Databricks vs. Snowflake

Databricks si basa anche su formati aperti, standard aperti, open-source, un Data Catalog aperto e una condivisione aperta di Data Sharing. In combinazione con l'architettura open lakehouse di Databricks, non si è vincolati in alcun modo per quanto riguarda i dati. È possibile scegliere il motore e il formato più adatti alle proprie esigenze, senza essere vincolati alle compute di Databricks.

La natura componibile della Databricks Platform significa anche che non si è vincolati a ogni singolo componente quando si crea la propria piattaforma dati. Puoi personalizzare in base alle tue specifiche priorità aziendali e architetture enterprise.

Le funzionalità di supporto includono:

• Supporto completo per i formati di tabella Delta e Apache Iceberg™
• SQL conforme a ANSI e open source in Apache Spark™
• Condivisione aperta di Data Sharing con Delta Sharing
• Ottimizzazione predittiva per tutti i motori
• Governance unificata per data warehousing, BI e AI/ML su un data catalog aperto con Unity Catalog
• Funzioni di IA che ti consentono di sfruttare i modelli di IA di base direttamente nel tuo data warehouse
• Isolamento delle prestazioni, in modo che i consumer possano eseguire query sui dati tramite il proprio compute (SQL Warehouse o cluster), evitando conflitti con i producer

L'accesso ai dati zero-copy con Unity Catalog elimina il tradizionale compromesso tra controllo e collaborazione. Invece di duplicare i dati tra warehouse, aree geografiche o team, le organizzazioni definiscono le policy di accesso una sola volta e condividono viste sicure di dati attendibili ovunque sia necessario. Con questa funzionalità è possibile abilitare lo sviluppo di una piattaforma di metriche centralizzata, che supporti numerosi casi d'uso di dashboarding in tutte le linee di business (LOB), il tutto da un'unica fonte governata. Ciò consente inoltre di ridurre le pipeline di BI ridondanti esponendo set di dati governati direttamente tramite Unity Catalog, permettendo ai team aziendali di eseguire analitiche self-service senza dover gestire copie. Il modello zero-copy semplifica la governance, garantisce la coerenza e riduce drasticamente i costi e la complessità del Data Sharing aziendale.

Le funzionalità di supporto includono:

• Governance centralizzata con Unity Catalog per gestire, governare, controllare e tracciare centralmente i dati condivisi su un'unica piattaforma
• Condivisione tra più Workspace e più regioni con accesso in lettura alle tabelle Delta Lake
• Controllo degli accessi federato con Unity Catalog per mantenere la separazione tra producer e consumer
• Supporto per gli strumenti di BI e i SQL Warehouse, in modo che i dati condivisi possano essere eseguiti query direttamente tramite Databricks lakehouse, Power BI, Tableau e altri strumenti, senza estrazioni o importazioni
• Integrazione nativa Delta Sharing per condividere dati governati tra cloud o partner esterni
• Caricamento efficiente dei dati senza duplicazioni, perché i dati rimangono nel cloud nativo
• Efficienza dei costi grazie all'eliminazione della duplicazione dello storage e alla riduzione degli sprechi di compute, centralizzando la logica e minimizzando lo spostamento dei dati

Ottieni una governance senza pari utilizzando un unico catalogo per tutti i formati e i casi d'uso. Databricks unifica la governance con Unity Catalog, l'unica soluzione di governance unificata e aperta del settore per dati e AI. Consente a data scientist, analisti e ingegneri di scoprire, accedere e collaborare in modo sicuro su asset di dati e AI affidabili, migliorando la produttività e rispettando la conformità normativa.

Unity Catalog migliora l'interoperabilità e semplifica i processi di gestione dei dati per le organizzazioni che integrano set di dati e modelli eterogenei in ambienti diversi, incluse piattaforme cloud e database esterni.

Le tabelle gestite da Unity Catalog possono anche contribuire ad accelerare le query fino a 20 volte. Questo è possibile grazie a funzionalità quali il data skipping intelligente e il caching in-memory dei metadati delle transazioni, che migliorano notevolmente le prestazioni della pianificazione delle query. Puoi migliorare le prestazioni e ridurre i costi di oltre il 50% con le tabelle gestite, che automatizzano processi come il clustering e la raccolta di statistiche, riducendo così il carico di lavoro manuale e i costi di archiviazione.

