Databricks vs. Snowflake

Databricks también se basa en formatos abiertos, estándares abiertos, código abierto, un catálogo de datos abierto y el uso compartido de datos abierto. En combinación con la arquitectura de lakehouse abierta de Databricks, obtiene cero dependencia para sus datos. Puede elegir el motor y el formato que mejor funcionen para usted, y no está atado a la computación de Databricks.

La naturaleza por componentes de la plataforma de Databricks también significa que no estás limitado a usar cada componente cuando creas tu propia plataforma de datos. Puede personalizarlo en función de sus prioridades empresariales y arquitecturas corporativas específicas.

Las capacidades de soporte incluyen:

• Soporte completo para los formatos de tabla Delta y Apache Iceberg™
• compatible con ANSI SQL y código abierto en Apache Spark™
• Uso compartido de datos abierto con Delta Sharing
• Optimización predictiva para todos los motores
• Gobernanza unificada para el almacenamiento de datos, BI y AI/ML en un catálogo de datos abierto con Unity Catalog
• Funciones de IA que le permiten aprovechar los modelos de IA fundacionales directamente en su data warehouse
• Aislamiento de rendimiento para que los consumidores puedan consultar datos a través de su propio cómputo (almacén de SQL o clúster), evitando la contención con los productores

El acceso a los datos de copia cero con Unity Catalog elimina la disyuntiva tradicional entre el control y la colaboración. En lugar de duplicar los datos en almacenes, regiones o equipos, las organizaciones definen las políticas de acceso una sola vez y comparten vistas seguras de los datos confiables donde sea necesario. Con esta funcionalidad, puede habilitar el desarrollo de una plataforma de métricas centralizada, que atiende a muchos casos de uso de paneles de control en todas las líneas de negocio (LOB), todo desde una única fuente gobernada. Esto también le ayuda a reducir las canalizaciones de BI redundantes al exponer conjuntos de datos gobernados directamente a través de Unity Catalog, lo que permite a los equipos de negocio autogestionar los análisis sin mantener copias. El modelo de copia cero simplifica la gobernanza, garantiza la coherencia y reduce drásticamente el costo y la complejidad del intercambio de datos empresariales.

Las funcionalidades de soporte incluyen:

• Gobernanza centralizada con Unity Catalog para gestionar, gobernar, auditar y hacer un seguimiento de forma centralizada de los datos compartidos en una única plataforma
• Uso compartido entre áreas de trabajo y entre regiones con acceso de lectura a las tablas de Delta Lake
• Control de acceso federado con Unity Catalog para mantener la separación entre productor y consumidor
• Compatibilidad con herramientas de BI y almacenes de SQL para que los datos compartidos se puedan consultar directamente a través de Databricks Lakehouse, Power BI, Tableau y otras herramientas, sin extracciones ni importaciones
• Integración nativa con Delta Sharing para compartir datos gobernados entre nubes o con socios externos
• Carga de datos eficiente sin duplicación, ya que los datos permanecen en la nube nativa
• Eficiencia de costos al eliminar la duplicación de almacenamiento y reducir el desperdicio de computación mediante la centralización de la lógica y la minimización del movimiento de datos

Obtén una gobernanza inigualable al usar un único catálogo para todos los formatos y casos de uso. Databricks unifica la gobernanza con Unity Catalog, la única solución de gobernanza unificada y abierta del sector para datos e IA. Permite que los científicos de datos, analistas e ingenieros descubran, accedan y colaboren de forma segura en activos de datos y de IA confiables, lo que aumenta la productividad y garantiza el cumplimiento normativo.

Unity Catalog mejora la interoperabilidad y simplifica los procesos de gestión de datos para las organizaciones que integran diversos conjuntos de datos y modelos en diferentes entornos, incluidas las plataformas en la nube y las bases de datos externas.

Las tablas gestionadas de Unity Catalog también pueden ayudarlo a acelerar las consultas hasta 20 veces. Esto es posible gracias a funciones como la omisión inteligente de datos y el almacenamiento en caché en memoria de los metadatos transaccionales, que mejoran considerablemente el rendimiento de la planificación de consultas. Puede mejorar el rendimiento y reducir los costos en más de un 50 % con las tablas gestionadas, que automatizan procesos como la agrupación en clústeres y la recopilación de estadísticas, lo que reduce la sobrecarga manual y los costos de almacenamiento.

