Databricks vs Snowflake: comparação de ferramentas ETL

As soluções de ETL são essenciais para que as organizações utilizem totalmente e obtenham insights de dados produzidos por várias fontes. Considere esta comparação de Databricks e Snowflake para sua organização.

Com cada vez mais soluções entrando no mercado de software corporativo, as organizações têm usado muitas fontes de dados para seus processos operacionais. Para transferir e compartilhar adequadamente seus dados e informações organizacionais entre sistemas de software, é necessário usar uma ferramenta ETL eficaz. Este recurso analisará dois dos principais produtos ETL, Databricks e Snowflake, para que você possa ver qual atenderia melhor às suas necessidades de extração, transformação e carregamento de dados. (Leia também o artigo de comparação de ferramentas ETL da TechRepublic sobre Dremio vs. Snowflake.)

O que é Databricks?

O Databricks ETL é uma solução de dados e IA que as organizações podem usar para acelerar o desempenho e a funcionalidade dos pipelines de ETL. A ferramenta pode ser usada em vários setores e fornece recursos de gerenciamento de dados, segurança e governança.

O que é Floco de Neve?

Snowflake é um software que fornece aos usuários um data lake e um ambiente de armazenamento para processamento, unificação e transformação de dados. Ele foi projetado para simplificar pipelines de dados complexos e pode ser usado com outras ferramentas de integração de dados para maior funcionalidade.

Comparação de software Databricks vs. Snowflake

Qual tem melhor integração e sincronização?

A solução Databricks permite que os usuários obtenham pleno uso de seus dados, eliminando os silos que podem complicar os dados. Os silos de dados tradicionalmente separam engenharia de dados, análise, BI, ciência de dados e aprendizado de máquina. As empresas podem evitar jardins murados proprietários e outras restrições removendo esses silos e permitindo que os usuários em e gerenciem seus dados estruturados e não estruturados por meio da plataforma Databricks. Os usuários simplesmente sincronizam seus dados por meio de uma conexão Databricks Data Lake para o total e recursos de atualização automática de dados.

O Snowflake oferece e à transformação de dados durante o carregamento e depois de carregado no ambiente da plataforma. O software tem integração de muitas ferramentas e soluções populares para fácil extração e transformação de dados no banco de dados de destino por meio de conectividade nativa com o Snowflake. O Snowflake cuida de várias operações de integração, incluindo a preparação, migração, movimentação e gerenciamento de dados. Além disso, o sistema oferece recursos para carregamento de dados de locais de arquivos externos e internos, carregamento em massa, carregamento contínuo e outras opções de carregamento de dados.

Qual tem melhor visualização de dados?

O Databricks oferece aos usuários vários métodos para visualizar seus dados, incluindo mapas coropléticos, mapas de marcadores, mapas de calor, contadores, tabelas dinâmicas, gráficos, coortes, marcadores, funis, gráficos de caixa, sunbursts, sankeys e nuvens de palavras. Depois que os usuários armazenam seus dados em seu data lake Databricks SQL, eles podem criar e salvar visualizações de seus dados armazenados. Os usuários podem editar, clonar, personalizar ou agregar suas visualizações. Quando estiverem satisfeitos com suas visualizações, os usuários poderão baixá-los como arquivos de imagem ou adicioná-los aos painéis da plataforma.

Com a interface web do Snowflake, Snowsight, os usuários podem visualizar seus dados e consultar os resultados como gráficos. O Snowsight a gráficos de barras, gráficos de linhas, scorecards, gráficos de dispersão e grades de calor. Os usuários podem configurar suas visualizações de dados ajustando as colunas do gráfico, os atributos da coluna e a aparência do gráfico. Por exemplo, para visualizar dados de períodos de tempo específicos, os usuários podem selecionar os intervalos de tempo no do inspetor para ajustar a exibição sem precisar modificar sua consulta. Além disso, as funções de agregação permitem que o sistema determine valores únicos de pontos de dados em um gráfico, e os usuários podem baixar seus gráficos como arquivos .png.

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Qual tem melhor análise de dados?

A plataforma de análise SQL Databricks usa aprendizado de máquina para permitir que os usuários criem consultas em ANSI SQL e desenvolvam visualizações e painéis usando seus dados íveis. As visualizações permitem que os usuários obtenham insights e relatórios leves de seu data lake. No entanto, os usuários podem preferir utilizar suas ferramentas de BI de terceiros existentes conectando-as à plataforma. Ferramentas como Microsoft PowerBI ou Tableau podem ser usadas para análise e relatórios diretamente no data lake do Databricks.

O Snowflake fornece insights sobre dados por meio do Snowflake Data Cloud, uma plataforma de dados que pode ser implantada na AWS, Google e Azure. Ele pode analisar os dados para várias finalidades: Engenharia de Dados, Ciência de Dados, Data Lake, Aplicativos e Compartilhamento e Troca de Dados. Suas ferramentas de visualização podem permitir que os usuários obtenham informações e insights valiosos de seus dados por meio de consultas. Além disso, o Snowflake pode ser usado em conjunto com outros sistemas de software para uma gama mais ampla de recursos de análise.

Qual ferramenta é a melhor solução de ETL?

Então, qual solução ETL é melhor para sua organização? O melhor método para determinar a solução de software ideal para qualquer finalidade é primeiro identificar os aspectos e requisitos relevantes da sua organização.

Por exemplo, se você precisar de um sistema baseado em nuvem para o processamento de dados, a utilização do Snowflake Data Cloud pode permitir que sua equipe transforme e gerencie seus dados por meio da interface online.

No entanto, se sua organização deseja usar sua solução ETL para processar lotes de big data, o Databricks pode ser a melhor opção. Isso ocorre porque o Databricks possui muitas funções e integrações para processar e analisar conjuntos de big data.

Outros fatores a serem considerados são os produtos de terceiros que você deseja usar com sua solução ETL. Certifique-se de que a solução escolhida tenha recursos de integração para cada uma de suas ferramentas existentes para que você possa obter valor de cada uma de suas fontes de dados. Por meio de uma análise completa das necessidades da sua organização, você pode determinar a melhor solução de ETL para dar e às suas operações de dados.