--- title: Azure Databricks Reviews meta_title: 'Azure Databricks Avis 2026 : Détails, Tarification, & Caractéristiques | G2' meta_description: Filtrez les avis sur 238 par taille d'entreprise, rôle ou secteur des utilisateurs pour découvrir comment Azure Databricks fonctionne pour une entreprise comme la vôtre. aggregate_rating: rating_value: 4.5 review_count: 238 scale: '5' date_modified: '2026-06-18' parent_category: name: Grande Donnée url: https://www.g2.com/fr/categories/big-data --- # Azure Databricks Reviews **Vendor:** Microsoft **Category:** [Logiciel d'analyse des mégadonnées](https://www.g2.com/fr/categories/big-data-analytics) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 238 ## About Azure Databricks Azure Databricks est une plateforme analytique unifiée et ouverte développée en collaboration par Microsoft et Databricks. Construite sur l'architecture lakehouse, elle intègre de manière transparente l'ingénierie des données, la science des données et l'apprentissage automatique au sein de l'écosystème Azure. Cette plateforme simplifie le développement et le déploiement d'applications basées sur les données en fournissant un espace de travail collaboratif qui prend en charge plusieurs langages de programmation, y compris SQL, Python, R et Scala. En tirant parti d'Azure Databricks, les organisations peuvent traiter efficacement des données à grande échelle, effectuer des analyses avancées et construire des solutions d'IA, tout en bénéficiant de l'évolutivité et de la sécurité d'Azure. Principales caractéristiques et fonctionnalités : - Architecture Lakehouse : Combine les meilleurs éléments des lacs de données et des entrepôts de données, permettant un stockage et une analyse de données unifiés. - Carnets collaboratifs : Espaces de travail interactifs qui prennent en charge plusieurs langages, facilitant le travail d'équipe entre les ingénieurs de données, les scientifiques de données et les analystes. - Moteur Apache Spark optimisé : Améliore les performances pour les tâches de traitement de grandes données, garantissant des analyses plus rapides et plus fiables. - Intégration Delta Lake : Fournit des transactions ACID et une gestion évolutive des métadonnées, améliorant la fiabilité et la cohérence des données. - Intégration transparente avec Azure : Offre une connectivité native aux services Azure tels que Power BI, Azure Data Lake Storage et Azure Synapse Analytics, rationalisant les flux de travail de données. - Support avancé pour l'apprentissage automatique : Inclut des environnements préconfigurés pour le développement de l'apprentissage automatique et de l'IA, avec prise en charge des frameworks et bibliothèques populaires. Valeur principale et solutions fournies : Azure Databricks répond aux défis de la gestion et de l'analyse de vastes quantités de données en offrant une plateforme évolutive et collaborative qui unifie l'ingénierie des données, la science des données et l'apprentissage automatique. Elle simplifie les flux de travail complexes de données, accélère le temps d'accès aux informations et permet le développement de solutions pilotées par l'IA. En s'intégrant de manière transparente aux services Azure, elle assure un traitement des données sécurisé et efficace, aidant les organisations à prendre des décisions basées sur les données et à innover rapidement. ## Azure Databricks Pros & Cons **What users like:** - Les utilisateurs trouvent que la **facilité d'utilisation** d'Azure Databricks est inestimable, simplifiant grandement l'intégration et le développement sur différentes plateformes. (9 reviews) - Les utilisateurs soulignent l' **intégration robuste et le support multilingue** d'Azure Databricks, améliorant l'ingénierie des données et l'analytique. (8 reviews) - Les utilisateurs apprécient les **intégrations transparentes** d'Azure Databricks avec les services Azure, ce qui améliore la productivité et rationalise les flux de travail. (6 reviews) - Les utilisateurs apprécient la **rapidité et la facilité d'intégration** dans Azure Databricks, améliorant ainsi leurs flux de travail de traitement des données sans effort. (5 reviews) - Les utilisateurs apprécient l' **intégration transparente et la flexibilité** d'Azure Databricks pour une analyse et un traitement efficaces des données à grande échelle. (4 reviews) - Mise à l'échelle (4 reviews) - Les utilisateurs apprécient l' **interface utilisateur intuitive** d'Azure Databricks, qui améliore la collaboration pour les utilisateurs techniques et non techniques. (3 reviews) - Puissant (3 reviews) - Amélioration de la productivité (3 reviews) - Architecture sans serveur (3 reviews) **What users dislike:** - Les utilisateurs trouvent la **complexité de l'installation** difficile, en particulier pour les nouveaux venus qui s'adaptent à la plateforme. (3 reviews) - Les utilisateurs trouvent la **configuration difficile** d'Azure Databricks difficile, en particulier pour les nouveaux venus qui naviguent dans la configuration initiale. (3 reviews) - Les utilisateurs notent une **courbe d'apprentissage abrupte** avec Azure Databricks, compliquant l'utilisation initiale et la configuration pour les nouveaux venus. (3 reviews) - Les utilisateurs rencontrent souvent des **performances lentes** avec Azure Databricks, en particulier en ce qui concerne les temps de démarrage des clusters et la vitesse de traitement parallèle. (3 reviews) - Les utilisateurs trouvent que la **tarification peu claire** d'Azure Databricks peut entraîner des dépenses inattendues si elle n'est pas surveillée de près. (3 reviews) - Les utilisateurs rencontrent des défis avec les **problèmes de flux de travail** , en particulier dans la surveillance et la gestion efficace de plusieurs exécutions de pipeline. (3 reviews) - Les utilisateurs trouvent la **complexité d'utilisation** d'Azure Databricks difficile, surtout pour les débutants qui naviguent dans ses nombreuses fonctionnalités. (2 reviews) - Gestion des coûts (2 reviews) - Les utilisateurs trouvent Azure Databricks **très coûteux** , surtout lorsque les clusters sont mal gérés ou laissés en fonctionnement inutilement. (2 reviews) - Mauvais service client (2 reviews) ## Azure Databricks Reviews ### 1. Azure Databricks efficace pour les grandes données, un peu rugueux sur les bords **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Wealth A. | Business Intelligence Analyst/ Designer, Services financiers, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 24, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Ce que j'aime le plus dans Azure Databricks, c'est la façon dont il rend le travail avec les données simple sans que je doive trop réfléchir à la configuration. D'après mon expérience, je l'utilise principalement pour interroger, transformer et valider des données, et il gère très bien les grands ensembles de données sans me ralentir. Je n'ai pas à trop m'inquiéter des performances — j'écris simplement ce dont j'ai besoin, et ça fonctionne. J'aime aussi la flexibilité de passer entre SQL et PySpark selon ce que je fais. Cela facilite l'exploration des données et le dépannage rapide des problèmes sans être coincé dans une seule approche. L'environnement de notebook est un autre grand avantage pour moi. Je l'utilise pour organiser mes requêtes et ma logique en un seul endroit, afin que je puisse toujours revenir, ajuster des choses ou réutiliser des parties sans repartir de zéro. Dans l'ensemble, cela rend simplement mon flux de travail plus propre et plus efficace, surtout lorsque je travaille avec de grands volumes de données et que j'ai besoin de résultats rapides et fiables. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Ce que je n'aime pas à propos d'Azure Databricks, basé sur mon utilisation, est principalement lié à l'utilisabilité au quotidien. Lorsque je travaille avec des fichiers (surtout autour de /dbfs), je rencontre parfois des erreurs apparemment aléatoires qui ne sont pas très claires. Il faut du temps supplémentaire pour comprendre ce qui s'est réellement passé, ce qui est frustrant lorsque j'essaie simplement d'obtenir des résultats rapides. Le débogage est un autre domaine qui peut me ralentir. Si une requête ou une transformation ne se comporte pas comme prévu, il n'est pas toujours évident de savoir où se situe le problème, donc je finis par passer plus de temps à tracer et à réduire les possibilités que je ne le souhaiterais. L'environnement de notebook est utile, mais à mesure qu'un seul notebook grandit, il peut devenir désordonné et plus difficile à gérer. Si je ne fais pas attention, il est facile de perdre la structure et l'organisation. Le coût est également quelque chose que j'ai dû surveiller. Même lorsque je ne fais que tester ou exécuter des requêtes, l'utilisation peut s'accumuler rapidement si les ressources ne sont pas gérées correctement. Dans l'ensemble, cela fonctionne bien, mais il y a encore des moments où cela semble moins intuitif que cela ne devrait l'être, surtout lorsque quelque chose ne va pas. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Azure Databricks m'aide principalement à travailler avec de grands ensembles de données dispersés d'une manière qui est réellement gérable. D'après mon expérience, avant de l'utiliser, gérer des données provenant de différentes sources ou outils pouvait devenir compliqué—surtout lorsque je devais interroger, nettoyer et valider tout de manière cohérente. Avec Databricks, je peux faire tout cela en un seul endroit, ce qui simplifie beaucoup mon processus. Cela élimine également beaucoup de stress lié aux performances. Je n'ai pas à m'inquiéter autant de la façon dont mes requêtes évolueront à mesure que les ensembles de données grandissent—je peux me concentrer sur l'écriture de ce dont j'ai besoin, et il gère le reste. Cela a été particulièrement utile lorsque j'explore ou valide de grands volumes de données. La vitesse est un autre grand avantage. Je peux exécuter des requêtes rapidement, tester des transformations et itérer sans longues attentes, ce qui maintient mon flux de travail en mouvement et me rend plus efficace. Dans l'ensemble, cela rend mon travail de données plus simple et moins fragmenté. Je passe moins de temps à passer d'un outil à l'autre ou à gérer des problèmes de performance, et plus de temps à réellement comprendre et travailler avec les données. ### 2. Une centrale pour faire évoluer les flux de travail ML, mais gardez un œil attentif sur votre facturation. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Lokesh S. | Senior Data Scientist, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** June 18, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Je suis un Data Scientist Senior dans une entreprise de taille moyenne où je travaille beaucoup avec Azure Databricks pour connecter les données dans nos modèles de machine learning en production aux lacs de données brutes. Mon équipe l'utilise tous les jours pour nettoyer d'énormes quantités de données sur le comportement des utilisateurs, construire des fonctionnalités complexes et développer des modèles prédictifs, nos modèles de risque de désabonnement client et de recommandation de produits. J'adore la façon dont cela rend (presque) noir sur blanc le casse-tête de l'infrastructure de big data. Avant d'adopter Databricks, créer et maintenir un cluster Spark était un projet fastidieux, nécessitant un soutien important en ingénierie des données. Maintenant, je choisis simplement la taille de mon calcul dans un menu déroulant et je passe directement à l'écriture de code en PySpark, Python ou SQL dans un notebook collaboratif. Le rêve de mon équipe s'est également réalisé avec l'intégration native de MLflow. Auparavant, les versions de modèles enregistrées, les paramètres et les métriques étaient stockés dans des fichiers de tableur manuscrits et des fichiers pickle. C'est maintenant le cas pour chaque expérience, et la journalisation automatique rend les comparaisons des exécutions de modèles ou le retour à une version antérieure un jeu d'enfant. C'est aussi cool que cela s'intègre à notre stockage Azure Data Lake sans avoir à passer par des obstacles de sécurité pour monter des données dessus. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** La pire chose est que la facture peut s'accumuler rapidement si vous ne gérez pas votre utilisation de calcul. L'auto-scaling est une bénédiction pour la performance, mais nous avons eu quelques sérieux chocs de facturation lorsque les clusters se mettaient à s'étendre frénétiquement avec une requête mal écrite laissée en cours d'exécution, ce qui aurait pu être évité. Une autre frustration est le temps de démarrage des clusters. Les minutes nécessaires pour lancer un cluster juste pour effectuer une vérification de données ad hoc, puis attendre les résultats, peuvent vraiment vous sortir de votre flux de travail. Enfin, l'interface Spark peut être un peu déroutante et peu accueillante pour les membres de l'équipe moins techniques et plus novices qui cherchent simplement à exécuter quelques requêtes SQL simples, au lieu de se plonger dans la configuration de Spark ou les politiques de calcul. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Mais la façon dont Databricks a révolutionné la gestion du traitement de données à grande échelle et le déploiement de modèles est vraiment révolutionnaire. Un exemple que nous pouvons prendre est notre programme de notation par lots pour recommander des clients, qui a lieu chaque semaine. La mise en œuvre originale fonctionnait sur une seule grande machine virtuelle et était non seulement très chronophage (près de 8 heures pour s'exécuter), mais était également sujette à des plantages en raison de restrictions de mémoire. Nous avons déplacé ce pipeline vers un notebook Azure Databricks, puis distribué la puissance de traitement en utilisant PySpark sans aucun plantage, et le temps d'exécution est tombé à moins de 45 minutes. Cela a également beaucoup aidé avec notre mur de collaboration en cours de réalisation. Nos ingénieurs de données et nos data scientists peuvent collaborer dans le même environnement de données sur exactement les mêmes dataframes sans avoir à attendre les uns les autres ; le temps pour avoir un modèle prédictif dans un prototype local fonctionnant dans l'environnement commercial réel est considérablement réduit. ### 3. Gestion complète des données et configuration simplifiée **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tej P. | DevOps Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 20, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** J'utilise Azure Databricks pour construire et gérer des pipelines de données. Il fournit tous les services requis en un seul endroit, comme l'ingénierie des données, SQL et les fonctionnalités de ML. Il m'aide à traiter simplement des données à grande échelle pour des projets d'entreprise, faisant d'Azure Databricks un outil précieux pour moi. Les fonctionnalités SQL facilitent la requête et l'analyse rapide des données, et les capacités de ML soutiennent l'expérimentation avec des modèles sur la même plateforme. La configuration initiale est très facile ; il suffit de créer une ressource sur le portail Azure en entrant le groupe de ressources et le nom de l'espace de travail Databricks avec le reste des paramètres par défaut. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Optimisation des coûts : elle peut être davantage optimisée en fournissant par défaut un tableau de bord de surveillance des coûts unique pour les administrateurs de l'espace de travail, car ils disposent de cette fonctionnalité de budget uniquement en aperçu pour la console de compte. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise Azure Databricks pour construire et gérer des pipelines de données, simplifiant ainsi le traitement des données d'entreprise à grande échelle. Cela me permet de créer des pipelines ETL évolutifs, de requêter rapidement des données avec SQL, et d'expérimenter avec des modèles de ML en utilisant Mosaic AI sur la même plateforme. ### 4. Plateforme de données tout-en-un avec une interface intuitive et conviviale **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mayuri K. | Product Management Fellow, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** May 01, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Cela rend les données faciles et simples à comprendre même si nous ne sommes pas issus d'un milieu technique, je n'ai plus besoin de changer ou de passer d'une application ou d'un logiciel à un autre pour l'ingénierie des données, l'analyse ou la science des données, tout peut être fait en une seule fois maintenant. L'interface est très bonne et conviviale, avec des onglets faciles à comprendre, j'ai essayé de télécharger un grand ensemble de données, l'expérience de téléchargement a été très fluide et facile. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** La plupart du temps, j'ai été confus lors de la configuration du cluster. Cela a été très difficile pour moi, et même avec les réglages, je continue à avoir des difficultés avec cela. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Pour moi, cela aide principalement à obtenir des insights plus rapides, à suivre la performance de la tâche assignée et les résultats obtenus. ### 5. Azure Databricks : Collaboration évolutive et rapide avec une intégration Azure transparente **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Elisa L. | Consultant Data&AI, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** April 30, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Ce que j'aime le plus dans Azure Databricks, c'est la façon dont il combine évolutivité, rapidité et collaboration dans un seul environnement. Il facilite le travail avec de grands ensembles de données, la création et l'exécution de pipelines de données de manière efficace, et le support des tâches d'ingénierie et d'analytique sans avoir à changer entre trop d'outils. J'apprécie également la fluidité avec laquelle il s'intègre à l'écosystème Azure plus large, ce qui le rend particulièrement utile pour les workflows de traitement et d'analyse de données de bout en bout. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Une chose que je n'aime pas à propos d'Azure Databricks, c'est qu'il peut sembler complexe et pas toujours immédiatement intuitif, surtout au début. L'environnement est puissant, mais cela signifie aussi qu'il y a de nombreux concepts, configurations et éléments en mouvement à maîtriser avant qu'il ne devienne vraiment fluide. Un autre inconvénient est que, pour certaines tâches, la configuration et la navigation peuvent sembler plus lourdes que prévu, ce qui ralentit les flux de travail simples. En bref, c'est une plateforme très capable, mais la courbe d'apprentissage et la complexité opérationnelle peuvent la rendre moins directe que je ne le souhaiterais. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Azure Databricks résout le problème de jongler avec des outils séparés pour l'ingénierie, l'analytique et l'IA en réunissant tout sur une seule plateforme. Cette consolidation réduit les frictions et aide à accélérer la livraison. Pour moi, cela signifie que je peux travailler plus efficacement avec de grands ensembles de données, construire des pipelines et collaborer dans le même environnement sans changer constamment de contexte. Il est également utile que la plateforme soit conçue pour un traitement évolutif et des flux de travail intégrés, de sorte que le passage de l'exploration à la production semble beaucoup plus fluide et cohérent. ### 6. Azure Databricks : Plateforme de données unifiée et évolutive qui augmente la productivité **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Suraj A. | Data Enigneer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** February 04, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Ce que j'aime le plus à propos d'Azure Databricks, c'est la façon dont il simplifie le traitement des données à grande échelle tout en offrant une flexibilité aux ingénieurs. D'après mon expérience, le plus grand avantage est la plateforme unifiée qui me permet de faire de l'ingénierie des données, des transformations, de l'optimisation des performances et même de l'analytique en un seul endroit sans avoir à passer d'un outil à l'autre. L'intégration avec Spark est transparente, et des fonctionnalités comme les clusters à mise à l'échelle automatique, la planification des tâches et la collaboration sur les notebooks rendent le travail quotidien beaucoup plus efficace. J'apprécie également des fonctionnalités comme Delta Lake qui gère les transactions ACID, l'évolution des schémas et le voyage dans le temps directement sur les lacs de données, ce qui rend les pipelines de production beaucoup plus fiables. En plus de cela, des optimisations comme l'exécution de requêtes adaptatives, l'auto-optimisation, le Z-ordering et la mise en cache aident vraiment lorsqu'on travaille avec de grands ensembles de données. Une autre chose que j'aime est la façon dont il s'intègre bien avec l'écosystème Azure, que ce soit ADLS, ADF, Key Vault ou Unity Catalog pour la gouvernance. Cela réduit beaucoup de frais généraux de configuration et rend les déploiements plus fluides à travers les environnements. Dans l'ensemble, cela me permet de me concentrer davantage sur la résolution des problèmes de données et l'optimisation des performances plutôt que de m'inquiéter de la gestion de l'infrastructure. