Avis et détails du produit Databricks Data Intelligence Platform

Le catalogue Unity regroupe des types de données utiles tels que les Tables (delta), les Modèles, les Vues, les Fonctions et les Volumes (pour les données non structurées). De plus, l'onglet Workflows rationalise l'efficacité pour exécuter des tâches et des pipelines, en mettant à jour et en interagissant avec les big data. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La pire fonctionnalité vient avec les modes de calcul et les capacités restreintes. Par exemple, le mode d'accès dédié à un seul utilisateur est essentiel pour utiliser les environnements d'exécution ML et certains accès au contexte Spark ; cependant, le mode d'accès partagé standard est crucial pour la dernière fonctionnalité UC, comme interagir correctement avec les clones superficiels. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La plateforme de Databricks est un outil collaboratif puissant qui permet aux équipes de travailler ensemble de manière fluide sur des projets de données. L'environnement intégré pour le traitement et l'analyse des données, ainsi que son interface conviviale, facilite la visualisation des insights et le partage des découvertes en temps réel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La complexité occasionnelle dans la gestion de plusieurs clusters et environnements peut entraîner une confusion concernant l'allocation des ressources. De plus, la courbe d'apprentissage pour les nouveaux utilisateurs peut être abrupte, ce qui constitue un défi pour l'adoption organisationnelle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai assisté pour explorer comment Databricks unifie l'ingénierie des données, l'analytique et l'IA. L'intégration de la plateforme avec les outils BI et le support pour Delta Lake ont bien fonctionné. Les fonctionnalités de performance et de collaboration se sont démarquées. Cependant, la courbe d'apprentissage et certaines complexités de l'interface utilisateur pourraient être améliorées pour les nouveaux utilisateurs passant des plateformes traditionnelles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai assisté à la session de la plateforme d'intelligence des données de Databricks mais je l'ai trouvée plutôt banale. Les fonctionnalités et les performances n'étaient ni exceptionnelles ni décevantes. Cela semblait générique, avec des améliorations vagues et une innovation minimale. Dans l'ensemble, je suis incertain quant à ses avantages distincts, rendant ma critique ni particulièrement informative ni exploitable pour les utilisateurs potentiels. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'apprécie le plus chez Databricks, c'est son approche unifiée de l'ingénierie des données et de la science des données. La plateforme élimine les silos traditionnels entre nos ingénieurs de données et nos scientifiques des données en fournissant un espace de travail collaboratif où les deux équipes peuvent travailler sur les mêmes ensembles de données en utilisant leurs outils préférés - que ce soit Spark, Python, R ou SQL. La technologie Delta Lake a été particulièrement précieuse pour garantir la qualité et la fiabilité des données dans nos pipelines. Les clusters à mise à l'échelle automatique signifient que nous n'avons pas à nous soucier de la gestion de l'infrastructure, et l'interface de notebook facilite la documentation et le partage de notre travail. L'intégration de MLflow pour le suivi des expériences et le déploiement de modèles a considérablement simplifié notre cycle de vie de l'apprentissage automatique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les principaux défis que nous avons rencontrés concernent la courbe d'apprentissage et la gestion des coûts. Pour les membres de l'équipe issus de milieux traditionnels SQL, la transition vers des analyses basées sur Spark nécessite un perfectionnement significatif. Le modèle de tarification peut être complexe à prévoir, surtout avec les clusters à mise à l'échelle automatique, et les coûts peuvent augmenter rapidement s'ils ne sont pas surveillés attentivement. L'interface utilisateur, bien que fonctionnelle, peut sembler accablante pour les nouveaux utilisateurs avec tant de fonctionnalités et d'options. Nous avons également connu des incohérences de performance occasionnelles pendant les périodes de forte utilisation, et certaines des fonctionnalités plus avancées nécessitent une connaissance technique approfondie pour être mises en œuvre efficacement. La documentation, bien que complète, peut être dense et suppose un niveau élevé d'expertise technique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La plateforme d'intelligence des données de Databricks est un produit très unique et intéressant, elle est très efficace et rend l'exécution des programmes beaucoup plus rapide et facile. Le prix économique et les utilisations de cette plateforme sont si attrayants que cela m'a fait choisir ce produit. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quelque chose que je n'aimais pas à propos de la plateforme d'intelligence des données de Databricks, c'est qu'elle est parfois un peu lente lorsque plusieurs utilisateurs l'utilisent, ce qui pourrait être amélioré. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Honnêtement, c'est la façon dont il transforme le chaos des données brutes en quelque chose de magnifiquement orchestré—comme du jazz, mais avec moins de saxophone et plus de Spark.

