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Les critiques de G2 rapportent que Databricks excelle en fournissant une solution complète de flux de travail de données, avec des fonctionnalités comme Genie et Lakehouse Connect qui simplifient le traitement et l'analyse des données. Les utilisateurs apprécient la plateforme tout-en-un qui réduit le besoin de passer entre plusieurs outils.
Les utilisateurs disent que Cloudera Data Engineering offre un environnement robuste pour construire et gérer des pipelines de données, en soulignant particulièrement son intégration avec Apache Spark et Airflow. Cela rend le traitement par lots et la planification efficaces, ce qui est un avantage significatif pour les équipes axées sur l'automatisation.
Les critiques mentionnent que Databricks a un score de satisfaction global plus élevé, reflétant sa forte performance en termes d'expérience utilisateur et de support. Les retours récents soulignent la valeur de Unity Catalog pour la gouvernance centralisée et le contrôle d'accès granulaire, ce qui a été un changement majeur pour les migrations d'entreprise.
Selon les avis vérifiés, Cloudera Data Engineering brille par sa facilité d'utilisation et d'installation, les utilisateurs notant que la plateforme est simple à naviguer et à mettre en œuvre. Cela est particulièrement bénéfique pour les équipes cherchant à établir rapidement leurs opérations de données sans formation extensive.
Les critiques de G2 soulignent que bien que Databricks ait une richesse de fonctionnalités, certains utilisateurs estiment qu'il peut ne pas répondre pleinement à leurs besoins spécifiques de flux de travail, entraînant parfois des défis de configuration. Cela contraste avec l'approche plus personnalisée de Cloudera pour la gestion des pipelines de données.
Les utilisateurs rapportent que les mises à jour et fonctionnalités récentes de Databricks, telles que les tables de streaming, améliorent considérablement ses capacités, mais ils notent également que l'accent mis par Cloudera Data Engineering sur le traitement des données historiques et en flux continu fournit une base solide pour l'analyse, en faisant un concurrent de taille pour les organisations centrées sur les données.
Cloudera Data Engineering vs Databricks
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Cloudera Data Engineering plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Cloudera Data Engineering dans l'ensemble.
Les évaluateurs ont estimé que Cloudera Data Engineering répond mieux aux besoins de leur entreprise que Databricks.
En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Cloudera Data Engineering est l'option préférée.
Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Cloudera Data Engineering à Databricks.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Cloudera Data Engineering
Aucun tarif disponible
Databricks
Aucun tarif disponible
Essai gratuit
Cloudera Data Engineering
Aucune information sur l'essai disponible
Databricks
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
9.2
23
8.9
578
Facilité d’utilisation
9.3
23
8.9
589
Facilité d’installation
9.8
7
8.7
461
Facilité d’administration
9.5
7
8.4
184
Qualité du service client
9.2
22
8.7
553
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