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Une chose que je n'aime pas à propos d'Azure Databricks, c'est que la gestion des coûts peut devenir compliquée si les clusters et les tâches ne sont pas surveillés de près. Comme il est si facile de créer des clusters et d'exécuter de grandes charges de travail, les coûts peuvent augmenter rapidement, surtout avec l'auto-scaling ou plusieurs tâches parallèles en cours d'exécution. Cela nécessite donc une bonne gouvernance et une surveillance en place. Un autre domaine est le débogage et le dépannage. Bien que les notebooks soient excellents pour le développement, le débogage des échecs de tâches en production, en particulier les problèmes intermittents de Spark ou d'infrastructure, peut parfois prendre du temps. Les journaux sont disponibles, mais retracer la cause exacte à travers les événements du cluster, l'interface utilisateur de Spark et les exécutions de tâches n'est pas toujours simple. J'ai également remarqué que la gestion du CI/CD et des déploiements (comme le déplacement de notebooks, de workflows, de configurations entre les environnements) n'est pas aussi fluide par défaut par rapport aux dépôts de code traditionnels. Cela s'améliore avec les Databricks Asset Bundles et Repos, mais nécessite encore une configuration minutieuse. Cela dit, la plupart de ces problèmes sont gérables avec les meilleures pratiques : contrôles des coûts, surveillance et processus DevOps appropriés. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Azure Databricks résout principalement le problème du traitement et de la gestion des données à grande échelle de manière efficace dans un environnement unifié. Avant les plateformes comme Databricks, la gestion des big data nécessitait la mise en place d'outils séparés pour le stockage, le calcul, la planification et le traitement. Cela impliquait beaucoup de gestion d'infrastructure et d'efforts d'intégration. Databricks rassemble tout cela avec un calcul Spark évolutif, des notebooks collaboratifs, l'orchestration des tâches et des couches de stockage optimisées en un seul endroit. D'un point de vue ingénierie des données, il résout des défis tels que le traitement de volumes énormes de données, la gestion de transformations complexes et la construction de pipelines fiables. Des fonctionnalités comme Delta Lake aident à résoudre les problèmes de cohérence et de fiabilité des données, par exemple, les transactions ACID, l'application de schémas et le voyage dans le temps rendent les pipelines de données de production plus sûrs et plus faciles à gérer. Il résout également les problèmes de performance. Des optimisations comme l'exécution de requêtes adaptatives, la mise en cache, les clusters à mise à l'échelle automatique et l'élagage des partitions aident à traiter les données plus rapidement sans réglage manuel lourd. Comment cela me bénéficie personnellement : Pour moi, cela réduit le temps passé sur la configuration de l'infrastructure et me permet de me concentrer davantage sur la logique des données et l'optimisation. Je peux rapidement développer des pipelines, tester des transformations dans des notebooks et déployer des tâches en production avec un meilleur suivi. Cela améliore également la productivité grâce à la collaboration via des notebooks partagés, l'intégration avec des services Azure comme ADLS et ADF, et la gouvernance centralisée via Unity Catalog, ce qui rend le travail quotidien plus fluide. Dans l'ensemble, cela m'aide à construire des solutions de données évolutives, fiables et performantes plus rapidement que les configurations traditionnelles de big data. ### 7. Lakebase offre la puissance flexible de Postgres pour l'IA, maintenant avec mise à l'échelle automatique **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Sécurité informatique et réseau | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 27, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Lakebase et les passerelles API. Nous utilisons Lakebase comme notre base de données principale, et elle possède des capacités très solides pour les charges de travail d'IA. Elle est également facile et flexible à utiliser car c'est une base de données Postgres. Je pense que l'ajout de bases de données à mise à l'échelle automatique est une très bonne amélioration ; au lieu d'avoir des unités de calcul statiques attribuées à chaque base de données, elles peuvent maintenant s'adapter automatiquement. J'aime aussi le fait qu'avec la mise à l'échelle automatique, vous pouvez définir à la fois le CU minimum et maximum, ce qui vous donne plus de contrôle tout en gardant les choses flexibles. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** La tarification n'est toujours pas très claire, les choses sont encore mesurées en unités de calcul, ce qui est vraiment difficile à comprendre pour la tarification. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous avions besoin d'une plateforme capable de couvrir nos capacités en ML et en données de bout en bout. Nous utilisons Lakebase comme notre système de données principal, et il a été facile de transférer le travail dans les capacités de notebook puisque Databricks est très performant avec Spark. Leur passerelle AI aide également à garantir que nous pouvons exécuter des charges de travail AI sur nos données, ce qui était également important pour nous. ### 8. Une plateforme puissante et fiable pour l'ingénierie des données évolutive **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** NOOR A. | Data Engineer, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 18, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Ce que j'aime le plus chez Azure Databricks, c'est la façon dont il s'intègre parfaitement à l'écosystème Azure — en particulier avec des services comme Data Lake, Synapse et Data Factory. Il offre un excellent équilibre entre facilité d'utilisation et capacités avancées, permettant aux utilisateurs techniques et non techniques de collaborer dans un environnement unique. Les notebooks sont intuitifs et prennent en charge plusieurs langages tels que SQL, Python et R, ce qui rend l'implémentation et l'expérimentation fluides. Je l'utilise fréquemment pour construire et gérer des pipelines de données, exécuter des transformations et développer des modèles d'apprentissage automatique. La scalabilité de la plateforme, les clusters à mise à l'échelle automatique et les fonctionnalités gérées de Delta Lake rendent la gestion de grands ensembles de données efficace. Le support client est généralement utile et la plateforme continue d'évoluer avec des mises à jour fréquentes qui ajoutent encore plus de fonctionnalités utiles. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Bien que Azure Databricks soit puissant, quelques domaines pourraient être améliorés. La configuration initiale et la configuration de l'environnement peuvent être légèrement complexes pour les nouveaux utilisateurs, et les temps de démarrage des clusters peuvent parfois être lents. La structure tarifaire nécessite également une surveillance attentive — les coûts peuvent augmenter rapidement si les clusters ne sont pas optimisés ou auto-terminés correctement. Bien que l'interface soit robuste, elle pourrait être plus conviviale pour les débutants, et le contrôle de version des notebooks pourrait être plus fluide. Le temps de réponse du support client peut varier en fonction de la gravité du problème. Cependant, une fois que vous vous êtes habitué à l'environnement, c'est une plateforme très capable et fiable pour les charges de travail et les analyses de données quotidiennes. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Azure Databricks a résolu plusieurs défis majeurs liés aux données au sein de notre organisation. Auparavant, la gestion de grands ensembles de données, l'intégration de diverses sources de données et l'exécution de transformations complexes étaient à la fois chronophages et sujettes aux erreurs. Avec Databricks, je suis capable de développer des pipelines ETL évolutifs et d'automatiser les flux de travail de données plus efficacement, ce qui a considérablement réduit le travail manuel et raccourci les temps de traitement. La plateforme offre également un environnement collaboratif où les ingénieurs de données et les analystes peuvent travailler ensemble de manière fluide, améliorant ainsi la productivité et minimisant les malentendus. Son intégration avec les services Azure tels que Data Lake, Data Factory et Synapse assure un mouvement de données fluide à travers notre écosystème. Cela nous a permis de fournir des ensembles de données fiables et de haute qualité plus rapidement pour les rapports, l'analyse et les projets de machine learning, soutenant ainsi de meilleures décisions commerciales et une plus grande efficacité opérationnelle. ### 9. Plateforme puissante pour l'ingénierie des données. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Praveen K. | Data Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** June 01, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Traitement facile des big data et évolutivité. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Les coûts peuvent augmenter avec une utilisation intensive. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Azure Databricks simplifie le traitement des grandes données, l'ETL et l'analyse, m'aidant à construire des pipelines de données évolutifs plus rapidement et à améliorer la productivité. ### 10. Traitement de données sans effort et intégration transparente avec Azure **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Akshat G. | Programmer Analyst, Technologie de l'information et services, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** December 03, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** La plateforme gère le traitement de données à grande échelle avec une fluidité impressionnante, et son interface devient assez conviviale après une courte courbe d'apprentissage. L'intégration avec d'autres services Azure est simple, ce qui accélère considérablement le processus de mise en œuvre. J'apprécie la variété des fonctionnalités disponibles pour l'ETL et l'analyse, nous permettant de l'utiliser régulièrement pour une gamme de charges de travail différentes. Lorsque des problèmes surviennent, la documentation et les ressources de support sont généralement suffisantes pour aider à résoudre les problèmes rapidement. