Databricks vs. Snowflake

O Databricks também é construído sobre formatos abertos, padrões abertos, código aberto, um catálogo de dados aberto e compartilhamento de dados aberto. Combinado com a arquitetura de lakehouse aberto do Databricks, você não fica preso a um fornecedor para seus dados. Você pode escolher o mecanismo e o formato que funcionam melhor para você, e não fica preso ao compute do Databricks.

A natureza modular da Databricks Platform também significa que você não fica preso a todos os componentes ao criar sua própria plataforma de dados. Você pode personalizar com base em suas prioridades de negócios específicas e arquiteturas corporativas.

As funcionalidades compatíveis incluem:

• Suporte completo para os formatos de tabela Delta e Apache Iceberg™
• SQL compatível com ANSI e código aberto no Apache Spark™
• Compartilhamento de dados aberto com Delta Sharing
• Otimização preditiva para todos os mecanismos
• Governança unificada para data warehousing, BI e AI/ML em um catálogo de dados aberto com o Unity Catalog
• Funções de IA que permitem aproveitar modelos de IA fundacionais diretamente no seu data warehouse
• Isolamento de desempenho para que os consumidores possam consultar dados por meio de sua própria compute (SQL Warehouse ou cluster), evitando contenção com os produtores

O acesso a dados sem cópia com o Unity Catalog elimina o trade-off tradicional entre controle e colaboração. Em vez de duplicar dados em warehouses, regiões ou equipes, as organizações definem políticas de acesso uma vez e compartilham visualizações seguras de dados confiáveis onde quer que sejam necessários. Com esse recurso, você pode permitir o desenvolvimento de uma plataforma de métricas centralizada — atendendo a muitos casos de uso de painéis em diferentes linhas de negócios (LOBs) — tudo a partir de uma única fonte governada. Isso também ajuda a reduzir pipelines de BI redundantes, expondo conjuntos de dados governados diretamente através do Unity Catalog, o que permite que as equipes de negócios realizem analítica por autoatendimento sem manter cópias. O modelo sem cópia simplifica a governança, garante a consistência e reduz drasticamente o custo e a complexidade do compartilhamento de dados empresariais.

Os recursos de suporte incluem:

• Governança centralizada com o Unity Catalog para gerenciar, administrar, auditar e rastrear dados compartilhados de forma centralizada em uma única plataforma
• Compartilhamento entre workspaces e regiões com acesso de leitura às tabelas do Delta Lake
• Controle de acesso federado com o Unity Catalog para manter a separação produtor-consumidor
• Suporte para ferramentas de BI e SQL Warehouse para que os dados compartilhados possam ser consultados diretamente pelo Databricks lakehouse, Power BI, Tableau e outras ferramentas — sem extrações ou importações
• Integração nativa do Delta Sharing para compartilhar dados governados entre nuvens ou com parceiros externos
• Carregamento de dados eficiente sem duplicação de dados, porque os dados permanecem na nuvem nativa
• Eficiência de custo, eliminando a duplicação de armazenamento e reduzindo o desperdício de compute ao centralizar a lógica e minimizar a movimentação de dados

Obtenha governança incomparável usando um único catálogo para todos os formatos e casos de uso. O Databricks unifica a governança com o Unity Catalog, a única solução de governança unificada e aberta do setor para dados e IA. Capacita cientistas de dados, analistas e engenheiros a descobrir, acessar e colaborar com segurança em dados e ativos de IA confiáveis, aumentando a produtividade e aderindo ao compliance regulatório.

Unity Catalog aprimora a interoperabilidade e simplifica os processos de gestão de dados para organizações que integram diversos datasets e modelos em diferentes ambientes, incluindo plataformas cloud e bancos de dados externos.

As tabelas gerenciadas do Unity Catalog também podem ajudar a acelerar suas consultas em até 20x. Isso é alcançável por meio de recursos como salto de dados inteligente e cache na memória de metadados de transação, que melhoram significativamente o desempenho do planejamento de consultas. Você pode ganhar desempenho e reduzir os custos em mais de 50% com tabelas gerenciadas, que automatizam processos como clusterização e coleta de estatísticas, reduzindo assim a sobrecarga manual e os custos de armazenamento.

