Databricks es una de las plataformas de datos y análisis más adoptadas y modernas a nivel global, diseñada para unificar ingeniería de datos, ciencia de datos y análisis de negocio sobre una misma base tecnológica. Miles de organizaciones, desde startups innovadoras hasta grandes corporaciones y entidades gubernamentales, utilizan Databricks para acelerar el desarrollo de productos basados en datos, reducir la complejidad operativa e impulsar la innovación mediante inteligencia artificial y machine learning a escala.
¿Por qué Databricks?
Velocidad en la entrega de valor
Acelera todo el ciclo, desde la ingestión de datos hasta la producción de modelos analíticos o de machine learning, reduciendo el time-to-insight y mejorando la toma de decisiones basada en datos.
Unificación de equipos y flujos de trabajo
Databricks unifica en una sola plataforma a ingenieros, científicos de datos y analistas, fomentando una colaboración sin fricciones y eliminando silos y traslados innecesarios de datos entre herramientas.
Reducción de costos operativos
Gracias al modelo lakehouse, se evitan duplicaciones y se permiten múltiples cargas de trabajo sobre una única fuente de verdad, reduciendo la complejidad operativa y los costos de infraestructura y mantenimiento.
Mejor gobernanza y cumplimiento
Con Unity Catalog y Delta Lake, se centraliza el control de permisos, linaje y calidad de datos, facilitando el cumplimiento de normativas como GDPR, HIPAA y SOX.
Liderazgo en computación en la nube
Databricks nombrado líder en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® de 2024 para plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático.
Databricks nombrado líder en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® de 2024 para plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático.
Características
Databricks se ha posicionado como líder en plataformas de análisis y ciencia de datos por una combinación de innovación tecnológica, enfoque unificado y adaptabilidad empresarial, lo que ha sido respaldado por analistas como Gartner y Forrester en sus respectivos cuadrantes y olas de líderes (Magic Quadrant for Data Science and ML Platforms, Forrester Wave for AI/ML Platforms). Aquí te resumo sus principales características diferenciadoras:
Lakehouse Architecture
Funciona de forma nativa en AWS, Azure y Google Cloud, integrándose con herramientas propias de cada nube(S3, Azure Data Lake, Google Storage, Power BI), lo que facilita su adaptación al stack tecnológico del cliente.
Funciona de forma nativa en AWS, Azure y Google Cloud, integrándose con herramientas propias de cada nube(S3, Azure Data Lake, Google Storage, Power BI), lo que facilita su adaptación al stack tecnológico del cliente.
Delta Lake, el estándar en almacenamiento
Delta Lake, el formato open source impulsado por Databricks, ofrece transacciones ACID, versionado y alto rendimiento para cargas batch y streaming, siendo el núcleo técnico del Lakehouse.
Delta Lake, el formato open source impulsado por Databricks, ofrece transacciones ACID, versionado y alto rendimiento para cargas batch y streaming, siendo el núcleo técnico del Lakehouse.
Data Teams, conectados
Databricks integra notebooks, control de versiones, repositorios y colaboración en tiempo real, facilitando el trabajo conjunto de data engineers, scientists y analistas en un solo entorno, con soporte para SQL, Python, Scala y R.
Databricks integra notebooks, control de versiones, repositorios y colaboración en tiempo real, facilitando el trabajo conjunto de data engineers, scientists y analistas en un solo entorno, con soporte para SQL, Python, Scala y R.
Potencia distribuida con Spark + Photon
Databricks, basado en Apache Spark, incorpora Photon, su motor optimizado que mejora hasta 20 veces el rendimiento en cargas analíticas SQL, posicionándolo como competidor de Snowflake y BigQuery.
Databricks, basado en Apache Spark, incorpora Photon, su motor optimizado que mejora hasta 20 veces el rendimiento en cargas analíticas SQL, posicionándolo como competidor de Snowflake y BigQuery.
Potencia ML con MLOps integrado
Incluye herramientas para el ciclo completo de ML: experiment tracking (MLflow), deployment, versionamiento y monitoreo de modelos. Esto facilita pasar de experimentos a producción sin necesidad de herramientas externas.
Incluye herramientas para el ciclo completo de ML: experiment tracking (MLflow), deployment, versionamiento y monitoreo de modelos. Esto facilita pasar de experimentos a producción sin necesidad de herramientas externas.
Seguridad, gobernanza y compliance empresarial
Unity Catalog, Databricks centraliza metadatos, permisos y gobernanza, cumpliendo con estándares como GDPR y HIPAA, ideal para entornos regulados.
Unity Catalog, Databricks centraliza metadatos, permisos y gobernanza, cumpliendo con estándares como GDPR y HIPAA, ideal para entornos regulados.
Compatibilidad multicloud y flexibilidad
Funciona de forma nativa en AWS, Azure y Google Cloud, con integración con herramientas propias de cada nube (como S3, Azure Data Lake, Google Storage, Power BI, etc.), lo cual lo hace adaptable al stack tecnológico del cliente.
Funciona de forma nativa en AWS, Azure y Google Cloud, con integración con herramientas propias de cada nube (como S3, Azure Data Lake, Google Storage, Power BI, etc.), lo cual lo hace adaptable al stack tecnológico del cliente.
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