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Parfois, la plateforme peut sembler un peu compliquée pour les nouveaux arrivants, et il peut falloir un certain temps pour que les clusters démarrent. La gestion des coûts n'est pas toujours simple, et certaines fonctionnalités nécessitent une configuration supplémentaire. Bien que le support soit généralement utile, les temps de réponse peuvent parfois être lents. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cet outil nous permet de traiter de grands ensembles de données efficacement et de construire des pipelines ETL fiables. En consolidant le nettoyage des données, la transformation et l'analyse en une seule plateforme collaborative, il rationalise notre flux de travail. L'intégration avec le stockage Azure et d'autres services est un gain de temps considérable, et la vitesse de traitement accrue a un impact positif direct sur nos rapports et notre prise de décision. ### 11. Centrale de traitement de données efficace et évolutive **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Muzammil A. | IT Technician, IT Infrastructure Operations, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 30, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** J'utilise Azure Databricks pour le traitement des données, l'ETL et l'analyse de grands ensembles de données. J'aime sa scalabilité et la collaboration facile sur une plateforme unifiée. J'apprécie ses performances rapides, son intégration transparente avec d'autres services Azure, et ses notebooks conviviaux. La configuration initiale a été très facile, surtout avec les directives fournies sur le site web. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Gestion des coûts, démarrage rapide des clusters et une interface utilisateur plus intuitive pour les débutants. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise Azure Databricks pour traiter efficacement de grands ensembles de données, simplifier les flux de travail ETL et permettre une analyse de données rapide et évolutive sur une seule plateforme. ### 12. Tous les outils et intégrations nécessaires pour la transformation moderne des données et l'IA **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Sécurité informatique et réseau | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** June 18, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Il dispose de tous les outils et intégrations nécessaires pour la transformation de données moderne et l'IA. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Cela commence à ressembler davantage à un verrouillage par le fournisseur qu'auparavant, même avec toutes les nouvelles fonctionnalités. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Une plateforme de données pour la transformation des données et l'IA. ### 13. Mon avis après avoir utilisé Azure Databricks **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Julius S. | A student at the University of the People, Enseignement supérieur, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 27, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Azure Databricks est une excellente plateforme qui offre un environnement robuste pour interroger de grands ensembles de données via Apache Spark. J'apprécie particulièrement la facilité avec laquelle il s'intègre avec le compte de stockage Azure et les notebooks, rendant l'analyse de big data efficace et évolutive. Le contrôle de version intégré de Databricks, combiné à une intégration fluide avec GitHub, facilite la collaboration et la gestion du code. C'est l'une des meilleures configurations avec lesquelles j'ai travaillé. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** La configuration et la configuration du cluster sont parfois déroutantes et prennent du temps. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** L'un des principaux avantages de l'utilisation d'Azure Databricks est qu'il offre une plateforme pour tous les experts en données dans un environnement unique où la collaboration est fluide et évolutive. Mon équipe (y compris les data scientists, ingénieurs et analystes) travaille facilement ensemble sur cette plateforme unifiée pour ingérer, traiter, analyser et visualiser les données sans effort. Un autre avantage est la rapidité et la performance pour exécuter des calculs à grande échelle sans se soucier de la complexité de l'infrastructure. ### 14. Plateforme robuste de big data basée sur le cloud pour la migration et l'analyse quotidienne **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Lakshmi B. | Software Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** September 18, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Azure Databricks nous a offert une plateforme unifiée pour exécuter nos charges de travail Spark sur Azure Data Lake Storage Gen2. Nous avons pu migrer nos données et pipelines Hadoop sur site vers le cloud avec un minimum de réingénierie. Ses clusters gérés, l'autoscaling, les notebooks et l'intégration étroite avec les services Azure (ADLS, Key Vault, ADF) ont permis d'économiser beaucoup d'efforts en infrastructure et maintenance. Les notebooks PySpark ont rendu le développement et le débogage beaucoup plus faciles par rapport à notre configuration précédente. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Les temps de démarrage des clusters peuvent encore être lents pour des tests rapides. La tarification est basée sur la consommation et peut devenir coûteuse si les clusters sont laissés en fonctionnement ou mal dimensionnés. Certaines fonctionnalités d'entreprise (par exemple, la sécurité granulaire, la surveillance) nécessitent une configuration supplémentaire. Et comparé à Hadoop sur site, il y a une courbe d'apprentissage pour les autorisations d'espace de travail et l'automatisation DevOps. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cela nous a permis de déplacer les charges de travail Hadoop/HDFS héritées vers le cloud sans réécrire tout le code. Nous traitons maintenant de grands volumes de données structurées et non structurées en utilisant PySpark sur un cluster géré et évolutif, les stockons dans ADLS Gen2, et orchestrons le tout via ADF. Cela a réduit la surcharge de gestion de l'infrastructure, amélioré les performances et offert aux équipes un environnement collaboratif pour l'ETL et l'analyse. ### 15. Jupyter et Unity Catalog brillent, Genie AI a besoin d'améliorations **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Drishti C. | Senior data Analyst, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** October 23, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** J'aime vraiment le système de notebooks Jupyter et la lignée du catalogue Unity. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** L'assistant AI Genie peut avoir une meilleure précision. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** La mise en œuvre de plusieurs langages de programmation dans un style de cahier et le suivi de la gouvernance folle via UC. Je n'ai pas encore essayé MLFlow et le déploiement de modèles, mais j'ai entendu dire que c'est excellent pour le contrôle de version et le temps de disponibilité. ### 16. Revue pour Azure Databricks **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** G P. | Data Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** June 19, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Le meilleur d'Azure Databricks est qu'il est très facile à intégrer à n'importe quel cloud, SGBDR ou tout autre service logiciel. Il est très facile à utiliser et à mettre en œuvre. La fréquence d'utilisation est très élevée dans mon projet. Il y a de nombreuses fonctionnalités dans Azure Databricks. De plus, il est facile à intégrer avec GitLab, Hive, SGBDR, etc. pour tous les processus ETC. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Il n'y a rien que je n'aime pas à propos d'Azure Databricks après 4 ans d'expérience. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Le problème résolu par Azure Databricks est qu'il dispose d'une interface utilisateur très conviviale pour écrire facilement du code, planifier des flux de travail, intégrer Git. Il facilite également le traitement des données, l'analyse et les tâches d'apprentissage automatique. ### 17. Spécialiste des processus **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** SAI SHARAN C. | Market Research Consultant- Freelancer , Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** December 09, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Facile à écrire des programmes et exécute tous les scripts, application conviviale **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Tout va bien, cela se mettait à jour jour après jour, rendant chaque utilisateur libre et sans stress. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cela a résolu tous mes problèmes de données et de scripts. ### 18. Azure Databricks est l'un des meilleurs logiciels d'analyse **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Yash U. | data engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** September 16, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Dans Azure Databricks, vous pouvez avoir plusieurs couches de sécurité dans ces tables, et leur interface utilisateur est bien meilleure que celle de Teradata. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Dans Azure Databricks, il est probable que le coût soit celui de l'usine, ce que les gens pensaient, car cela peut être un des facteurs. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Azure Databricks aide l'ancien système à se moderniser, inclut également les capacités d'IA dans ces données que nous avons, et en termes de connectivité, Azure Databricks peut être connecté à n'importe quel logiciel comme Quilk, Tableau, ou SAP, etc. ### 19. Expérience Databricks exceptionnelle—Meilleure mise en œuvre à ce jour **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Fabrication | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** C'est la meilleure implémentation de Databricks que j'aurais pu espérer. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Parfois, lorsque je mets mon ordinateur portable en veille, mes sessions Azure Databricks ne se reconnectent pas rapidement. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous comptons sur Azure Databricks pour gérer toutes nos charges de travail en intelligence artificielle et apprentissage automatique. ### 20. Transfert de données impressionnant, mais possibilité d'amélioration **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jhcghbv K. | Teacher , Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** November 30, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Transfert massif de données propres. Et cela est principalement utilisé par les banques. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** C'est la configuration complexe. Ne pas optimiser. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Mon énorme transfert de nettoyage de données ### 21. Azure est incroyable **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Adnan J. | BI Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** June 26, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** C'est comme un guichet unique pour tout. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Parfois, l'utilisation de Python avec SQL devient compliquée. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise des API tierces pour mettre en scène mes données dans Databricks et j'utilise ces données en aval pour les rapports Tableau. ### 22. Un outil de données complet pour chaque exigence et cas d'utilisation **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vikram K. | Data Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** August 02, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Ils améliorent les fonctionnalités existantes et ajoutent de nouvelles fonctionnalités pour une intégration facile. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Certaines fonctionnalités ne sont pas très intuitives et conviviales, comme la création d'une portée secrète. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Exécuter de grands clusters pour Spark devient très facile par rapport aux systèmes sur site. Ses services sans serveur sont utiles pour réduire les coûts de l'analyse exploratoire des données. ### 23. Databricks est tout ce dont vous avez besoin pour tout travail lié aux données. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aman Kumar K. | Software Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 26, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Il y a beaucoup de choses par exemple : 1. Un excellent outil d'ingénierie des données. 2. Prend en charge plusieurs langues comme Scala, Python, R et SQL. 3. Prend en charge le travail analytique également. 4. Très rapide car construit sur Apache Spark. 5. Prise en charge multilingue dans un seul carnet. 6. Le calcul est extrêmement rapide et des options de cluster sont disponibles comme les clusters polyvalents et les clusters de tâches. 7. Des fonctions comme les pools de clusters sont très utiles. 8. L'utiliser quotidiennement et aimer son interface utilisateur et ses fonctionnalités. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** J'utilise Databricks depuis 2019 et je n'ai aucune plainte ou problème à ce sujet. Il y a un domaine où plus de fonctionnalités peuvent être ajoutées, c'est dans la commande FS (système de fichiers). Plus de fonctionnalités peuvent offrir plus de flexibilité aux développeurs. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisons Databricks pour toutes les tâches liées aux données, que ce soit pour la création de pipeline de données pour l'ingénierie des données, pour l'analyse des données afin de présenter des rapports aux utilisateurs professionnels et pour les tâches d'apprentissage automatique également. En plus de cela, la planification des tâches et des pipelines. ### 24. Efficace mais nécessite plus de puissance de calcul **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** firesavant f. **Reviewed Date:** October 02, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** J'apprécie la facilité avec laquelle il a été possible de commencer à utiliser Azure Databricks en ligne, ce qui a rendu la configuration initiale simple. La possibilité de créer des tâches qui s'exécutent sur des calculs sans serveur a été un énorme gain de temps, accélérant considérablement les tâches de traitement. Exécuter des fichiers Python et des notebooks efficacement sur cette plateforme améliore ma productivité. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Je trouve que configurer Azure Databricks et le connecter à Visual Studio Code est assez difficile. De plus, je pense que la vitesse de traitement parallèle pourrait être améliorée, car elle ne répond actuellement pas à mes attentes en matière d'efficacité. Je rencontre également des restrictions avec le pipeline DLT, car il limite les mots-clés que je peux utiliser avec SQL, ce qui complique mon flux de travail. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise Databricks pour l'informatique sans serveur, accélérant le traitement des fichiers Python et l'exécution des notebooks. ### 25. Maison du lac unifiée **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Biens de consommation | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 21, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Capacité d'écosystème de données unifié pour DE et ML **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Courbe d'apprentissage abrupte, toujours en évolution sur les bases **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Vous offre une capacité de lakehouse unifiée pour briser les silos dans les équipes de données. Être capable de créer une solution de bout en bout dans une seule solution plutôt que d'utiliser de nombreuses solutions de différentes entreprises. ### 26. "Meilleure plateforme de traitement de données et d'analyse" : Revue d'Azure Databricks **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shubham T. | Data Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** May 15, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Ce que j'aime le plus à propos d'Azure Databricks, c'est sa capacité à fournir plusieurs services pour les données, comme le traitement, la gestion et l'analyse des données. Il est largement utilisé par les ingénieurs de données pour l'extraction, la transformation et le chargement des données dans le cadre professionnel. Il permet à l'utilisateur d'écrire une logique de transformation basique et avancée dans un notebook. De plus, le cluster est automatiquement géré par le fournisseur de services, donc l'utilisateur n'a pas à s'en soucier. Et l'interface graphique et la facilité d'utilisation sont simples. Support client élevé. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Parfois, la structure de tarification crée des problèmes pour les petites entreprises. Le démarrage d'un cluster avec un grand ensemble de données prend plus de temps. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Databricks aide à gérer les big data avec un potentiel et une capacité maximum, et avec facilité, et il est très facile de créer une connexion de Databricks à Snowflake pour le chargement de données. Dans un notebook utilisant pyspark, SQL, le langage python, etc., nous pouvons créer une logique de transformation complexe dans Databricks, ce qui est très utile pour les ingénieurs de données et les scientifiques des données. ### 27. Databricks avis - Meilleur outil d'analyse de données **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sanjana R. | Analyst, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 07, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** C'est très facile à utiliser et nous n'avons pas besoin de gérer la configuration du cluster car elle est correctement automatisée. Il est utilisé par les data scientists et les ingénieurs en données pour la transformation des données et l'extraction, la transformation et le chargement (ETL). J'aime l'interface utilisateur graphique et elle me permet de l'utiliser avec les plateformes cloud Azure. De plus, c'est moins coûteux que d'autres outils comme Snowflake. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Lorsque nous l'utilisons avec un grand ensemble de données, cela devient coûteux. Et la chose principale que je n'aime pas est la dépendance accrue au fournisseur de cloud Microsoft Azure. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** C'est très utile pour écrire des scripts de transformation dans un cahier en utilisant le langage python ou sql. Le chargement de données vers Snowflake est très facile via Databricks. Le traitement de grands volumes de données de manière efficace peut être difficile, mais avec Azure Databricks, il devient facile de gérer les big data avec aisance, car il est construit sur Apache Spark qui offre des capacités de traitement de données évolutives et distribuées. ### 28. Mon expérience avec Azure Databricks en tant qu'ingénieur d'intégration de plateforme **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Samshitha V. | Quality Engineering Enabler, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** September 28, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Il existe de nombreux outils ETL, mais rien ne se rapproche de Databricks. Nous pouvons avoir un nombre n de transformations complexes qui peuvent être effectuées dans les notebooks Databricks en utilisant pyspark et le catalogue Unity est la meilleure fonctionnalité. Le support client est très bon, j'ai dû me connecter avec eux pour certaines intégrations externes comme Prefect. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Le coût est plus élevé, mais si vous avez des politiques appropriées en place en tant qu'organisation et que vous contrôlez l'utilisation du cluster, vous pouvez facilement surmonter le coût élevé. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Beaucoup de nos équipes d'application ont besoin de traitement ETL. Ainsi, l'intégration de Databricks à notre plateforme a facilité leur travail. ### 29. Mon expérience est assez agréable. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** January 08, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Sa capacité de traitement de grandes données et son interface multilingue dans un seul cahier **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** La surveillance des flux de travail et l'interface utilisateur ne sont pas suffisamment matures pour gérer l'exécution de plusieurs pipelines. