Databricks

Databricks to platforma danych, na którą firmy zwracają się, gdy potrzebują połączyć przetwarzanie dużych zbiorów danych, analitykę i prace związane z uczeniem maszynowym na infrastrukturze chmurowej. Nasza ocena wskazuje, że jej dużą zaletą jest podejście lakehouse: stara się łączyć inżynierię danych i naukę o danych, zamiast zmuszać zespoły do łączenia oddzielnych systemów. Wadą jest to, że to wciąż poważna platforma, a nie lekkie narzędzie; wymaga wiedzy o danych, wydatków na chmurę oraz zespołu, który potrafi zająć się konfiguracją. W praktyce przypomina warsztat dla dużych zespołów danych, gdzie notatniki, potoki i prace nad modelami są blisko siebie. W porównaniu do starszych rozwiązań tylko magazynowych jest bardziej elastyczna; w porównaniu do prostszych narzędzi BI jest znacznie bardziej techniczna. Databricks ma siedzibę w Stanach Zjednoczonych, a katalog Astrina zaznacza ten kod kraju. Jest najskuteczniejsza dla organizacji z chaotycznymi, dużymi danymi i prawdziwymi ambicjami w zakresie ML, a mniej odpowiednia dla małych zespołów, które potrzebują tylko podstawowego raportowania.