Le funzionalità di supporto includono:

• Governance unificata su tutte le piattaforme con un unico catalogo
• Gestione degli accessi e sicurezza
• Provenienza dei dati per mostrare una vista completa di come i dati vengono trasformati e fluiscono
• Individuazione e osservabilità
• Accessibilità dei dati aperti
• Interoperabilità e collaborazione

Gli architetti e gli analisti dei dati devono ottenere informazioni rapidamente. Con Databricks, puoi ricavare insight da tutti i tuoi dati in un'unica piattaforma, senza dover replicare dati o gestire policy di accesso su più piattaforme. AI/BI è nativa di Databricks e unificata con Databricks SQL e Unity Catalog. Nessuna licenza separata da acquistare né data warehouse ombra da gestire. Ora puoi sperimentare la business intelligence con l'intelligenza dei dati. Gli agenti che guidano l'AI/BI hanno una conoscenza approfondita dei dati aziendali e della semantica di business, garantendo risposte accurate a domande in linguaggio naturale, personalizzate per la tua organizzazione. Anche i tuoi analisti dei dati ora dispongono di funzionalità self-service più intelligenti. Tramite un'interfaccia conversazionale, AI/BI Genie fornisce agli utenti risposte a domande in linguaggio naturale, riducendo la loro dipendenza da professionisti esperti.

Ora, gli insight in tempo reale sono semplificati grazie ai dati in streaming, così puoi migliorare immediatamente la precisione e l'operatività della tua business intelligence. È inoltre possibile pubblicare facilmente set di dati direttamente nei tuoi strumenti di BI preferiti (Power BI, Tableau, Looker, Excel, Fogli Google, Sigma, Qlick, ThoughtSpot e altri) senza dover gestire connessioni ODBC/JDBC.

Le funzionalità di supporto includono:

• Dashboard AI/BI per insight visivi assistiti dall'AI
• AI/BI Genie per porre domande sui dati in linguaggio naturale
• Pipeline di dati in streaming con Lakeflow Spark Declarative Pipelines
• Strumenti di BI integrati in modo da poterli pubblicare direttamente dal tuo data warehouse
• Bassa latenza per gestire i refresh incrementali dei dati

I data engineer e i data scientist devono lavorare fianco a fianco in modo che i dati giusti vengano preparati correttamente per i modelli giusti. Databricks fornisce una piattaforma unificata sia per il data ingegneria che per il Machine Learning, supportando una varietà di tipi di dati (inclusi i dati non strutturati) e l'elaborazione in tempo reale. Databricks ti aiuta anche a sfruttare un'ampia varietà di modelli di AI e fornisce soluzioni di inferenza convenienti.

Le funzionalità di supporto includono:

• MLFLOW
• Inferenza IA in tempo reale: casi d'uso
• Esegui carichi di lavoro di AI/ML distribuiti e notebook
• Funzionalità di LLMOps per la valutazione e il monitoraggio dei casi d'uso di GenAI

Databricks Lakebase aiuta a risolvere la frammentazione operativa e analitica introducendo un database operativo che viene eseguito insieme ai tuoi flussi di lavoro di analisi esistenti nella Databricks Data Intelligence Platform. Basato su PostgreSQL open source con compute e archiviazione separati, Lakebase offre funzionalità transazionali completamente gestite, tra cui inserimenti, aggiornamenti, eliminazioni a bassa latenza e ricerche puntuali veloci, ed è integrato con Delta Lake e Unity Catalog. Ciò apre le porte alle applicazioni in tempo reale per essere eseguite su larga Scale, affiancate a dashboard e modelli di ML senza duplicazione dei dati.

Eliminando la latenza e l'overhead operativo della sincronizzazione dei dati di elaborazione delle transazioni online (OLTP) nel data warehouse, Lakebase aiuta a modernizzare i carichi di lavoro transazionali per l'era dell'IA. I team possono alimentare app, APIs e motori decisionali in tempo reale utilizzando gli stessi set di dati governati a cui si affidano business analyst e data scientist. Si tratta di un cambiamento fondamentale nel panorama moderno dei dati.

Lakebase aiuta a unificare i casi d'uso operativi e analitici riducendo al minimo l'attrito tra i database e la lakehouse. Con il supporto nativo per la sincronizzazione delle tabelle Delta da e verso Lakebase, i team possono creare applicazioni che interagiscono con gli stessi set di dati utilizzati per le analitiche e l'IA, senza ricorrere a pipeline ETL inverse personalizzate.