Databricks Data Intelligence Platform Reseñas y Detalles del Producto

Lo que más me gusta como Arquitecto de Datos es la posibilidad de gestionar tus datos desde la ingesta hasta los puntos de servicio; todo se gestiona y monitorea en la misma plataforma, creando recursos reutilizables que optimizan costos y esfuerzos mientras se conserva la flexibilidad total. Todo eso aderezado con una mentalidad de código abierto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creo que el conector lakeflow todavía está en una etapa embrionaria, creo que mejorará con el tiempo, pero en este momento no es el mejor del mercado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks es una herramienta que está en constante evolución. Realmente aprecio la cantidad de características que lanzan y el hecho de que están actualizados. Es una plataforma diaria que se adapta a todos los casos de uso y es fácil de integrar. Es una solución todo en uno con ETL con almacenes, Python, Spark, Scala, aprendizaje automático y GenAI. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces desearía que actualizaran más la documentación, que no hubiera tantos cambios en la API. Las notas de la versión de los cambios estaban mejor explicadas para nosotros y que tuviéramos tiempo para abordar los cambios. El soporte al cliente es algo que también tienen que mejorar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que realmente me gusta de Databricks es cómo reúne todos los requisitos técnicos en un solo espacio, como una especie de lugar único para todo lo relacionado con los datos. Desde la limpieza y organización hasta la construcción de modelos de aprendizaje automático, hace que todo el proceso sea menos complicado. Podemos trabajar en equipo sin estar constantemente enviando correos electrónicos o cambiando de herramientas. En cuanto al rendimiento, se mantiene incluso cuando le lanzamos grandes cargas de trabajo, y se conecta bien con otras herramientas que usamos. El procesamiento de datos en tiempo real es fluido, y he notado que obtenemos información mucho más rápido ahora. También tiene controles sólidos sobre el acceso y seguimiento de datos, lo que brinda tranquilidad en el aspecto de seguridad. En general, es una plataforma inteligente y eficiente que hace que trabajar con datos se sienta mucho más natural. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks ofrece un buen entorno para el procesamiento y análisis de datos, pero viene con su conjunto de desafíos. Uno de los principales desafíos es la curva de aprendizaje, especialmente para aquellos que son nuevos en las herramientas de big data. Pero el soporte al cliente realmente hace su mejor esfuerzo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La calidad de los servicios de Databricks es de primera categoría y la mejor, además su equipo de soporte siempre responde rápido y con una solución para cualquier pregunta técnica. Me gusta usar Databricks para mi trabajo de análisis de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La infraestructura fácil de usar y el número de integraciones los convierten en una plataforma muy útil y confiable para que gestionemos nuestros conjuntos de datos y trabajos relacionados con ML. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nuestro equipo desarrolló un modelo predictivo para la detección temprana del riesgo de readmisión hospitalaria. Estábamos procesando registros de salud sensibles utilizando Databricks porque la seguridad y el cumplimiento eran nuestras principales prioridades. El soporte de Databricks para el cumplimiento de HIPAA y la gestión segura del espacio de trabajo lo convirtieron en una plataforma confiable para alojar conjuntos de datos de pacientes. Usando Delta Lake manejamos millones de registros con un rendimiento confiable. La integración con pandas y MLflow dentro del cuaderno también fue perfecta. Aprecio especialmente el panel de control en tiempo real que construimos para que el personal administrativo del hospital pueda ver las predicciones del modelo en vivo y las alertas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Durante este proyecto, uno de los mayores desafíos que enfrentamos fue configurar la transmisión de datos en tiempo real con el formato HL7 a través de Kafka en Databricks. Aunque Databricks admite cargadores automáticos, tuvimos que escribir una cantidad considerable de lógica personalizada para analizar y validar esquemas complejos específicos de atención médica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una cosa que realmente aprecio de Databricks es su capacidad para entender y adaptarse a la terminología de datos específica de nuestra organización. La interfaz de lenguaje natural de la plataforma hace que se sienta como si estuviera conversando con un colega en lugar de navegar por consultas complejas. Además, los conocimientos impulsados por IA han acelerado significativamente nuestros procesos de toma de decisiones, permitiéndonos actuar rápidamente sobre las tendencias de datos. En general, es una buena herramienta con un buen soporte al cliente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque Databricks es potente, definitivamente hay una curva de aprendizaje cuando recién comienzas a usarlo. Además, la interfaz podría mejorarse para dispositivos móviles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que me gustó de Databricks es que nos permite manejar tanto datos en bruto como refinados de una sola vez, sin necesidad de cambiar entre herramientas. Podemos construir pipelines, ejecutar análisis e incluso entrar en modelos de ML desde el mismo entorno.

El entorno colaborativo fue excelente para que nuestros ingenieros de datos y analistas pudieran trabajar en tiempo real sin perderse al tratar de estar en la misma página. Además, la forma en que se conecta con AWS y Azure hizo que la incorporación fuera mucho más sencilla para nuestra configuración de nube híbrida.

Honestamente, la velocidad a la que podemos experimentar y llevar ideas a los paneles de control nos ha ayudado a estar mucho mejor que antes. Ya no solo almacenamos datos, los estamos utilizando inteligentemente sin demasiada fricción. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque Databricks ofrece mucho, algunas cosas todavía se sienten torpes. La interfaz de usuario, especialmente al tratar con clústeres más grandes, a veces presenta un poco de retraso, aparte de eso, no encuentro ningún problema importante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aprovecha las características de IA como LLM e IA Generativa para gestionar datos de manera inteligente y generar conocimientos accionables.

Capacidad poderosa de gestión de datos como ETL, procesamiento de datos para generar datos limpios.

Fácil de implementar pipelines y una gran red de clientes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

{"translation":"> El uso puede estar limitado a un caso de uso específico\n> Número limitado de conectores para integrar datos con otras herramientas de BI para fines de informes\n> La red de soporte puede ser tediosa"} Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me encanta trabajar en el entorno de Databricks porque su plataforma confiable y escalable siempre proporciona el mejor panel de análisis y una cantidad de integraciones que nos ayudan en nuestro análisis de big data. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Su sistema fácil de usar y su proceso de implementación sin complicaciones hacen que el trabajo sea más fácil y frecuente para nosotros. Proporcionan soporte al cliente 24x7 que gestiona todas nuestras necesidades de requisitos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hemos construido un sistema de detección de fraude para un producto fintech europeo utilizando la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks. El proyecto requirió la ingestión de un gran volumen de datos de transacciones, su limpieza y el entrenamiento de múltiples modelos de aprendizaje automático utilizando patrones históricos de fraude. Características como la integración estrecha con ML Flow nos ayudaron a evitar el desorden habitual de gestionar modelos a través de cuadernos Jupyter y almacenamiento en la nube. Su entorno colaborativo permitió a nuestros ingenieros de ML y científicos de datos trabajar juntos en los cuadernos de Databricks en la misma interfaz. Además, la capacidad de programar trabajos de reentrenamiento facilitó poner un modelo en producción con un esfuerzo mínimo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque MLflow es excelente, la interfaz de usuario para comparar ejecuciones puede parecer un poco anticuada y carece de opciones avanzadas de filtrado. La gestión de las tiendas de características también se sintió ligeramente ineficiente sin un control de acceso más granular para diferentes roles de usuario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.