Plataforma de análisis unificada para el procesamiento de datos por lotes y en streaming Capacidades de carga automática y evolución de esquemas con el uso de CDC Pipelines sin servidor de Delta Live Table Expectativas de calidad de datos Flujos de trabajo de Databricks Almacén SQL de Databricks - Endpoints SQL de Photon Catálogo Unity para la gobernanza y seguridad de datos Facilidad de uso con la conexión de socios e integraciones

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.

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.