El escalado automático funciona bien; también nos ayudó a reducir el costo de usar recursos en la nube. Pensé que eso iba a ser un problema ya que es la primera vez que usamos el escalado automático. El soporte ha sido lo suficientemente bueno, normalmente aparecen a tiempo para sus horas programadas para ayudarnos a solucionar los problemas que creamos. La capacidad de guardar el historial de consultas en el orden en que se escribieron es agradable ya que a menudo olvido lo que escribo unos minutos después de escribirlo. Cuando trabajas con compañeros que necesitan acceso a tu código, puedes enviarles el enlace permanente (link) al código, lo cual es mejor que tener que explicarlo. Dado que admite tanto Spark como Presto dentro de una sola herramienta, no tengo que saltar entre herramientas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Odio cómo funciona la función de búsqueda. Nunca he encontrado los resultados de hace un mes, y es molesto. La interfaz de usuario ocasionalmente se retrasa respecto a mi escritura, y si tengo prisa siento que toma demasiado tiempo. También tendría mucho más sentido que el cajón de tablas permaneciera abierto cuando hago clic en el cuaderno en lugar de cerrarse automáticamente, lo cual consume mucho tiempo ya que necesito volver a abrirlo. El equipo de soporte me ha dicho que no pueden replicar un problema, lo cual no ayuda en absoluto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks es fácil de usar y sencillo para comenzar, incluso al manejar grandes cantidades de datos. Reúne todo, como el procesamiento de datos, análisis e inteligencia artificial en un solo lugar, por lo que mi equipo no necesita múltiples herramientas. La plataforma se integra sin problemas con herramientas comunes como paneles de BI, flujos de trabajo y servicios en la nube. Sus cuadernos hacen que el trabajo diario sea frecuente y conveniente al permitir que nuestros equipos colaboren en tiempo real. Hay muchas características integradas para datos, análisis y aprendizaje automático sin complejidad añadida. El soporte al cliente, la documentación y los recursos de la comunidad facilitan la resolución rápida de problemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks puede ser caro e impredecible en costos, especialmente para equipos pequeños si las cargas de trabajo se ejecutan más tiempo del esperado. Se necesita experiencia técnica para configurar, gestionar y optimizar el rendimiento, lo cual puede ser un desafío para usuarios no técnicos. Los costos necesitan un monitoreo frecuente ya que el cómputo y el almacenamiento se facturan por separado. Aunque tiene paneles básicos, todavía depende de herramientas como Power BI o Tableau para informes completos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Databricks es cómo reúne la ingeniería de datos, la analítica y el aprendizaje automático en una sola plataforma. Tener un entorno unificado construido alrededor de Apache Spark facilita mucho la colaboración entre los equipos de datos. El enfoque de Lakehouse funciona bien porque elimina la necesidad de mover datos a través de múltiples herramientas. El rendimiento es fuerte para grandes conjuntos de datos, y los cuadernos hacen que la experimentación, el análisis y la colaboración sean más eficientes. En general, simplifica los flujos de trabajo de datos complejos mientras sigue siendo potente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La principal desventaja es el costo y la complejidad para los nuevos usuarios. Los precios pueden ser difíciles de predecir, especialmente cuando las cargas de trabajo escalan inesperadamente, y los costos de computación pueden aumentar rápidamente si no se monitorean de cerca. También hay una curva de aprendizaje para los equipos que no están ya familiarizados con Spark o plataformas de datos basadas en la nube. Algunas configuraciones avanzadas y optimizaciones requieren recursos experimentados, lo que puede ralentizar la adopción para equipos de datos más pequeños o menos maduros. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Principalmente utilizo la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks para manipular grandes conjuntos de datos que almacenamos en buckets en la nube y crear pipelines de ETL, así como para configurar notebooks en los que realizo mucho trabajo exploratorio. Me gusta mucho que todo parece estar listo para usar, como que los clusters se inician rápidamente, el escalado simplemente funciona en segundo plano y realmente puedo dejar de preocuparme por cuestiones de infraestructura y centrarme en el análisis. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La interfaz de usuario puede sentirse lenta, especialmente cuando estoy en medio de una sesión intensa de cuaderno y a veces las cosas simplemente son LENTAS para hacer clic o los trabajos no se cancelan cuando lo pido. Y apenas he comenzado a experimentar con el software de clúster, y aunque es potente, definitivamente hay una curva de aprendizaje ya que todavía reviso cosas ocasionalmente tratando de averiguar qué configuración de clúster o de tiempo de ejecución está haciendo que las cosas funcionen de manera diferente a otras. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La plataforma de inteligencia de datos de Databricks es muy confiable y es bueno saber que la arquitectura nativa de la nube no se cayó justo después de que la implementé en Kubernetes. Honestamente, pensé que la integración de Python/R estaría rota, así que fue una sorpresa descubrir que ambos funcionaron sin ningún retraso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esos precios de licencia son criminales para lo que recibes. Además, la gestión del "servidor cas" del producto ha sido un verdadero dolor de cabeza para intentar entenderlo. Pasé dos horas solo tratando de entender cómo usar las sesiones. No hay una manera directa de obtener ayuda de la documentación o de Google. 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.

Esta plataforma es excelente para escalar modelos de lenguaje grandes (LLMs) y aplicaciones de IA generativa. Ofrece una ubicación unificada para gestionar la seguridad y acceder a archivos de datos en múltiples entornos de nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks está diseñado para manejar grandes conjuntos de datos, por lo que usarlo para tareas más pequeñas puede parecer excesivo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.