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Le traitement des mégadonnées nous fait gagner beaucoup de temps et d'espace et améliore notre capacité de prise de décision. ### 30. Une excellente plateforme de collaboration **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pang L. | Machine Learning Engineer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** July 19, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** C'est une plateforme unique couvrant l'ingénierie des données et l'apprentissage automatique. Les personnes occupant différents rôles, tels que les data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique et les ingénieurs en données, peuvent y travailler ensemble de manière pratique. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Il y a un problème que j'espère vraiment qu'ils pourront résoudre. Les paramètres du panneau de widgets des carnets par défaut sont "Exécuter les commandes accédées", ce que je trouve vraiment incommode. Je suggère fortement qu'ils le changent en "Ne rien faire". **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Apprentissage automatique R&D; pipeline de données. J'utilise Databricks tous les jours. ### 31. Meilleur produit pour les activités axées sur les données **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Arpit K. | Associate Data Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** June 28, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** La meilleure partie de Databricks est que nous pouvons utiliser de nombreuses langues comme SQL, Python, Scala sur la même plateforme pour notre travail, de plus l'interface utilisateur est la meilleure. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** En tant que tel, rien, je ne ressens qu'un inconvénient, c'est qu'ils n'ont pas leur propre stockage. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisions de nombreuses plateformes comme PBI, SQL, IDLE, mais nous avons tout réuni sur la même plateforme après avoir utilisé ce produit. ### 32. Incroyable **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Brandon P. | Manager, Data Engineering, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** November 18, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** C'est conçu pour les ingénieurs ! Rend l'accès au cluster cloud si pratique ! **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Il est parfois difficile de comprendre le coût total. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** C'est le cœur de notre plateforme de données au sein de l'organisation. De la création de rapports à l'analyse avancée ### 33. DataBricks pour les ingénieurs de données et les emplois en apprentissage automatique **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Santé, bien-être et fitness | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** December 13, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Facile à utiliser, pas besoin de s'inquiéter des configurations de cluster. Il est largement utilisé sur Azure pour la transformation de données et les tâches ETL. Il est utile pour les projets d'ingénierie des données et de science des données. De nouvelles technologies améliorées sont mises en œuvre comme l'analytique unifiée, l'autoloader et l'intégration du service d'apprentissage automatique. Nous pouvons l'utiliser pour le streaming de données en temps réel en utilisant Apache Kafka et le streaming structuré. En termes de coût, il est moins cher comparé à d'autres outils comme Snowflake. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** C'est plus dépendant du fournisseur de cloud Microsoft Azure. Cela coûte plus cher lorsque nous essayons de déplacer le grand ensemble de données dans et autour du cloud Azure. L'équipe de support prend moins d'actions, chaque fois que nous soulevons des tickets pour des problèmes sur Databricks, ils nous demandent d'escalader pour que cela atteigne une équipe supérieure, puis ils prendront des mesures sur les problèmes, donc il y a très peu de mouvement du côté de l'équipe de support. D'autres outils sont plus optimisés et plus conviviaux. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous avons développé les pipelines pour déplacer et transformer les données entre le blob et Snowflake. Nous avons appliqué des transformations complexes sur les données et également des données disponibles dans les tables delta. Connectivité à Snowflake et chargement dans l'entrepôt de données. ### 34. Est-ce qu'Azure Databricks est le meilleur ? **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** prasadgoud a. | System Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** August 28, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** C'est la seule et unique plateforme de data lake house qui couvre tout ce dont un DataEngineer a besoin. La fonctionnalité du catalogue Unity est la meilleure car elle nous aide à maintenir l'architecture Medalian. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** La seule chose est que c'est très coûteux, donc il faut surveiller constamment l'utilisation des ressources. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Aide au développement des processus ETL quotidiens et facilite l'exécution des notebooks et des tâches. ### 35. Azure Databricks : Un excellent outil **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Krati B. | Consultant Data Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** November 16, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Azure Databricks est une excellente combinaison des services cloud Azure et de Databricks. C'est assez facile à configurer et je peux tout faire uniquement sur ma plateforme cloud Azure. La meilleure chose à propos de cela est que nous n'avons pas besoin de gérer le cluster, c'est correctement automatisé. C'est génial comment je peux utiliser les machines virtuelles Azure avec Databricks. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Jusqu'à présent, je n'ai rien trouvé à détester. Azure Databricks est certainement un atout pour les utilisateurs de Databricks et d'Azure. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Étant ingénieur en données, j'ai rencontré de nombreux défis avec la transformation des données. Azure Databricks est définitivement venu à la rescousse car il dispose de nombreuses bibliothèques et de fonctionnalités intéressantes telles que le voyage dans le temps et la gestion des versions, cela m'aide beaucoup et me sauve principalement de tout mauvais engagement dans mon code. Il m'aide également à gérer différents types de fichiers de manière assez efficace et me permet de livrer des fichiers propres au client. ### 36. L'un des meilleurs moteurs puissants pour stocker et traiter de grands ensembles de données **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Priyanshu A. | Data Analyst intern, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** February 23, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Il y a beaucoup de choses que j'aime le plus à propos d'Azure Databrick, c'est-à-dire que c'est l'un des meilleurs moteurs dans le cloud pour stocker et traiter de grands ensembles de données. Je l'ai facilement intégré avec le stockage de données Azure Data Lake et la base de données Azure SQL. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Je ne vois aucun problème ou préoccupation concernant Azure Databricks, sauf le coût que je trouve un peu élevé par rapport à ses concurrents. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** La gestion de grands volumes de données de manière efficace est un très grand défi dans le traitement des mégadonnées. Azure Databricks aide à stocker et traiter ce grand ensemble de données en un rien de temps. J'ai facilement intégré avec Azure Storage, Azure SQL Database et Azure Machine Learning. Avec l'aide d'Azure Machine Learning, j'ai réalisé de la modélisation prédictive en assez peu de temps. ### 37. J'ai une solide expérience dans l'utilisation d'Azure Databricks pour des projets de big data et d'analytique. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aziz Rahman H. | Freelance Translator, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 03, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** En tant que modèle d'apprentissage automatique développé par OpenAI, je n'ai pas d'expériences ou de préférences personnelles. Cependant, je peux fournir des informations basées sur les retours d'utilisateurs communs. De nombreux utilisateurs apprécient plusieurs aspects d'Azure Databricks, notamment : Environnement collaboratif : Azure Databricks offre un espace de travail collaboratif où les data scientists, ingénieurs et analystes peuvent travailler ensemble de manière transparente, favorisant la collaboration et le partage des connaissances. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Bien qu'Azure Databricks soit une plateforme largement utilisée avec de nombreux avantages, il y a certaines considérations et inconvénients potentiels que les utilisateurs peuvent rencontrer : Coût : L'utilisation d'Azure Databricks peut être coûteuse, surtout pour les charges de travail à grande échelle et intensives en ressources. Les utilisateurs doivent surveiller attentivement leur utilisation pour éviter des coûts inattendus. Courbe d'apprentissage : Pour les utilisateurs novices en traitement de big data et Apache Spark, il peut y avoir une courbe d'apprentissage associée à la maîtrise des complexités des flux de travail basés sur Databricks et Spark. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Azure Databricks résout divers défis liés au traitement des big data, à l'analyse et à l'apprentissage automatique. Les avantages dérivés de l'utilisation d'Azure Databricks dépendent du cas d'utilisation spécifique et des objectifs de l'organisation ou de l'individu. Voici quelques problèmes courants qu'Azure Databricks aborde et les avantages associés : Traitement de données évolutif : Problème : Traiter de grands volumes de données de manière efficace peut être difficile. Avantage : Azure Databricks, construit sur Apache Spark, offre des capacités de traitement de données évolutives et distribuées, permettant aux utilisateurs de gérer facilement les charges de travail de big data. ### 38. Examen de Databricks **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dinesh S. | Software Engineer, Logiciels informatiques, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** September 22, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Il peut être utilisé comme une session de travail pour écrire des requêtes SQL, python en mappant la base de données dans les databricks. La sortie des requêtes peut être téléchargée dans Excel et dans d'autres formats tels que CSV, est l'une des meilleures fonctionnalités qui aide à analyser les données. Les commandes python peuvent également être exécutées en utilisant %py en changeant simplement la langue de SQL à python. Il y a des fonctionnalités supplémentaires comme le téléchargement du fichier wheel généré dans un chemin dbfs qui est plus facile à utiliser pour obtenir le dernier code sur github. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Lors de la copie des commandes d'une cellule à une autre, l'en-tête de la commande n'est pas copié. Nous devons le refaire manuellement. Un autre problème de retard est que nous devons démarrer le cluster manuellement après une certaine période et cela prend plus de temps pour devenir actif. Nous ne pouvons pas faire glisser la commande entre les commandes. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous pouvons utiliser à la fois Python et SQL en même temps, ce qui aide à intégrer plusieurs codes à la fois. Créer des cahiers séparés pour chaque tâche aide à développer les codes, à écrire les cas de test SQL, à effectuer des cas de test unitaires. De plus, cloner les cahiers aide à réexécuter le même ensemble de requêtes lorsqu'une nouvelle donnée arrive dans la table de la base de données. ### 39. Le meilleur programme pour la gestion des données qui existe. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Marcy H. | Freelance Social Media Specialist, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** December 07, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Azure Databricks est incroyable. Sa capacité à simplifier l'analyse des données est inégalée. J'adore l'interface intuitive et la collaboration en temps réel qu'il offre, facilitant la prise de décision agile. En bref, Azure Databricks a transformé notre approche de l'analyse des données. Sa polyvalence, sa puissance et la manière dont il accélère la prise de décision en font le choix incontesté pour notre équipe. Nous sommes enthousiastes pour l'avenir et les innovations qui continueront d'améliorer notre expérience avec cette plateforme. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Bien que Azure Databricks soit incroyablement puissant, parfois la courbe d'apprentissage peut être abrupte. Ce serait formidable d'avoir plus de ressources de formation intégrées pour faciliter l'intégration des nouveaux utilisateurs. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Dans notre entreprise, Azure Databricks a été la clé pour résoudre des problèmes complexes d'analyse de données. Nous avons amélioré l'efficacité opérationnelle et optimisé les ressources, ce qui a entraîné des économies significatives. Les avantages sont palpables : une plus grande agilité, des insights plus rapides et des décisions plus éclairées. ### 40. Azure Data Bricks : une excellente symphonie entre Apache Spark et la technologie Cloud **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Nida S. | System Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** January 23, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Exploitez la puissance d'un système d'analyse de pointe (Apache Spark) avec la facilité et la flexibilité d'une plateforme cloud (Azure) et une intégration transparente avec Power BI pour transformer les quantités massives de données en visualisation. Le déploiement en un clic ajoute à ses avantages. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** L'utilisateur doit être conscient de la facturation et surveiller le schéma d'utilisation pour éviter d'engager des coûts élevés. L'interface utilisateur pourrait bénéficier de quelques améliorations supplémentaires. De plus, des matériaux d'apprentissage plus approfondis et une communauté de support active seraient très avantageux pour les nouveaux utilisateurs. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je l'utilise pour intégrer, transformer et traiter les Big Data avant de l'utiliser comme source dans mon tableau de bord Power BI pour générer des visualisations pour les utilisateurs professionnels. ### 41. Databricks - Libérer la puissance du Lakehouse moderne avec une gouvernance unifiée !!! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Senthil K. | Senior Cloud Solution Architect - Accenture Data & AI (Applied Intelligence), Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 19, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Delta Live tables Évolution du schéma dans Autoloader Unity Catalog avec gouvernance unifiée Attentes de qualité des données dans le cadre de DLT CDC - Option de flux de données modifiées Format DELTA - capacités de voyage dans le temps, ACID et VACCUM Entrepôt SQL sans serveur avec accélération Photon Partage Delta via le marché Bon support communautaire **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Coût du cluster Databricks pour le cluster polyvalent le cluster de l'espace de travail d'ingénierie des données n'est pas sans serveur à moins que DLT ne soit utilisé DLT a un coût supplémentaire associé Même en utilisant le pool de clusters, le temps de démarrage du cluster de travail prend un certain temps Mais tous ces défis sont actuellement rencontrés grâce aux options sans serveur de DLT **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** CDC - Les tables delta incrémentielles avec le flux de données de changement sont plus faciles Diffusion continue de données à l'aide de pipelines DLT Les problèmes d'évolution de schéma peuvent être résolus lorsque le schéma en amont change Unity Catalog avec gouvernance unifiée pour un contrôle d'accès fin au niveau des lignes et des colonnes avec des vues dynamiques Attentes de qualité des données fonctionnalité intégrée pour les pipelines DLT Le format DELTA prend en charge le voyage dans le temps, les capacités ACID et VACCUM Entrepôt SQL sans serveur avec accélération Photon pour des analyses interactives plus rapides et un accès concurrent par plusieurs utilisateurs Partage Delta via le marché par les producteurs et les consommateurs ### 42. Données habilitées avec Azure Databricks **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Siddharth S. | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** November 03, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** C'est comme de la magie pour les données. Cela rend les grandes données et l'analytique faciles, et nous pouvons tous travailler ensemble sans problème. C'est convivial, puissant, et s'adapte comme un champion. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** La structure de tarification, qui peut devenir un peu complexe. Elle nécessite une gestion attentive pour s'assurer de ne pas être surpris par des coûts inattendus, surtout lorsqu'on traite de grands ensembles de données et des charges de travail. Bien que la plateforme offre une grande valeur, une tarification transparente serait une amélioration bienvenue. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Il simplifie les tâches de traitement de données les plus complexes, les rendant plus gérables et efficaces, ce qui nous fait gagner un temps précieux et des ressources, et il favorise également la collaboration, assure l'évolutivité, améliore les performances, libère des insights basés sur les données. ### 43. Plateforme de données unifiée - Databricks **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Naresh N. | Associate - Capital Markets, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** October 08, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** La chose la plus impressionnante que j'ai aimée à propos d'Azure Databricks est qu'il aide à simplifier nos charges de travail en science des données et en ingénierie des données. Comme nous utilisons Azure comme notre fournisseur de cloud, inclure Databricks du même fournisseur nous permet de faire toute la facturation sans aucun problème. Le notebook optimisé dans Databricks nous aide à écrire du code pyspak efficace qui peut gérer le traitement des big data avec aisance. De plus, il s'intègre facilement avec Azure DataFactory pour construire des pipelines à des fins d'automatisation. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** 1. Nous utilisons Azure Databricks pour créer du code dans un notebook qui peut traiter et transformer des problèmes de données complexes, mais en ce qui concerne l'automatisation, le flux de travail natif de Databricks et le planificateur de tâches n'offrent pas autant de fonctionnalités par rapport à d'autres plateformes comme Azure DataFactory. 2. Lorsque nous utilisons l'environnement SQL à des fins d'entreposage de données, étant donné qu'il utilise le moteur Photon, le coût initial est beaucoup plus élevé que sur d'autres plateformes comme Snowflake. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous avons utilisé Azure Databricks pour gérer les problèmes d'analyse de données massives. Nous avons développé du code en utilisant un notebook qui contient des étapes complètes d'intégration et de transformation des données. L'utilisation du produit avec Azure nous offre plus de flexibilité en termes de gestion et de facturation, car toutes les ressources sont sous le même compte de facturation. ### 44. Ayant une grande expérience de travail avec Databricks ! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pratiksha S. | Associate Consultant, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** December 21, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** En tant qu'ingénieur de plateforme, il est facile d'utiliser et de comprendre Databricks. Portail convivial. Les flux de travail et les calculs que j'utilise quotidiennement. Les catalogues offrent une fonctionnalité très claire de datalog, de schémas et de tables. L'équipe de support client de Databricks est très utile. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Pas de désaccord jusqu'à présent. Mais parfois, les métriques de ganglions et les journaux ne viennent pas correctement. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Traitement des données très facilement. nous pouvons créer plusieurs tâches et clusters. Cela aide à se connecter pour stocker, partager, analyser, modèles. ### 45. Databricks - Le lieu unifié pour toutes les analyses dont vous avez besoin **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Détail | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** December 07, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** C'est cool. Il vous donne tout ce dont vous avez besoin pour effectuer des analyses, allant d'un espace de travail d'ingénierie des données à des fonctionnalités spécialement conçues pour les modèles de ML et de science des données. Il dispose de fonctionnalités telles que l'exécution de scripts en SQL, Python, Scala et R, ce qui offre une grande flexibilité pour un développeur. Ces jours-ci, ils ont donné l'option de créer des tableaux de bord également, ce qui signifie que l'on peut créer des tableaux de bord à la volée pour analyser leurs ensembles de données. Personnellement, j'adore leur interface en ligne de commande (comme Jupyter Notebook) et la façon dont nous pouvons configurer des clusters à la volée. Unity Catalog est la fonctionnalité récente sur laquelle je travaille. