Avis et détails du produit Databricks Data Intelligence Platform

Databricks data intelligence is a platform that helps in accommodating all of our business and official data and share it with different team departments so that they can analyse it and create a detailed analytics of past performances and also make required changes on it for future growth. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

One of the major challenge that we face while working with Databricks data intelligence platform is that you cannot use this tool with a single data scientist you will have to keep a team of professionals who can deal with large data and create multiple graphs and analytics according to available information and this complete activity involves lot of financial investment Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je suis content que ma jambe ne soit pas complètement engourdie d'avoir dû attendre une requête (au moins la fonction d'arrêt automatique fonctionne et m'a fait économiser de l'argent). L'historique est quelque peu utile, je m'y fie pour retrouver les scripts précédents que j'écris car j'oublie toujours ce que j'ai fait la veille. Je pense que cela aide à éloigner les finances en leur faisant économiser de l'argent sur la facture AWS. Pour moi, c'est simplement un emplacement central pour gérer nos big data afin que je n'aie pas à surveiller 5 écrans. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Si je veux trouver une requête qui a été exécutée il y a plus de 30 jours, la fonction de recherche n'est même pas proche de pouvoir m'aider et l'installation de packages R est un véritable cauchemar et les messages d'erreur sont aussi clairs que de la boue. Et lorsque l'on travaille avec de grandes quantités de données, l'interface utilisateur devient lente et essayer de faire défiler un carnet est comme pousser à travers la boue. Ce serait bien s'il était plus facile d'installer/gérer des packages Spark externes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'autoscale fonctionne bien ; il nous a également aidés à réduire le coût de l'utilisation des ressources cloud. Je pensais que cela allait être un problème puisque c'est la première fois que nous utilisons l'autoscale. Le support a été suffisamment bon, ils apparaissent normalement à l'heure pour leurs heures programmées afin de nous aider à résoudre les problèmes que nous créons. La capacité de sauvegarder l'historique des requêtes dans l'ordre où elles ont été écrites est agréable car j'oublie souvent ce que j'écris quelques minutes après l'avoir écrit. Lorsque vous travaillez avec des collègues qui ont besoin d'accéder à votre code, vous pouvez leur envoyer le permalien (lien) vers le code, ce qui est mieux que d'avoir à l'expliquer. Puisqu'il prend en charge à la fois Spark et Presto dans un seul outil, je n'ai pas besoin de passer d'un outil à l'autre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je déteste la façon dont la fonction de recherche fonctionne. Je n'ai jamais trouvé les résultats d'il y a un mois, et c'est agaçant. L'interface utilisateur traîne parfois derrière ma frappe, et si je suis pressé, j'ai l'impression que cela prend trop de temps. De plus, il serait beaucoup plus logique que le tiroir des tables reste ouvert lorsque je clique sur le carnet au lieu de se fermer automatiquement, ce qui est très chronophage car je dois le rouvrir à nouveau. J'ai eu l'équipe de support qui m'a dit qu'ils ne pouvaient pas reproduire un problème, ce qui n'aide pas du tout. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus dans la plateforme d'intelligence des données de Databricks, c'est la façon dont elle réunit l'ingénierie des données, l'analytique et l'apprentissage automatique dans un environnement unifié. Elle est très conviviale malgré sa puissance, et elle facilite grandement la collaboration entre les équipes techniques et non techniques. La plateforme gère efficacement de grands volumes de données, s'adapte facilement et s'intègre bien avec les services cloud, ce qui permet de gagner beaucoup de temps et d'efforts. Dans l'ensemble, elle aide à transformer les données brutes en informations significatives plus rapidement sans rendre le processus trop complexe. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Une chose que je n'aime pas à propos de la plateforme d'intelligence des données de Databricks est qu'elle peut sembler complexe et accablante pour les nouveaux utilisateurs, en particulier ceux qui n'ont pas une solide formation technique. La courbe d'apprentissage est assez raide, et il faut du temps pour comprendre pleinement comment utiliser toutes les fonctionnalités efficacement. De plus, le prix peut devenir coûteux à mesure que l'utilisation augmente, et la gestion des coûts n'est pas toujours très transparente. Parfois, le débogage des erreurs ou des problèmes de performance peut également être difficile, en particulier dans les flux de travail volumineux ou hautement intégrés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Databricks est facile à utiliser et simple à démarrer, même lorsqu'il s'agit de gérer de grandes quantités de données. Il regroupe tout, comme le traitement des données, l'analytique et l'IA, en un seul endroit, de sorte que mon équipe n'a pas besoin de plusieurs outils. La plateforme s'intègre parfaitement avec des outils courants comme les tableaux de bord BI, les flux de travail et les services cloud. Ses notebooks rendent le travail quotidien fréquent et pratique en permettant à nos équipes de collaborer en temps réel. Il y a de nombreuses fonctionnalités intégrées pour les données, l'analytique et l'apprentissage automatique