Recensioni e Dettagli del Prodotto Databricks Data Intelligence Platform

Databricks data intelligence è una piattaforma che aiuta ad accogliere tutti i nostri dati aziendali e ufficiali e a condividerli con i diversi reparti del team in modo che possano analizzarli e creare un'analisi dettagliata delle prestazioni passate e apportare le modifiche necessarie per la crescita futura. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Una delle principali sfide che affrontiamo lavorando con la piattaforma di intelligenza dei dati di Databricks è che non si può utilizzare questo strumento con un solo data scientist; sarà necessario mantenere un team di professionisti in grado di gestire grandi quantità di dati e creare più grafici e analisi in base alle informazioni disponibili, e questa attività completa comporta un notevole investimento finanziario. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sono contento che la mia gamba non sia completamente intorpidita dall'aver dovuto aspettare una query (almeno la funzione di terminazione automatica funziona e mi ha fatto risparmiare denaro). La cronologia è in qualche modo utile, mi affido ad essa per recuperare gli script precedenti che scrivo perché sembra che dimentichi sempre cosa ho fatto il giorno prima. Penso che aiuti a tenere la finanza lontana dalla mia schiena facendogli risparmiare denaro sulla fattura AWS. Per me, è semplicemente un'unica posizione centrale per gestire i nostri big data, così non devo guardare 5 monitor. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Se voglio trovare una query eseguita oltre 30 giorni fa, la funzione di ricerca non è nemmeno lontanamente in grado di aiutarmi e anche installare i pacchetti R è un vero incubo e i messaggi di errore sono chiari come il fango. E quando si lavora con grandi quantità di dati, l'interfaccia utente diventa lenta e cercare di scorrere un notebook è come spingere attraverso il fango. Sarebbe bello se fosse più facile installare/gestire pacchetti spark esterni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che mi piace di più della piattaforma Databricks Data Intelligence è come riunisce tutto ciò che riguarda l'ingegneria dei dati, l'analisi e il machine learning in un unico ambiente unificato. È molto intuitiva nonostante sia potente e facilita notevolmente la collaborazione tra team tecnici e non tecnici. La piattaforma gestisce grandi volumi di dati in modo efficiente, si scala senza problemi e si integra bene con i servizi cloud, il che fa risparmiare molto tempo e sforzo. In generale, aiuta a trasformare i dati grezzi in intuizioni significative più velocemente senza rendere il processo eccessivamente complesso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Una cosa che non mi piace della piattaforma Databricks Data Intelligence è che può sembrare complessa e opprimente per i nuovi utenti, specialmente per quelli senza un forte background tecnico. La curva di apprendimento è piuttosto ripida e ci vuole tempo per comprendere appieno come utilizzare tutte le funzionalità in modo efficace. Inoltre, i costi possono diventare elevati man mano che l'uso aumenta, e la gestione dei costi non è sempre molto trasparente. A volte, il debug degli errori o dei problemi di prestazioni può essere anche impegnativo, in particolare nei flussi di lavoro grandi o altamente integrati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Databricks è facile da usare e semplice da iniziare, anche quando si gestiscono grandi quantità di dati. Riunisce tutto come l'elaborazione dei dati, l'analisi e l'IA in un unico posto, quindi il mio team non ha bisogno di più strumenti. La piattaforma si integra senza problemi con strumenti comuni come dashboard BI, flussi di lavoro e servizi cloud. I suoi notebook rendono il lavoro quotidiano frequente e conveniente permettendo ai nostri team di collaborare in tempo reale. Ci sono molte funzionalità integrate per i dati, l'analisi e l'apprendimento automatico senza complessità aggiuntive. Il supporto clienti, la documentazione e le risorse della comunità rendono più facile risolvere i problemi rapidamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Databricks può essere costoso e imprevedibile nei costi, specialmente per i piccoli team se i carichi di lavoro durano più del previsto. È necessaria competenza tecnica per configurare, gestire e ottimizzare le prestazioni, il che può essere impegnativo per gli utenti non tecnici. I costi necessitano di un monitoraggio frequente poiché il calcolo e l'archiviazione vengono fatturati separatamente. Sebbene disponga di dashboard di base, dipende ancora da strumenti come Power BI o Tableau per report completi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che mi piace di più di Databricks è come unisce l'ingegneria dei dati, l'analisi e il machine learning su un'unica piattaforma. Avere un ambiente unificato costruito attorno ad Apache Spark rende la collaborazione tra i team di dati molto