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.

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.

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.

J'ai utilisé un nombre approximatif de plateformes d'analyse de données, mais l'environnement convivial et les fonctionnalités de Databricks me procurent toujours une expérience fiable et satisfaisante qui me donne confiance pour gérer de grands ensembles de données sans aucun problème. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Jamais de problème avec leurs services, au contraire, ils nous offrent le meilleur support utilisateur pour gérer toutes nos intégrations AIML et les nouvelles implémentations d'IA. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Databricks a rendu le travail avec des ensembles de données massifs beaucoup plus facile pour notre équipe. Les notebooks collaboratifs nous aident à partager des idées et à résoudre des problèmes ensemble, et la capacité de la plateforme à évoluer signifie que nous n'avons pas à nous soucier d'atteindre des limites. Cela a accéléré nos projets d'analytique et d'apprentissage automatique, et se connecter à différentes sources de données est un jeu d'enfant. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La configuration initiale était un peu déroutante, et certaines des fonctionnalités avancées pourraient bénéficier d'une meilleure documentation. Comprendre la tarification a pris un certain temps, mais une fois que nous avons commencé, les avantages étaient clairs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'utilise Databricks depuis environ un an. En une semaine, je l'utilise environ 3 à 4 jours. Tout est intégré, ce qui signifie que je n'ai pas à passer d'un outil à l'autre pour effectuer différentes tâches. Cela améliore vraiment la collaboration au sein de l'équipe. Partager des notebooks et collaborer sur des modèles est super facile. Cela a été formidable pour notre équipe car nous travaillons souvent ensemble sur des projets et avons besoin de voir le code et les progrès des uns et des autres. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est probablement le plus gros inconvénient. Databricks peut devenir assez coûteux, surtout si vous ne surveillez pas attentivement votre utilisation. C'est certainement une plateforme mieux adaptée aux équipes disposant d'un budget plus important ou aux organisations qui ont besoin de traiter de grandes quantités de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.