डेटाब्रिक्स स्नोफ्लेक प्रतियोगिता पर परिप्रेक्ष्य बदलता है

डेटाब्रिक्स स्नोफ्लेक प्रतियोगिता पर परिप्रेक्ष्य बदलता है

प्रतिस्पर्धी कहानियां हमेशा एंटरप्राइज टेक्नोलॉजी के क्षेत्र में विकसित की जाती हैं। डेटाब्रिक्स स्नोफ्लेक प्रतियोगिता पर परिप्रेक्ष्य को बदलता है। डेटा इंजीनियरिंग और एनालिटिक्स में अपने करतब के लिए जाना जाने वाला डेटाब्रिक्स ने स्नोफ्लेक को प्रत्यक्ष प्रतिद्वंद्वी के रूप में देखकर एक स्पष्ट कदम का संकेत दिया है। डेटा और एआई अंतरिक्ष कंपनियां हमेशा सीमेंट सीमेंट या नए बाजारों पर कब्जा करने के लिए अपनी रणनीति को फिर से परिभाषित करती हैं, लेकिन ये प्रमुख डेटाब्रिक्स कंपनियों और व्यापक एनालिटिक्स स्पेस दोनों के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण दिखाते हैं। क्या हम विकास देख रहे हैं कि डेटाब्रिक्स अपनी बाजार की स्थिति और नवाचार संस्कृति को कैसे देखता है?

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CAM DataBrix अब एक प्रतियोगिता के रूप में स्नोफ्लेक को देखता है

एक समय में, एंटरप्राइज़ डेटा सॉल्यूशंस के बारे में चर्चा में डेटाब्रिक्स और स्नोफ्लेक्स को अक्सर एक -दूसरे के सामने रखा गया था। दोनों कंपनियों ने डेटा में एक उत्कृष्ट उपस्थिति दर्ज की, लेकिन हर किसी के पास अपाचे स्पार्क-आधारित एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग में डेटा वेयरहाउसिंग और डेटाब्रिक्स में अपना गोल्डन एज-स्नोफ्लेक था। कई हालिया साक्षात्कारों के दौरान, डेटाब्रिक्स के सह-संस्थापक अली घोडसी ने यह स्पष्ट कर दिया है कि कंपनी अब स्नोफ्लेक को प्रत्यक्ष प्रतिद्वंद्वी के रूप में नहीं देख रही है। इस सुविधा में कोई बदलाव नहीं है; यह पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग से परे खुद को परिभाषित करने के लिए कंपनी के ईआर पांडा मिशन का प्रतिबिंब है।

कारण सरल अभी तक गहरा है। डेटाब्रिक्स एकीकृत डेटा स्पेस-इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो, एनालिटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जीतने के लिए हाइपर-केंद्रित है। इसका एकीकृत डेटा एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म मशीन लर्निंग, डेटा साइंस और बड़े डेटा को जोड़ता है, जो संरचित डेटा वेयरहाउसिंग सॉल्यूशंस पर स्नोफ्लेक के प्रस्थान को प्रस्तुत करता है। ऐसा करने से, डेटाब्रिक्स उन क्षेत्रों में अवसर खोल रहे हैं जहां इसके प्रतिद्वंद्वी प्रभावी रूप से लक्षित नहीं हो सकते हैं।

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एआई-आधारित डेटा नवाचार का नेतृत्व करने के लिए डेटाब्रिक्स विजन

डेटाब्रिक्स ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपनी विकास रणनीति का केंद्र बना दिया है। कंपनी के अनुसार, एआई उद्योग का पुनर्जीवित कर रहा है, और पैमाने पर एआई को गतिशील रूप से तैनात करने में सक्षम व्यवसाय भविष्य के बाजार के नेता होंगे। यह आगे-आकर्षक दृष्टिकोण नवाचार के लिए अपनी दृष्टि को मजबूत करता है, जिसमें एआई मॉडल और उदार एआई जटिल, उद्यम स्तर की समस्याओं को हल करने के लिए एकीकृत हैं।