J'adore que ce ne soit pas juste un outil—c'est tout un écosystème. Il réunit l'ingénierie des données, l'analytique et l'IA dans un environnement unifié. Cela signifie que je n'ai pas besoin de bricoler une douzaine d'outils juste pour faire avancer un pipeline. Moins de silos, plus de fluidité. Et le fait qu'il soit construit sur des standards ouverts comme Delta Lake et Apache Spark ? Un vrai régal.

Les fonctionnalités collaboratives sont également énormes. Pouvoir travailler de manière transparente à travers les équipes dans des notebooks, partager des insights et itérer en temps réel ? C'est comme Google Docs pour les passionnés de données, mais plus intelligent et avec moins de soucis de mise en forme.

Oh, et Unity Catalog ? Révolutionnaire. Il me donne de la visibilité et de la gouvernance sans me donner l'impression d'avoir besoin d'un deuxième emploi en sécurité.

Donc oui—ce que j'aime le plus, c'est que cela rend les choses complexes, eh bien... moins complexes. Il ne s'agit pas seulement de gérer des données—il s'agit d'en tirer une véritable intelligence, rapidement. Et c'est exactement le genre de vitesse que j'aime. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Tout d'abord, la transparence des prix peut être... appelons cela "mystérieuse". Vous pensez que vous effectuez simplement un travail simple, et puis BAM—des coûts surprises comme si c'était votre anniversaire, mais les cadeaux sont tous des factures. J'aimerais un peu plus de clarté et de contrôle à ce niveau, surtout lorsque vous essayez de vous développer de manière responsable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cette architecture de maison au bord du lac réunit le meilleur des lacs de données et des entrepôts, nous évitant ainsi de gérer une complexité inutile. Les lacs Delta assurent la fiabilité tandis que l'interface basée sur des notebooks rend la collaboration fluide. La capacité de la plateforme à gérer les charges de travail par lots, en streaming et d'apprentissage automatique en un seul endroit est un énorme avantage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les prix peuvent devenir élevés, surtout si les charges de travail ne sont pas optimisées correctement, aussi bien que les notebooks sont excellents, ils pourraient bénéficier d'un meilleur contrôle de version pour le travail collaboratif. La courbe d'apprentissage initiale peut être un peu raide pour ceux qui sont nouveaux à Spark, mais une fois que vous vous y habituez, c'est un outil puissant. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus, c'est la facilité avec laquelle je peux travailler avec des données provenant de différentes sources en un seul endroit. Avant, je devais passer d'un outil à l'autre, mais ici tout est intégré : de l'ingestion à l'analyse avancée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le moins, c'est qu'au début, la courbe d'apprentissage peut être un peu raide. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Gérer de grandes quantités de données tout en travaillant en coordination avec d'autres équipes pour des téléchargements, des mises à jour et des dépannages de données systématiques se fait sans heurts, sans se soucier des limitations. De plus, la rapidité à laquelle l'analyse et l'apprentissage automatique géométrique sont traités le distingue vraiment. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

la complexité pour les débutants à manipuler les outils dans une phase de test ou d'essai Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime Databricks parce qu'il consolide l'ingénierie des données, l'apprentissage automatique et l'analytique en un seul et le fait d'utiliser des notebooks collaboratifs permet également un travail d'équipe en temps réel et sans faille entre un ingénieur de données travaillant sur des pipelines de données et un data scientist effectuant diverses expériences. Et il gère des données à grande échelle assez facilement et exécute des requêtes SQL complexes en quelques secondes sans problèmes liés à l'infrastructure. De plus, il dispose de certains outils de gouvernance intégrés comme le catalogue d'unité qui m'aident à gérer la traçabilité des données et à contrôler l'accès. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Databricks peut être assez accablant pour les débutants, surtout s'ils n'ont pas une bonne maîtrise de SQL et Spark au départ. Et le rythme de leurs mises à jour, bien qu'assez bon, a tendance à introduire des changements qui peuvent être difficiles à suivre. De plus, le prix peut devenir coûteux à grande échelle, surtout pour les équipes qui travaillent avec de très grands ensembles de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.