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Databricks
Infraestructura de Datos · www.databricks.com
Resumen
Databricks is a cloud-based data and AI platform built by the original creators of Apache Spark, Delta Lake, MLflow, and Unity Catalog. It combines data engineering, SQL analytics, machine learning, and generative AI on a single "lakehouse" architecture that runs on AWS, Azure, or GCP.
El problema que resuelve Databricks
Data teams building analytics and AI products typically end up assembling a separate data warehouse, a Spark cluster, an ML platform, and a BI connector layer, each with its own security model and copies of the data. Databricks solves that by putting data engineering pipelines, SQL analytics, governance, and ML/AI model training and serving on one lakehouse, so teams work against a single governed copy of the data instead of reconciling it across systems.
Contexto para decidir
Usa estos puntos para comprobar si el producto encaja con tu operación, no solo con la lista de funciones.
- Precio de entrada publicado: Free. Confirma límites de usuarios, uso y funciones por plan.
- Despliegue: cloud. Comprueba requisitos de seguridad, residencia de datos y acceso para todos los equipos que lo utilizarán.
- Integraciones verificadas: Fivetran, dbt, Alation, Microsoft Power BI, Tableau, Rivery. Valida el sentido de sincronización y los límites del plan elegido.
- La ficha se comprobó por última vez el 31/7/2026; los precios y las funciones pueden cambiar.
Cómo evaluar Databricks
Una ficha ayuda a crear una lista corta; una prueba con el flujo real del equipo decide si la herramienta encaja. Usa esta lectura junto con los datos estructurados y confirma cualquier cambio con el proveedor.
Encaje de flujo
El registro la considera especialmente adecuada para Data engineering and data platform teams building large-scale ETL/ELT pipelines, Organizations wanting a single governed platform for both BI/SQL analytics and ML/AI, Enterprises with dedicated cloud/data infrastructure teams to manage usage-based costs. Comprueba que ese contexto coincide con el volumen, los roles y los procesos que debe soportar tu equipo.
Preguntas del piloto
- ¿Puede Databricks completar el flujo crítico sin trabajo manual fuera de la herramienta?
- ¿Las conexiones registradas (Fivetran, dbt, Alation, Microsoft Power BI) cubren el sentido de sincronización, los permisos y el volumen que necesitamos?
- ¿Qué límites de usuarios, uso, almacenamiento, soporte o seguridad aparecen después del precio inicial?
Evidencia y vigencia
Esta ficha se comprobó el 31/7/2026. La fecha indica cuándo se revisó el registro, no una garantía de que el proveedor no haya cambiado sus condiciones después.
Ideal para
- Data engineering and data platform teams building large-scale ETL/ELT pipelines
- Organizations wanting a single governed platform for both BI/SQL analytics and ML/AI
- Enterprises with dedicated cloud/data infrastructure teams to manage usage-based costs
No encaja si
- Small teams or startups without data engineering expertise or budget to monitor consumption-based billing
- Companies wanting a simple, flat-fee, fully self-hosted/on-premises deployment
Por qué está listada
- Category-defining lakehouse platform combining data engineering, warehousing, and AI/ML in one system
- Built by the original creators of Apache Spark, Delta Lake, MLflow, and Unity Catalog
- Used by 20,000+ organizations including a majority of the Fortune 500
Precios
Free Edition
FreeFree access to core Databricks tools for individual learning, prototyping, and small-scale exploration.
- Notebooks (SQL/Python/R)
- Limited serverless compute
- Unity Catalog basics
- Community support
Standard compute (Jobs)
$0 per DBUPay-as-you-go pricing for automated Jobs compute, the lowest-cost general-purpose workload type.
- Automated/scheduled workloads
- Per-second billing
- Autoscaling clusters
- Delta Lake storage
SQL Serverless
$1 per DBUServerless SQL warehouses for BI dashboards and ad hoc analytics.
- Serverless SQL warehouses
- Instant elastic scaling
- BI tool connectors
- Query result caching
Enterprise
$0 per DBU (Jobs, Enterprise tier)Adds enhanced security, compliance controls, and premium support on top of usage-based compute pricing.
- Unity Catalog governance
- HIPAA/PCI-eligible workspaces
- Private connectivity (PrivateLink)
- Premium support SLAs
- Committed-use discounts
Funciones
Integraciones
Seguridad y cumplimiento
Pros y contras
Pros
- Strong at unifying data engineering, data science, and BI/analytics under one governed platform
- Delta Lake and Unity Catalog provide robust data reliability, lineage, and access control
- Scales well for very large datasets and complex ML/AI workloads
- Native integrations across major BI tools (Tableau, Power BI, Looker) and ingestion tools (Fivetran, dbt)
Contras
- Steep learning curve, especially for teams new to Spark or lakehouse concepts
- Usage-based DBU pricing is complex and can scale unpredictably
- Non-technical users find the interface and setup less approachable than simpler BI tools
- Managing and forecasting compute cost requires ongoing FinOps discipline
Qué muestra el registro
Reviewers praise Databricks for unifying data engineering, analytics, and ML/AI workflows, while citing a steep learning curve and unpredictable usage-based costs as the main drawbacks.
Resumen y puntuación agregados de plataformas públicas de reseñas. Enlazamos a las reseñas originales en lugar de reproducirlas — lee la fuente antes de decidir.
Reseñas de usuarios
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