Las capacidades de soporte incluyen:

• Gobernanza unificada en todas las plataformas con un solo catálogo
• Gestión de acceso y seguridad
• Linaje de datos para mostrar una vista integral de cómo se transforman y fluyen los datos
• Descubrimiento y observabilidad
• Accesibilidad abierta a los datos
• Interoperabilidad y colaboración

Los arquitectos y analistas de datos necesitan obtener información rápidamente. Con Databricks, puede obtener información de todos sus datos en una sola plataforma, sin necesidad de replicar datos ni gestionar políticas de acceso en múltiples plataformas. La AI/BI es nativa de Databricks y está unificada con Databricks SQL y Unity Catalog. No hay que adquirir licencias por separado ni gestionar almacenes de datos paralelos. Ahora puede experimentar la inteligencia empresarial con la inteligencia de datos. Los agentes que impulsan la AI/BI tienen un profundo conocimiento de los datos de su empresa y de su semántica empresarial, lo que garantiza que obtenga respuestas precisas a preguntas en lenguaje natural, adaptadas a su organización. Sus analistas de datos ahora también cuentan con capacidades de autoservicio más inteligentes. A través de una interfaz conversacional, AI/BI Genie ofrece a los usuarios respuestas a preguntas en lenguaje natural, a la vez que reduce su dependencia de los profesionales expertos.

Ahora, obtener insights en tiempo real es más simple con los datos de streaming, por lo que puede mejorar de inmediato la precisión y la capacidad de acción de su business intelligence. También puede publicar conjuntos de datos sin problemas directamente en sus herramientas de BI favoritas (Power BI, Tableau, Looker, Excel, Google Sheets, Sigma, Qlick, ThoughtSpot y más) sin gestionar conexiones ODBC/JDBC.

Las capacidades de soporte incluyen:

• Paneles de IA/BI para percepciones visuales asistidas por IA
• AI/BI Genie para hacer preguntas sobre los datos en lenguaje natural
• Canalizaciones de datos de streaming con Lakeflow Spark Declarative Pipelines
• Herramientas de BI integradas para que pueda publicar en ellas directamente desde su data warehouse
• Baja latencia para gestionar las actualizaciones incrementales de datos

Los ingenieros de datos y los científicos de datos necesitan trabajar en estrecha colaboración para que los datos correctos se preparen adecuadamente para los modelos correctos. Databricks ofrece una plataforma unificada tanto para la ingeniería de datos como para el machine learning, que admite una variedad de tipos de datos (incluidos los datos no estructurados) y el procesamiento en tiempo real. Databricks también le ayuda a aprovechar una amplia variedad de modelos de IA y ofrece soluciones de inferencia rentables.

Las capacidades de soporte incluyen:

• MLflow
• Inferencia de IA en tiempo real: casos de uso
• Ejecuta cargas de trabajo de IA/ML distribuidas y notebooks
• Funciones de LLMOps para evaluar y supervisar casos de uso de GenAI

Databricks Lakebase ayuda a abordar la fragmentación operativa y analítica al introducir una base de datos operativa que se ejecuta junto con sus flujos de trabajo de análisis existentes en la plataforma de inteligencia de datos de Databricks. Desarrollada sobre PostgreSQL de código abierto con computación y almacenamiento separados, Lakebase ofrece capacidades transaccionales totalmente gestionadas, que incluyen inserciones de baja latencia, actualizaciones, eliminaciones y búsquedas puntuales rápidas, y está integrada con Delta Lake y Unity Catalog. Esto abre la puerta para que las aplicaciones en tiempo real se ejecuten a escala, junto con los dashboards y los modelos de ML, sin duplicación de datos.

Al eliminar la latencia y la sobrecarga operativa de sincronizar los datos del procesamiento de transacciones en línea (OLTP) en el data warehouse, Lakebase ayuda a modernizar las cargas de trabajo transaccionales para la era de la IA. Los equipos pueden potenciar aplicaciones, API y motores de decisión en tiempo real, utilizando los mismos conjuntos de datos gobernados de confianza para analistas de negocio y científicos de datos. Es un cambio fundamental en el panorama de datos moderno.

Lakebase ayuda a unificar los casos de uso operativos y analíticos, ya que minimiza la fricción entre las bases de datos y el lakehouse. Con compatibilidad nativa para sincronizar tablas Delta desde y hacia Lakebase, los equipos pueden crear aplicaciones que interactúan con los mismos conjuntos de datos que se usan para el análisis y la IA, sin depender de pipelines de ETL inverso personalizados.