Databricks Reseñas y Detalles del Producto

Me gusta cómo Databricks integra la ingeniería de datos, la analítica y la inteligencia artificial en una sola plataforma. La integración de Spark y Delta Lake es perfecta, el rendimiento es excelente y la colaboración a través de cuadernos es muy fluida. Su estrecha integración con los servicios de Azure también facilita mucho las canalizaciones de datos, la seguridad y la escalabilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La principal desventaja es el costo, especialmente al ejecutar cargas de trabajo grandes o de larga duración. Depurar trabajos complejos de Spark también puede ser un desafío a veces, y ajustar el rendimiento a menudo requiere un buen entendimiento de los aspectos internos de Spark. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta es una plataforma de extremo a extremo que comienza con la incorporación flexible de datos de múltiples fuentes, seguida de un procesamiento a través de una arquitectura de medallón. El Unity Catalog se utiliza para la gobernanza, catalogación y seguimiento del linaje de datos. Databricks SQL sirve como el punto final para casos de uso como inteligencia empresarial, así como para la integración posterior a través de puntos finales de API. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay nada particularmente específico, pero en ciertas situaciones, dependemos de servicios nativos de la nube. Por ejemplo, al trabajar en Azure y apuntar a una gobernanza integral de extremo a extremo, necesitamos Azure Purview. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La plataforma en sí es relativamente fácil de usar y rápida de implementar. La configuración inicial fue sencilla, y los flujos de trabajo principales eran accesibles sin una configuración excesiva. Desde un punto de vista puramente técnico, el producto es utilizable y bien diseñado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks necesita asumir una verdadera responsabilidad por la precisión de los precios y la remediación postventa. Su calculadora de uso y precios estaba materialmente equivocada para nuestro caso de uso (desviada por ~10x), y planteamos preocupaciones desde el principio. Nunca recibimos el nivel de atención o acción correctiva necesaria para resolverlo adecuadamente.

Terminamos pagando más de 10 veces el costo esperado, con solo el último trimestre parcialmente reembolsado, lo cual no es un remedio significativo. Databricks declinó la responsabilidad y en su lugar hizo referencia a correos electrónicos enviados después de que se firmó el contrato, los cuales no coincidían con el momento en que se identificó el problema.

Esta experiencia nos ha hecho reconsiderar seriamente alternativas como Snowflake. Mi consejo para otros: sean extremadamente cautelosos con las estimaciones de precios de Databricks y asuman que ustedes asumirán el riesgo si están equivocadas. Una vez que se firma el contrato, la resolución es difícil y la protección de ingresos parece tener prioridad sobre los resultados del cliente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta la integración entre Spark, Delta Lake y los cuadernos, lo cual ayuda a optimizar y escalar las canalizaciones de datos. Y la otra característica que me encanta son las diferentes opciones de clúster que tenemos, que son realmente fáciles de ajustar para el costo y el rendimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Depurar trabajos complejos de Spark y entender algunas de las características de optimización es un proceso que lleva tiempo en Databricks, es lo que pienso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. Fácil para los equipos de datos una vez configurado; los cuadernos, SQL y paneles funcionan sin problemas en un solo lugar.

2. Se utiliza frecuentemente para ingeniería de datos, análisis y cargas de trabajo de ML.

3. La implementación está estructurada y es escalable, especialmente en entornos de nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. La calidad del soporte al cliente depende del nivel de soporte adquirido.

2. Demasiadas funciones avanzadas pueden resultar abrumadoras para equipos más pequeños.

3. La configuración inicial y la planificación de la arquitectura requieren tiempo y recursos capacitados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks porque es una plataforma unificada y escalable para la ingeniería de datos, análisis y colaboración. Simplifica el proceso de construir y ejecutar canalizaciones de datos, maneja cargas de trabajo de Spark que requieren alto rendimiento y promueve la colaboración entre equipos con cuadernos y entornos compartidos. Es excelente para gestionar y procesar grandes conjuntos de datos, mejorar el rendimiento y proporcionar una plataforma consistente para convertir datos en bruto en información valiosa. La configuración inicial fue fácil, gracias a la documentación útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Puede mejorar en áreas como el tiempo de inicio para clústeres, una visibilidad más profunda en la optimización del rendimiento y una documentación más clara para configuraciones avanzadas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He utilizado aproximadamente varias plataformas de análisis de datos, pero el entorno amigable y las características de Databricks siempre me brindan una experiencia confiable y satisfactoria que me da confianza para manejar grandes conjuntos de datos sin ningún problema. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nunca he tenido ningún problema con sus servicios, en cambio, nos brindan el mejor soporte al usuario para gestionar todas nuestras integraciones de AIML y nuevas implementaciones de IA. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks ha hecho que trabajar con conjuntos de datos masivos sea mucho más fácil para nuestro equipo. Los cuadernos colaborativos nos ayudan a compartir ideas y resolver problemas juntos, y la capacidad de la plataforma para escalar significa que no tenemos que preocuparnos por alcanzar límites. Ha acelerado nuestros proyectos de análisis y aprendizaje automático, y conectarse a diferentes fuentes de datos es muy sencillo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La configuración inicial fue un poco confusa, y algunas de las funciones avanzadas podrían tener mejor documentación. Comprender el precio tomó algo de tiempo, pero una vez que comenzamos, los beneficios fueron claros. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado usando Databricks desde hace aproximadamente 1 año. En una semana lo uso aproximadamente 3-4 días. Todo está integrado, lo que significa que no tengo que cambiar entre múltiples herramientas para realizar diferentes tareas. Realmente mejora la colaboración en equipo. Compartir cuadernos y colaborar en modelos es muy fácil. Esto ha sido genial para nuestro equipo ya que a menudo trabajamos juntos en proyectos y necesitamos ver el código y el progreso de los demás. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Este es probablemente el mayor inconveniente. Databricks puede volverse bastante caro, especialmente si no estás monitoreando tu uso cuidadosamente. Definitivamente es una plataforma más adecuada para equipos con un presupuesto más grande o para organizaciones que necesitan procesamiento de datos intensivo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta herramienta se puede implementar en casi cualquier plataforma y ofrece una amplia gama de características analíticas integradas. Ofrece un conjunto completo de funciones analíticas que facilitan las operaciones y proporcionan una perspectiva integral sobre la tecnología. Su rendimiento en análisis de grandes datos es sobresaliente, ya que está diseñada para manejar y procesar grandes cantidades de información de manera eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Requiere un poco más de tiempo para un administrador de bases de datos y es algo difícil de configurar al migrar la infraestructura. A veces son necesarios algunos ajustes para encontrar la solución exacta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.