sans complexité supplémentaire. Le support client, la documentation et les ressources communautaires facilitent la résolution rapide des problèmes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Databricks peut être coûteux et imprévisible en termes de coût, surtout pour les petites équipes si les charges de travail durent plus longtemps que prévu. Il faut une expertise technique pour configurer, gérer et optimiser les performances, ce qui peut être difficile pour les utilisateurs non techniques. Les coûts doivent être surveillés fréquemment car le calcul et le stockage sont facturés séparément. Bien qu'il dispose de tableaux de bord de base, il dépend encore d'outils comme Power BI ou Tableau pour un reporting complet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus chez Databricks, c'est la façon dont il réunit l'ingénierie des données, l'analytique et l'apprentissage automatique sur une seule plateforme. Avoir un environnement unifié construit autour d'Apache Spark facilite grandement la collaboration entre les équipes de données. L'approche Lakehouse fonctionne bien car elle élimine le besoin de déplacer des données à travers plusieurs outils. Les performances sont solides pour les grands ensembles de données, et les notebooks rendent l'expérimentation, l'analyse et la collaboration plus efficaces. Dans l'ensemble, cela simplifie les flux de travail complexes des données tout en restant puissant. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le principal inconvénient est le coût et la complexité pour les nouveaux utilisateurs. Les prix peuvent être difficiles à prévoir, surtout lorsque les charges de travail augmentent de manière inattendue, et les coûts de calcul peuvent augmenter rapidement s'ils ne sont pas surveillés de près. Il y a aussi une courbe d'apprentissage pour les équipes qui ne sont pas déjà familières avec Spark ou les plateformes de données basées sur le cloud. Certaines configurations et optimisations avancées nécessitent des ressources expérimentées, ce qui peut ralentir l'adoption pour les équipes de données plus petites ou moins matures. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Databricks est un outil d'analyse de données utilisé par nos ingénieurs en conception pour analyser tous les différents types de données financières et opérationnelles de notre entreprise et créer un résumé de tout afin que la compréhension du flux de travail de l'entreprise soit simple. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'un des principaux inconvénients de Databricks est que le logiciel est entièrement basé sur des langages de programmation comme Python, SQL, Scala, donc si l'utilisateur n'a pas de connaissances de ces langages de programmation, il lui est très difficile d'utiliser cette plateforme. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'utilise principalement la plateforme Databricks Data Intelligence pour manipuler de grands ensembles de données que nous stockons dans des compartiments cloud et créer des pipelines ETL, ainsi que pour mettre en place des notebooks sur lesquels je fais beaucoup de travail exploratoire. J'aime beaucoup le fait que tout semble prêt à l'emploi, comme le démarrage rapide des clusters, le redimensionnement qui fonctionne en arrière-plan, et je peux vraiment arrêter de m'inquiéter des questions d'infrastructure et me concentrer sur l'analyse. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'interface utilisateur peut sembler lente, surtout lorsque je suis en plein milieu d'une session de notebook intensive et parfois les choses sont simplement LENTES à cliquer ou les tâches ne s'annulent pas quand je le demande. Et je viens juste de commencer à expérimenter avec le logiciel de cluster en fait, et bien qu'il soit puissant, il y a définitivement une courbe d'apprentissage car je continue à fouiller dans les choses à l'occasion pour essayer de comprendre quel cluster ou paramètre d'exécution fait que les choses fonctionnent différemment des autres. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La plateforme d'intelligence des données de Databricks est très fiable et c'est agréable de savoir que l'architecture native du cloud n'est pas tombée en panne juste après que je l'ai déployée sur Kubernetes. Honnêtement, je pensais que l'intégration Python/R serait défectueuse, donc c'était un choc de constater que les deux fonctionnaient sans aucun décalage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ces prix de licence sont criminels pour ce que vous recevez. De plus, la gestion du produit par le « serveur cas » a été un véritable casse-tête à essayer de comprendre. J'ai passé deux heures juste à essayer de comprendre comment utiliser les sessions. Il n'y a pas de moyen direct d'obtenir de l'aide à partir de la documentation ou de Google. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime la façon dont Databricks regroupe l'ingénierie des données, l'analytique et l'IA sur une seule plateforme. L'intégration de Spark et Delta Lake est transparente, la performance est excellente, et la collaboration via les notebooks est très fluide. Son intégration étroite avec les services Azure facilite également grandement les pipelines de données, la sécurité et la mise à l'échelle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le principal inconvénient est le coût, surtout lors de l'exécution de charges de travail importantes ou de longue durée. Déboguer des tâches Spark complexes peut également être difficile parfois, et l'optimisation des performances nécessite souvent une bonne compréhension des mécanismes internes de Spark. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.