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Les critiques de G2 rapportent que Databricks excelle en termes de satisfaction globale des utilisateurs, affichant un score G2 nettement supérieur à celui de Qubole. Les utilisateurs apprécient ses fonctionnalités complètes, telles que Genie et Lakehouse Connect, qui simplifient les flux de travail de données et augmentent la productivité.
Les utilisateurs disent que Qubole offre une interface conviviale, facilitant la gestion des big data de manière programmatique. Les critiques soulignent son intégration transparente avec AWS et le HDFS de Hadoop, qui fournit un environnement idéal pour les processus ETL, bien qu'il ne puisse pas égaler les capacités étendues de Databricks.
Les critiques mentionnent que Databricks simplifie l'ensemble du flux de travail des données en consolidant plusieurs outils en une seule plateforme. Cette intégration est particulièrement appréciée pour son environnement de notebook, qui permet un traitement, une analyse et un apprentissage automatique des données efficaces sans avoir besoin de changer d'application.
Selon les avis vérifiés, les points forts de Qubole résident dans ses capacités de service géré, les utilisateurs notant sa facilité d'utilisation pour l'ingestion et le traitement des données. Cependant, il rencontre des défis dans des domaines tels que la qualité du support et l'orientation du produit, où Databricks surpasse avec des évaluations plus élevées.
Les utilisateurs soulignent que le Unity Catalog de Databricks a été un changement radical pour les migrations d'entreprise, offrant une gouvernance centralisée et un contrôle d'accès granulaire. Cette fonctionnalité est un avantage significatif pour les organisations cherchant à améliorer la sécurité et la conformité des données.
Les critiques de G2 indiquent que bien que Qubole ait une base solide pour la gestion des big data, il manque l'engagement récent des utilisateurs observé avec Databricks, qui a reçu un volume beaucoup plus élevé de critiques récentes. Cela suggère que Databricks évolue plus activement et répond aux besoins des utilisateurs.
Databricks vs Qubole
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Databricks plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Databricks dans l'ensemble.
Les évaluateurs ont estimé que Databricks répond mieux aux besoins de leur entreprise que Qubole.
En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Databricks est l'option préférée.
Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Databricks à Qubole.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Databricks
Aucun tarif disponible
Qubole
Free Trial
30 day free trial
Accès gratuit à Qubole pendant 30 jours pour créer des pipelines de données, mettre l'apprentissage automatique en production et analyser tout type de données à partir de n'importe quelle source de données.
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Quelles sont les fonctionnalités de Databricks ?
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Il existe quelques graphiques de base disponibles lors de l'utilisation de SQL + Notebooks. Si vous êtes ouvert à l'utilisation de Python, vous pouvez...Lire la suite
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MP
Il peut y avoir quelques options selon que vous recherchez java ou python :
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MP
Salut Lalit,
J'aurai probablement besoin de plus d'informations avant de donner une bonne réponse. Si vous soumettez des travaux depuis notre API,...Lire la suite
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