Databricks Data Intelligence Platform Avaliações e Detalhes do Produto

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.

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.

O que eu realmente gosto no Databricks é como ele reúne tudo—engenharia de dados, análises e aprendizado de máquina—em um só lugar. Economiza muito tempo ao alternar entre fluxos de trabalho. Os notebooks colaborativos são super úteis ao trabalhar com uma equipe, e a integração com o Spark funciona sem muito esforço. O Delta Lake também é um ponto positivo—poder gerenciar grandes conjuntos de dados com versionamento e suporte a ACID é sinceramente um salva-vidas em cenários de produção. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A plataforma pode parecer um pouco intimidadora no início, especialmente se você for novo em ferramentas de big data. Configurar clusters e entender o modelo de preços me levou um tempo. Além disso, a interface do usuário às vezes fica lenta quando você está lidando com notebooks grandes ou alternando entre várias abas. Eu gostaria que a integração fosse um pouco mais amigável para iniciantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A Databricks se destaca em unificar engenharia de dados, análise e aprendizado de máquina em um ambiente colaborativo baseado em nuvem. Seu suporte a várias linguagens de programação (Python, SQL, Scala, R) a torna incrivelmente flexível. A arquitetura Lakehouse simplifica o gerenciamento de dados ao combinar o melhor dos data lakes e data warehouses. Os clusters de computação com escalonamento automático, a integração estreita com ferramentas como MLflow e os notebooks poderosos agilizam a experimentação e a implantação em produção. Também aprecio as frequentes atualizações de produtos e o compromisso com tecnologias de código aberto como Apache Spark e Delta Lake. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora poderoso, o Databricks tem uma curva de aprendizado — especialmente para usuários não técnicos ou aqueles novos em arquiteturas baseadas em Spark. Os preços podem escalar rapidamente se não forem monitorados de perto, particularmente com clusters sempre ativos. A interface do usuário, embora esteja melhorando, ainda parece pouco intuitiva em certas áreas (como gerenciamento de trabalhos ou permissões de cluster). Algumas integrações, especialmente com sistemas on-premise, exigem esforço adicional ou soluções alternativas personalizadas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto que o Databricks forneça um ambiente unificado para engenharia de dados, análises e aprendizado de máquina. A plataforma facilita a colaboração entre equipes, gerencia dados em grande escala de forma eficiente e constrói modelos avançados de IA usando a mesma infraestrutura. A integração com os principais provedores de nuvem e a arquitetura Lakehouse tornam o gerenciamento de dados tanto flexível quanto escalável. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Databricks seja uma plataforma poderosa e flexível, pode ser complexo de configurar e gerenciar, especialmente para equipes sem forte expertise em engenharia de dados. A estrutura de custos também pode se tornar cara para cargas de trabalho contínuas, e o ajuste de desempenho às vezes requer um conhecimento profundo de Spark e otimização de clusters. Além disso, a interface do usuário poderia ser mais intuitiva para usuários não técnicos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A Databricks se destaca por unificar engenharia de dados, análises e aprendizado de máquina em uma plataforma integrada. O que mais gosto é como ela lida de forma eficiente com volumes massivos de dados, ao mesmo tempo que permite o desenvolvimento colaborativo através de notebooks. A integração com o Apache Spark e a capacidade de executar cargas de trabalho escaláveis com ML, SQL e Python lado a lado a tornam uma potência para equipes orientadas por dados. Sua governança e arquitetura Delta Lake também garantem confiabilidade e segurança em todo o pipeline de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Databricks seja incrivelmente poderoso, a curva de aprendizado pode ser íngreme para usuários não técnicos ou equipes novas em computação distribuída. A interface do usuário, embora funcional, às vezes pode parecer um pouco desajeitada em comparação com plataformas de dados mais modernas. Além disso, gerenciar custos em um ambiente multiusuário requer uma governança cuidadosa, especialmente para equipes que executam trabalhos em grande escala e com uso intensivo de computação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Existem várias razões pelas quais eu gosto da Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks.

Temos usado o Databricks como uma Plataforma Unificada para Todas as nossas Cargas de Trabalho de Dados (pipelines e modelos) que abrange engenharia de dados, ciência de dados, análises e IA agentica.

Adoramos a arquitetura lakehouse que auxilia na integração de especialistas em data warehousing tradicional ao Databricks de maneira rápida e escalável.

Fizemos a atualização do Unity Catalog no ano passado, que simplificou a governança e o controle de acesso entre os ativos; e fizemos o computação Serverless este ano, que diminuiu tremendamente o tempo de inicialização/espera dos clusters.

Estamos explorando o espaço de IA Agentica agora, onde construímos prompts fáceis de entender para treinar agentes baseados em conjuntos de dados. Isso ajuda na criação de perfis/fatiamento/análise de dados por qualquer pessoa (mesmo um profissional de negócios não técnico).

A equipe de BI tem usado o Databricks para se conectar com nossos dashboards do Power BI, enquanto a equipe de Engenharia tem usado o Databricks para se conectar com o Airflow para criar/visualizar DAGs nativos.

Por último, mas não menos importante, o conceito de Notebook do Databricks é incrível. No mesmo notebook do Databricks, pode-se ter código em várias linguagens (Python, Scala, SQL, etc.) e cada uma pode ser alternada em tempo de execução. Notebooks colaborativos integrados com suporte para várias linguagens (Python, Scala, SQL, R) e coautoria em tempo real facilitam para as equipes iterarem juntas rapidamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

-- Custos imprevisíveis para pequenas equipes. Enfrentamos isso quando o fluxo de trabalho de IA de um de nossos agentes estava rodando por um longo tempo em um conjunto de dados muito pequeno.

-- Custos baseados em computação + armazenamento significam que a otimização é crítica. A cada trimestre, temos que realmente manter nossas previsões do Databricks atualizadas, pois não queremos uma grande diferença entre a previsão e o real.

-- Embora o Databricks suporte dashboards (com limitações), ele não pode substituir ferramentas de BI como Power BI, Tableau, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu realmente gosto na Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks é como ela reúne tudo em um só lugar. Em vez de ter que lidar com diferentes ferramentas para engenharia de dados, análise, aprendizado de máquina e governança, você pode fazer tudo em um único ambiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Honestamente, o que acho um pouco frustrante sobre a Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks é que, embora seja incrivelmente poderosa, também pode parecer avassaladora às vezes. Há uma curva de aprendizado acentuada, especialmente para equipes que estão apenas começando e não têm muita experiência com Spark ou sistemas distribuídos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A Databricks se destaca por unificar engenharia de dados, análises e IA/ML em uma única plataforma. A arquitetura Lakehouse preenche a lacuna entre data lakes e data warehouses, tornando-a incrivelmente eficiente para gerenciar dados estruturados e não estruturados. Eu aprecio especialmente a integração perfeita com o Apache Spark, o suporte robusto a notebooks para desenvolvimento colaborativo e a simplicidade do Delta Lake para armazenamento de dados versionados. Recursos como AutoML e Unity Catalog trazem governança e inteligência juntos, tornando mais fácil escalar análises de forma segura e confiável. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora poderosa, a plataforma tem uma curva de aprendizado — especialmente para equipes não familiarizadas com Spark ou computação distribuída. Alguns recursos (como o Unity Catalog ou computação sem servidor) podem ser específicos de região ou limitados pela compatibilidade do provedor de nuvem. Além disso, a depuração de tarefas e o gerenciamento de custos de clusters podem ser desafiadores sem monitoramento e marcação cuidadosos, particularmente em projetos de escala empresarial. Análise coletada por e hospedada no G2.com.