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Les critiques de G2 rapportent que la plateforme Databricks Data Intelligence excelle en termes de satisfaction globale des utilisateurs, affichant un score G2 nettement supérieur à celui d'Apache Beam. Les utilisateurs apprécient sa capacité à faire évoluer de grands modèles de langage et à gérer les données à travers plusieurs environnements cloud de manière transparente.
Les utilisateurs disent que Databricks offre une interface plus intuitive, avec des notebooks interactifs qui prennent en charge SQL et Python pour la visualisation des données, facilitant ainsi la collaboration et l'analyse des données par les équipes. En revanche, bien qu'Apache Beam propose une approche unifiée pour le traitement par lots et en flux, certains utilisateurs trouvent sa courbe d'apprentissage plus abrupte.
Les critiques mentionnent que la fonctionnalité d'autoscaling dans Databricks est particulièrement bénéfique, aidant à optimiser les coûts des ressources cloud sans compromettre les performances. Cette fonctionnalité a été mise en avant comme un atout majeur pour les utilisateurs novices en autoscaling, tandis qu'Apache Beam ne dispose pas d'une fonctionnalité comparable qui se démarque dans les retours des utilisateurs.
Selon les avis vérifiés, la qualité du support pour Databricks est très bien notée, les utilisateurs soulignant une assistance rapide et une résolution efficace des problèmes. En revanche, le support d'Apache Beam a reçu des avis mitigés, certains utilisateurs exprimant le souhait d'avoir des options de support plus robustes.
Les utilisateurs soulignent que Databricks est particulièrement performant en matière d'intégration de data lake et d'intégration Spark, avec des scores reflétant son efficacité dans ces domaines. Apache Beam, bien que capable, n'atteint pas le même niveau de facilité d'intégration, surtout pour les utilisateurs cherchant à exploiter les capacités de Spark.
Les critiques apprécient l'abstraction unique d'Apache Beam pour le traitement distribué, qui simplifie les tâches complexes. Cependant, ils notent également que l'expérience utilisateur globale est moins favorable comparée à Databricks, qui reçoit constamment des notes plus élevées pour sa facilité d'utilisation et d'installation.
Apache Beam vs Databricks Data Intelligence Platform
Les évaluateurs ont estimé que Databricks Data Intelligence Platform répond mieux aux besoins de leur entreprise que Apache Beam.
En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Databricks Data Intelligence Platform est l'option préférée.
Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Databricks Data Intelligence Platform à Apache Beam.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Apache Beam
Aucun tarif disponible
Databricks Data Intelligence Platform
Aucun tarif disponible
Essai gratuit
Apache Beam
Aucune information sur l'essai disponible
Databricks Data Intelligence Platform
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.6
12
8.9
538
Facilité d’utilisation
7.8
12
8.9
549
Facilité d’installation
Pas assez de données
8.7
422
Facilité d’administration
Pas assez de données
8.3
176
Qualité du service client
7.6
11
8.7
513
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