, waren die Vorteile klar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich benutze Databricks seit ungefähr einem Jahr. In einer Woche nutze ich es etwa 3-4 Tage. Alles ist integriert, was bedeutet, dass ich nicht zwischen mehreren Tools wechseln muss, um verschiedene Aufgaben zu erledigen. Es verbessert wirklich die Zusammenarbeit im Team. Notebooks zu teilen und an Modellen zusammenzuarbeiten ist super einfach. Das war großartig für unser Team, da wir oft gemeinsam an Projekten arbeiten und den Code und Fortschritt der anderen sehen müssen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das ist wahrscheinlich der größte Nachteil. Databricks kann ziemlich teuer werden, besonders wenn man die Nutzung nicht sorgfältig überwacht. Es ist definitiv eine Plattform, die am besten für Teams mit einem größeren Budget oder Organisationen geeignet ist, die eine leistungsstarke Datenverarbeitung benötigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dieses Tool kann auf nahezu jeder Plattform implementiert werden und bietet eine breite Palette integrierter Analysefunktionen. Es bietet eine umfassende Reihe von Analysefunktionen, die Abläufe erleichtern und eine umfassende Perspektive auf die Technologie bieten. Seine Leistung in der Big-Data-Analyse ist herausragend, da es darauf ausgelegt ist, große Mengen an Informationen effizient zu verarbeiten und zu handhaben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es erfordert etwas mehr Zeit für einen Datenbankadministrator und ist etwas schwierig zu konfigurieren, wenn die Infrastruktur migriert wird. Manchmal sind einige Anpassungen notwendig, um die genaue Lösung zu finden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diese Plattform ist hervorragend geeignet für das Skalieren großer Sprachmodelle (LLMs) und generativer KI-Anwendungen. Sie bietet einen einheitlichen Ort, um Sicherheit zu verwalten und auf Daten in verschiedenen Cloud-Umgebungen zuzugreifen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Databricks ist für die Verarbeitung großer Datensätze konzipiert, daher kann es übertrieben erscheinen, es für kleinere Aufgaben zu verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.