As funcionalidades compatíveis incluem:

• Governança unificada em todas as plataformas com um único catálogo
• Gerenciamento de acesso e segurança
• Linhagem de dados para mostrar uma visão abrangente de como os dados são transformados e fluem
• Descoberta e observabilidade
• Acessibilidade de dados abertos
• Interoperabilidade e colaboração

Arquitetos e analistas de dados precisam obter informações rapidamente. Com o Databricks, você pode extrair entendimentos de todos os seus dados em uma única plataforma, sem precisar replicar dados ou gerenciar políticas de acesso em várias plataformas. AI/BI é nativo do Databricks e unificado com o Databricks SQL e o Unity Catalog. Não há licenças separadas para adquirir nem data warehouses para gerenciar. Agora você pode experimentar o Business Intelligence com a inteligência de dados. Os agentes que impulsionam o AI/BI têm profundo conhecimento dos dados da sua empresa e da sua semântica de negócios, garantindo que você obtenha respostas precisas para perguntas em linguagem natural, personalizadas para a sua organização. Seus analistas de dados agora também têm recursos de autoatendimento mais inteligentes. Por meio de uma interface de conversação, o AI/BI Genie fornece aos usuários respostas para perguntas em linguagem natural, reduzindo a dependência de profissionais especializados.

Agora, suas percepções em tempo real são simplificadas com dados de transmissão, para que você possa melhorar imediatamente a precisão e a acionabilidade da sua inteligência de negócios. Você também pode publicar conjuntos de dados de forma integrada diretamente nas suas ferramentas de BI favoritas (Power BI, Tableau, Looker, Excel, Google Sheets, Sigma, Qlick, ThoughtSpot e muito mais) sem gerenciar conexões ODBC/JDBC.

Os recursos de suporte incluem:

• AI/BI Dashboards para percepções visuais assistidas por IA
• AI/BI Genie para fazer perguntas sobre dados em linguagem natural
• Pipelines de dados de transmissão com Lakeflow Spark Declarative Pipelines
• Ferramentas de BI integradas para que você possa publicar diretamente nelas a partir do seu data warehouse
• Baixa latência para gerenciar dados incrementais refresh

Engenheiros e cientistas de dados precisam trabalhar lado a lado para que os dados certos sejam preparados adequadamente para os modelos certos. O Databricks oferece uma plataforma unificada para engenharia de dados e machine learning, com suporte a uma variedade de tipos de dados (incluindo dados não estruturados) e processamento em tempo real. O Databricks também ajuda você a aproveitar uma ampla variedade de modelos de IA e fornece soluções de inferência com bom custo-benefício.

As funcionalidades de suporte incluem:

• MLflow
• Casos de uso de inferência de IA em tempo real
• Execute cargas de trabalho de AI/ML distribuídas e notebooks
• LLMOps: recursos para avaliar e monitoramento casos de uso de GenAI

O Databricks Lakebase ajuda a resolver a fragmentação operacional e analítica ao introduzir um banco de dados operacional que é executado junto com seus fluxos de trabalho de análise existentes na Databricks Data Intelligence Platform. Desenvolvido em PostgreSQL de código aberto com compute e armazenamento separados, o Lakebase oferece recursos transacionais totalmente gerenciados, incluindo inserções, atualizações e exclusões de baixa latência e pesquisas pontuais rápidas, e é integrado ao Delta Lake e ao Unity Catalog. Isso abre as portas para que aplicações em tempo real sejam executadas em escala, lado a lado com dashboards e modelos de ML sem duplicação de dados.

Ao eliminar a latência e a sobrecarga operacional da sincronização de dados de processamento de transações online (OLTP) com o data warehouse, o Lakebase ajuda a modernizar as cargas de trabalho transacionais para a era da IA. As equipes podem alimentar apps, APIs e mecanismos de decisão em tempo real usando os mesmos conjuntos de dados governados nos quais confiam os analistas de negócios e cientistas de dados. É uma mudança fundamental no cenário de dados moderno.

O Lakebase ajuda a unificar casos de uso operacionais e analíticos, minimizando o atrito entre bancos de dados e o lakehouse. Com suporte nativo para sincronizar tabelas Delta de e para o Lakebase, as equipes podem criar aplicativos que interagem com os mesmos datasets usados para analítica e IA, sem depender de pipelines de ETL reverso personalizados.