Databricks

Databricks वह डेटा प्लेटफ़ॉर्म है जिस पर कंपनियाँ तब भरोसा करती हैं जब उन्हें क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर के शीर्ष पर बड़े डेटा प्रोसेसिंग, एनालिटिक्स और मशीन-लर्निंग कार्यों को मिलाने की आवश्यकता होती है। हमारे आकलन के अनुसार, इसका बड़ा लाभ लेकहाउस दृष्टिकोण है: यह डेटा इंजीनियरिंग और डेटा विज्ञान के बीच पुल बनाने की कोशिश करता है, बजाय इसके कि टीमों को अलग-अलग सिस्टम को जोड़ने के लिए मजबूर किया जाए। इसका नकारात्मक पहलू यह है कि यह अभी भी एक गंभीर प्लेटफ़ॉर्म है, हल्का उपकरण नहीं; यह डेटा विशेषज्ञता, क्लाउड खर्च और एक टीम की मांग करता है जो सेटअप को संभाल सके। व्यावहारिक रूप से, यह बड़े डेटा टीमों के लिए एक कार्यस्थल की तरह लगता है, जहाँ नोटबुक, पाइपलाइन्स, और मॉडल कार्य निकटता से एक साथ होते हैं। पुराने केवल गोदाम सेटअप की तुलना में यह अधिक लचीला है; सरल BI उपकरणों की तुलना में यह तकनीकी रूप से बहुत अधिक है। Databricks अमेरिका में आधारित है, और Astrina कैटलॉग उस देश के कोड को नोट करता है। यह उन संगठनों के लिए सबसे मजबूत है जिनके पास गंदा, बड़े पैमाने का डेटा और वास्तविक ML महत्वाकांक्षाएँ हैं, और छोटे टीमों के लिए कम उपयुक्त है जिन्हें केवल बुनियादी रिपोर्टिंग की आवश्यकता होती है।