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Bien que Azure Databricks soit une plateforme robuste, des problèmes occasionnels de réactivité de l'interface utilisateur ont été notés. De plus, la courbe d'apprentissage initiale peut poser des défis pour les nouveaux utilisateurs, affectant la facilité d'intégration et d'utilisation. En particulier, il est nécessaire d'apprendre les bases des différentes technologies spécifiques, comme la paramétrisation, la configuration des clusters, l'exécution des tâches sur les flux de travail, et beaucoup de syntaxe spécifique qui est propre à Databricks et non à Spark en général. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai écrit du code pour ingérer des données et effectuer des analyses sur celles-ci. Cela a permis à l'entreprise d'analyser leur ensemble de données. ### 46. Examen d'Azure Databricks **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Raina S. | Associate Software Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 26, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** J'aime toutes les fonctionnalités d'Azure Databricks, en particulier les installations de codage. Nous pouvons coder en Scala, pyspark et en utilisant le langage R. Aussi, la meilleure partie est que nous pouvons utiliser SQL pour interroger. J'avais l'habitude de coder dans Databricks en utilisant les fonctionnalités pyspark et SQL et avec cela, je peux effectuer tout le processus ETL (extraire, transformer et charger les données dans la base de données). **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Il n'y a rien en soi que je n'aime pas à propos d'Azure Databricks, seulement parfois les pilotes deviennent instables en raison de la charge lourde sur le cluster et parfois pour vider le cache, nous devons redémarrer le cluster. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Azure m'aide à me connecter aux conteneurs ainsi qu'à la base de données pour lire rapidement et facilement les données et appliquer la logique de transformation. ### 47. Meilleur outil pour la gestion des big data **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** December 17, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Je suis ingénieur en données et l'intégration de Databricks dans Azure a grandement facilité mon travail. Je peux directement lancer des clusters Spark sur le cloud et travailler sur de grandes quantités de données. L'interface est facile à utiliser, tout comme un notebook Python, et elle est remplie de nombreuses fonctionnalités. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** eh bien pour moi, il n'y a pas eu de problèmes lors de l'utilisation, mais utiliser Azure Databricks peut coûter de l'argent. Vous devez faire attention à combien vous l'utilisez pour éviter des factures élevées. Azure Databricks fonctionne en étroite collaboration avec Microsoft Azure. Si vous préférez utiliser d'autres services cloud, cela pourrait ne pas être le meilleur choix pour vous. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** En tant qu'ingénieur de données, je travaille sur le big data, donc Azure Databricks me permet de simplement lancer un cluster et d'écrire du code Spark dans un environnement de type Jupyter Notebook, et toutes mes données sont déjà accessibles via les services de stockage Azure. ### 48. Facile à gérer les transformations de Big Data **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Conseil | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** November 02, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Il a la flexibilité de gérer de grandes quantités de données et Databricks offre la fonctionnalité de Delta Lake, ce qui facilite la lecture et l'écriture de données au format Parquet, qui est plus rapide en traitement. De plus, Delta Lake est plus utilisable en tant que lac de données. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Pas encore de désapprobation, la seule chose est qu'il donne la performance selon la configuration au niveau du cluster. Donc, parfois, cela entraîne un coût ou un traitement plus élevé. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Azure Databricks répond au défi de l'analyse des grandes données en offrant une plateforme collaborative et intégrée de traitement des données. Il prend également en charge plusieurs langages comme PySpark, Scala et Spark SQL, ce qui permet de réaliser des transformations dans un seul notebook. Il bénéficie également en accélérant les insights basés sur les données, en améliorant la productivité et en permettant de prendre des décisions plus éclairées et basées sur les données, conduisant à de meilleurs résultats commerciaux. ### 49. Bonne solution pour la gestion des données avec la douleur de l'indexation des données **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mitul S. | Technical Lead, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** September 12, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Une des meilleures solutions de lac de données sur le marché avec des capacités efficaces de stockage et de récupération de données. De plus, l'introduction de diverses couches comme bronze, argent et or vous permet de séparer votre récupération de données logiques. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** L'un des principaux inconvénients est l'intégration avec des outils tiers si quelqu'un souhaite se connecter à Azure Databricks avec HL7 Spy ou Caristix. De plus, l'interface utilisateur nécessite quelques modifications en termes de quantité de données que l'on peut autoriser à être peuplées à partir du cache. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Sert de solution datalakehouse pour stocker des données brutes ainsi que des données transformées et traduites qui peuvent être utilisées comme base de données pour des outils d'observabilité et des vérifications périodiques de la santé des données. ### 50. Examen d'Azure Databricks **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dhiraj M. | Senior Data Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 06, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Azure Databricks?** Azure Databricks est un outil ETL très puissant intégré à Spark. Nous pouvons utiliser les langages python, scala, java et sql pour écrire notre logique ETL et il dispose ensuite de son propre stockage hive interne et peut également effectuer l'orchestration. **Que n’aimez-vous pas à propos de Azure Databricks?** Le principal inconvénient que je pense est son modèle de base de données relationnelle. Qui n'est pas aussi puissant que d'autres SGBDR mais ils y travaillent en utilisant le concept de delta et d'iceberg. **Quels sont les problèmes que Azure Databricks résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Azure Databricks est un outil ETL puissant intégré à Spark. Nous pouvons utiliser les langages python, scala, java et sql pour écrire notre logique ETL, et il dispose de son propre stockage hive interne et peut également effectuer de l'orchestration. Nous l'utilisons principalement pour écrire des transformations ETL complexes afin de répondre aux exigences commerciales. ## Azure Databricks Discussions - [Lorsque les données sont petites, comment puis-je reconfigurer le cluster pour qu'il s'ajuste automatiquement. Je ne sais pas quel jour les données seront petites.](https://www.g2.com/fr/discussions/azure-databricks-when-data-is-small-how-can-i-reconfigure-cluster-to-automatically-adjust-i-don-t-know-which-day-dat) - 1 comment, 1 upvote - [Quelle est la meilleure façon d'utiliser Databricks dans ADF](https://www.g2.com/fr/discussions/26515-what-is-the-best-way-to-databricks-in-adf) - 1 comment, 1 upvote - [À quoi sert Azure Databricks ?](https://www.g2.com/fr/discussions/azure-databricks-what-is-azure-databricks-used-for) - 1 comment - [Is Azure Databricks PaaS or SAAS?](https://www.g2.com/fr/discussions/is-azure-databricks-paas-or-saas) - 2 comments - [Microsoft possède-t-il Databricks ?](https://www.g2.com/fr/discussions/does-microsoft-own-databricks) - 2 comments - [View Azure Databricks pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/fr/products/azure-databricks/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-19+08%3A14%3A19+-0500&secure%5Bsession_id%5D=c5dc9dce-19de-4bdb-9774-c8c0350714a8&secure%5Btoken%5D=b72e4f6ab1a470dd2e009aada3304a5588797df3a458e001339625bf1fd90b94&format=llm_user) ## Azure Databricks Integrations - [Azure Cosmos DB](https://www.g2.com/fr/products/azure-cosmos-db/reviews) - [Azure Data Factory](https://www.g2.com/fr/products/azure-data-factory/reviews) - [Azure Data Lake Store](https://www.g2.com/fr/products/azure-data-lake-store/reviews) - [Azure Synapse Analytics](https://www.g2.com/fr/products/azure-synapse-analytics/reviews) - [GitHub](https://www.g2.com/fr/products/github/reviews) - [GitLab](https://www.g2.com/fr/products/gitlab/reviews) - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/fr/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) ## Azure Databricks Features **Transformation des données** - Analyse en temps réel - Interrogation de données **Connectivité** - Intégration Hadoop - Intégration de Spark - Analyse multi-sources - Lac de données **Opérations** - Visualisation des données - Flux de travail de données - Découverte régie - Analyse intégrée - Cahiers **Rapports de construction** - Transformation des données - Modélisation des données - Conception de rapports WYSIWYG - API d’intégration **Plate-forme** - Assistance aux utilisateurs mobiles - Personnalisation - Gestion des utilisateurs, des rôles et des accès - Internationalisation - Bac à sable / Environnements de test - Performance et fiabilité - Étendue des applications des partenaires ## Top Azure Databricks Alternatives - [Alteryx](https://www.g2.com/fr/products/alteryx/reviews) - 4.6/5.0 (789 reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/fr/products/snowflake/reviews) - 4.5/5.0 (707 reviews) - [Splunk Enterprise](https://www.g2.com/fr/products/splunk-enterprise/reviews) - 4.3/5.0 (414 reviews)