Avaliações e Detalhes do Produto Databricks Data Intelligence Platform

O Databricks é fácil de usar e simples de começar, mesmo ao lidar com grandes volumes de dados. Ele reúne tudo, como processamento de dados, análises e IA em um só lugar, então minha equipe não precisa de várias ferramentas. A plataforma integra-se perfeitamente com ferramentas comuns como painéis de BI, fluxos de trabalho e serviços em nuvem. Seus notebooks tornam o trabalho diário frequente e conveniente, permitindo que nossas equipes colaborem em tempo real. Existem muitos recursos integrados para dados, análises e aprendizado de máquina sem complexidade adicional. O suporte ao cliente, a documentação e os recursos da comunidade tornam mais fácil resolver problemas rapidamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Databricks pode ser caro e imprevisível em termos de custo, especialmente para pequenas equipes se as cargas de trabalho durarem mais do que o esperado. É necessário conhecimento técnico para configurar, gerenciar e otimizar o desempenho, o que pode ser desafiador para usuários não técnicos. Os custos precisam ser monitorados com frequência, já que computação e armazenamento são cobrados separadamente. Embora tenha dashboards básicos, ainda depende de ferramentas como Power BI ou Tableau para relatórios completos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Databricks é como ele reúne engenharia de dados, análise e aprendizado de máquina em uma única plataforma. Ter um ambiente unificado construído em torno do Apache Spark facilita muito a colaboração entre as equipes de dados. A abordagem Lakehouse funciona bem porque elimina a necessidade de mover dados entre várias ferramentas. O desempenho é forte para grandes conjuntos de dados, e os notebooks tornam a experimentação, análise e colaboração mais eficientes. No geral, ele simplifica fluxos de trabalho de dados complexos, mantendo-se poderoso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A principal desvantagem é o custo e a complexidade para novos usuários. Os preços podem ser difíceis de prever, especialmente quando as cargas de trabalho escalam inesperadamente, e os custos de computação podem aumentar rapidamente se não forem monitorados de perto. Há também uma curva de aprendizado para equipes que não estão familiarizadas com o Spark ou plataformas de dados baseadas em nuvem. Algumas configurações e otimizações avançadas requerem recursos experientes, o que pode retardar a adoção para equipes de dados menores ou menos maduras. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu uso principalmente a Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks para manipular grandes conjuntos de dados que armazenamos em buckets na nuvem e criar pipelines de ETL, além de configurar notebooks nos quais faço muito trabalho exploratório. Gosto muito que tudo parece pronto para usar, como o início rápido dos clusters, o escalonamento que funciona em segundo plano e posso realmente parar de me preocupar com questões de infraestrutura e focar na análise. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A interface do usuário pode parecer lenta, especialmente quando estou no meio de uma sessão pesada de notebook e, às vezes, as coisas são simplesmente LENTAS para clicar ou os trabalhos não são cancelados quando eu peço. E eu só comecei a mexer com o software de cluster na verdade, e embora seja poderoso, definitivamente há uma curva de aprendizado enquanto ainda estou explorando as coisas ocasionalmente tentando descobrir qual configuração de cluster ou tempo de execução está fazendo as coisas funcionarem de maneira diferente das outras. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks é muito confiável e é bom saber que a arquitetura nativa da nuvem não caiu logo após eu tê-la implantado no Kubernetes. Honestamente, pensei que a integração Python/R estaria quebrada, então foi um choque descobrir que ambos rodaram sem qualquer atraso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Esses preços de licença são criminosos pelo que você recebe. Além disso, o gerenciamento do "cas server" do produto tem sido uma dor absoluta para tentar entender. Passei duas horas apenas tentando entender como usar as sessões. Não há uma maneira direta de obter ajuda da documentação ou do Google. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu usei aproximadamente várias plataformas de Análise de Dados, mas o ambiente amigável e os recursos do Databricks sempre me proporcionam uma experiência confiável e satisfatória, o que me dá confiança para lidar com grandes conjuntos de dados sem qualquer problema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nunca tive qualquer problema com os serviços deles, em vez disso, eles nos oferecem o melhor suporte ao usuário para gerenciar todas as nossas integrações AIML e novas implementações de IA. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A Databricks tornou o trabalho com grandes conjuntos de dados muito mais fácil para nossa equipe. Os notebooks colaborativos nos ajudam a compartilhar ideias e resolver problemas juntos, e a capacidade de escalonamento da plataforma significa que não precisamos nos preocupar com limites. Isso acelerou nossos projetos de análise e aprendizado de máquina, e conectar-se a diferentes fontes de dados é muito fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A configuração inicial foi um pouco confusa, e alguns dos recursos avançados poderiam ter uma documentação melhor. Descobrir o preço levou algum tempo, mas uma vez que começamos, os benefícios ficaram claros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Estou usando o Databricks há cerca de 1 ano. Em uma semana, eu o utilizo aproximadamente 3-4 dias. Tudo está integrado, o que significa que não preciso alternar entre várias ferramentas para realizar diferentes tarefas. Isso realmente melhora a colaboração da equipe. Compartilhar notebooks e colaborar em modelos é super fácil. Isso tem sido ótimo para nossa equipe, já que frequentemente trabalhamos juntos em projetos e precisamos ver o código e o progresso uns dos outros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Este é provavelmente o maior inconveniente. O Databricks pode ficar bastante caro, especialmente se você não monitorar seu uso com cuidado. É definitivamente uma plataforma mais adequada para equipes com um orçamento maior ou organizações que precisam de processamento de dados pesado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Esta ferramenta pode ser implementada em quase qualquer plataforma e oferece uma ampla gama de recursos analíticos integrados. Ela oferece um conjunto completo de funções analíticas que facilitam as operações e proporcionam uma perspectiva abrangente sobre a tecnologia. Seu desempenho em análises de big data é excepcional, pois foi projetada para lidar e processar grandes quantidades de informações de forma eficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Requer um pouco mais de tempo para um administrador de banco de dados e é um pouco difícil de configurar ao migrar a infraestrutura. Às vezes, alguns ajustes são necessários para encontrar a solução exata. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Esta plataforma é excelente para escalar grandes modelos de linguagem (LLMs) e aplicações de IA generativa. Ela oferece um local unificado para gerenciar a segurança e acessar arquivos de dados em vários ambientes de nuvem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Databricks é projetado para lidar com grandes conjuntos de dados, então usá-lo para tarefas menores pode parecer excessivo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o Databricks é que ele consolida muito facilmente a engenharia de dados, a ciência de dados e a análise – tudo em um só lugar. Portanto, posso processar grandes conjuntos de dados rapidamente, executar operações de aprendizado de máquina muito complexas, tudo sem trocar de ferramentas. A colaboração através de notebooks com minha equipe em tempo real realmente reduziu muito o vai e vem que eu costumava ter. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O grande problema é que os preços podem aumentar rapidamente se eu não tomar cuidado com o tamanho do cluster ou se eu esquecer de desligá-los. Tive que aprender a usar alguns dos recursos mais avançados, como o Unity Catalog e os conectores do MLflow, se quisesse usá-los bem. A única coisa que eu acrescentaria é uma interface fácil, como em alguns produtos de BI. Pode ser avassalador para o novato. Análise coletada por e hospedada no G2.com.