più semplice. L'approccio Lakehouse funziona bene perché elimina la necessità di spostare i dati tra più strumenti. Le prestazioni sono forti per grandi set di dati e i notebook rendono l'esperimentazione, l'analisi e la collaborazione più efficienti. Nel complesso, semplifica i flussi di lavoro complessi dei dati pur rimanendo potente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Lo svantaggio principale è il costo e la complessità per i nuovi utenti. I prezzi possono essere difficili da prevedere, specialmente quando i carichi di lavoro aumentano inaspettatamente, e i costi di calcolo possono aumentare rapidamente se non monitorati attentamente. C'è anche una curva di apprendimento per i team che non sono già familiari con Spark o con le piattaforme di dati basate su cloud. Alcune configurazioni avanzate e ottimizzazioni richiedono risorse esperte, il che può rallentare l'adozione per i team di dati più piccoli o meno maturi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Databricks è uno strumento di analisi dei dati utilizzato dai nostri ingegneri progettisti per analizzare tutti i diversi tipi di dati finanziari e operativi della nostra azienda e creare un riepilogo di tutto, in modo che la comprensione del flusso di lavoro dell'azienda possa essere semplice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Uno dei principali svantaggi di Databricks è che il software è completamente basato su linguaggi di programmazione come Python, SQL, Scala, quindi se l'utente non ha conoscenza di questi linguaggi di programmazione, è molto difficile per loro utilizzare questa piattaforma. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utilizzo principalmente la piattaforma Databricks Data Intelligence per manipolare grandi set di dati che archiviamo nei bucket cloud e creare pipeline ETL, oltre a configurare notebook su cui svolgo molto lavoro esplorativo. Mi piace molto che tutto sembri pronto all'uso, come l'avvio rapido dei cluster, lo scaling che funziona in background e posso davvero smettere di preoccuparmi delle questioni infrastrutturali e concentrarmi sull'analisi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'interfaccia utente può sembrare lenta, specialmente quando sono nel bel mezzo di una sessione pesante con il notebook e a volte le cose sono semplicemente LENTE a cliccare o i lavori non si annullano quando lo chiedo. E ho appena iniziato a sperimentare con il software del cluster, e anche se è potente c'è sicuramente una curva di apprendimento mentre continuo a scavare tra le cose cercando di capire quale impostazione del cluster o del runtime sta facendo funzionare le cose diversamente dalle altre. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La piattaforma Databricks Data Intelligence è molto affidabile ed è bello sapere che l'architettura cloud native non è andata giù subito dopo che l'ho distribuita su Kubernetes. Onestamente, pensavo che l'integrazione Python/R sarebbe stata compromessa, quindi è stato uno shock scoprire che entrambi funzionavano senza alcun ritardo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quei prezzi delle licenze sono criminali per quello che si riceve. Inoltre, la gestione del "cas server" del prodotto è stata un vero incubo da cercare di capire. Ho passato due ore solo cercando di capire come usare le sessioni. Non c'è un modo diretto per ottenere aiuto dalla documentazione o da Google. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace come Databricks unisce l'ingegneria dei dati, l'analisi e l'IA in un'unica piattaforma. L'integrazione di Spark e Delta Lake è senza soluzione di continuità, le prestazioni sono eccellenti e la collaborazione tramite notebook è molto fluida. La sua stretta integrazione con i servizi Azure rende anche le pipeline di dati, la sicurezza e la scalabilità molto più semplici. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Lo svantaggio principale è il costo, soprattutto quando si eseguono carichi di lavoro grandi o di lunga durata. Il debug di lavori Spark complessi può essere impegnativo a volte, e l'ottimizzazione delle prestazioni richiede spesso una buona comprensione degli aspetti interni di Spark. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Questa è una piattaforma end-to-end che inizia con l'onboarding flessibile dei dati da più fonti, seguito dall'elaborazione attraverso un'architettura a medaglione. Il Unity Catalog viene utilizzato per la governance, la catalogazione e il tracciamento della provenienza dei dati. Databricks SQL serve come endpoint per casi d'uso come l'intelligenza aziendale, oltre all'integrazione a valle tramite endpoint API. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è nulla di particolarmente specifico, ma in certe situazioni, dipendiamo dai servizi cloud-native. Ad esempio, quando lavoriamo su Azure e puntiamo a una governance completa end-to-end, abbiamo bisogno di Azure Purview. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.