सवाल यह नहीं है कि डेटाब्रेक अब खुद को स्नोफ्लेक से कैसे तुलना करते हैं – यह है कि कैसे डेटाब्रेक्स भविष्य के लिए खुद को जगह देते हैं। उद्यम को असंरचित, अर्ध-संरचित और संरचित डेटा के संचालन में सक्षम एक मंच की आवश्यकता होती है। डेटाब्रिक्स ने इसे एक मजबूत लेकहाउस आर्किटेक्चर के साथ स्वीकार किया है जो विभिन्न डेटा मठताओं में सबसे अच्छा है और एआई और मशीन लर्निंग मॉडल को सीधे फ़ीड करता है। स्नोफ्लेक का उत्पादन, डेटा झील-केंद्रित लेकिन गोदाम के साथ केंद्रित है, जो संरचित डेटा वातावरण से बहुत मिलता है। यह मौलिक अंतर प्रतियोगिता को डेटाब्रिक्स पथ के लिए अधिक से अधिक असंगत बनाता है।

लेकहाउस लाभ क्या है?

डेटाब्रिक्स का लेकहाउस मॉडल अपनी पुनर्विचार रणनीति के लिए महत्वपूर्ण है। डेटा झीलों और डेटा वेयरहाउस के सर्वोत्तम पहलुओं को मिलाकर, डेटाब्रिक्स ने संरचित संबंधपरक डेटासेट और असंरचित डेटा के दोनों विशाल ट्रॉव्स को संभालने के लिए एक बेजोड़ नींव का निर्माण किया है। इस नवीनता प्लेटों ने डेटाब्रिक्स को आधुनिक डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर वार्तालापों के शीर्ष पर रखा है।

मल्टी-मॉडल डेटा के आधार पर प्रोफेशन-आईओटी डिवाइस लॉग से भविष्यवाणी एल्गोरिदम के लिए महत्वपूर्ण लाभ। डेटाब्रिक्स के लिए, लेकहाउस इकोसिस्टम भी मदद करने के लिए अर्ध-स्वचालित ईटीएल प्रक्रियाओं से अधिकतम विश्लेषणात्मक अंतर्दृष्टि में मदद करने के लिए दरवाजा खोलता है। यह डेटाब्रिक्स को उत्पादन की लाइन में केवल एक उपकरण के बजाय अंतर्दृष्टि के एक वास्तुकार के रूप में स्थान देता है।

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सहयोग की ओर बाजार की बढ़ती पारी

यह उद्योग “प्रतियोगिता की कहानियों” से दूर, डेटाब्रिक्स के मुख्य भाग में सहयोग की ओर व्यापक बदलाव से दूर है। समकालीन संस्थानों में डेटा चुनौतियों के पैमाने को अक्सर प्रतिस्पर्धा के बजाय एकीकृत करने के लिए एक मंच की आवश्यकता होती है। डेटाब्रिक्स ने अपने पेशेवर मॉडल में इस विश्वास को पकाया है। MLFlow जैसे ओपन सोर्स पार्टनरशिप से, डेटाब्रिक्स अब क्लाउड प्रदाताओं के साथ व्यापक कनेक्शन के साथ, बुद्धिमान सहयोग की सीमाओं को धक्का देता है।

एक दिलचस्प मोड़ में, यह डेटाब्रिक्स के लिए कम चिंता के कारण स्नोफ्लेक को भी बताता है। स्नोफ्लेक ने अपनी साझेदारी पर दोगुना हो गया है और क्लाउड ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए अपने भंडार का विस्तार किया है। ऐसा करने से, यह ए-संचालित एनालिटिक्स या रॉ मशीन लर्निंग इनोवेशन के आसपास डेटाब्रिक्स फील्ड पर आक्रमण नहीं किया गया था। जैसा कि प्रत्येक कंपनी विभिन्न शक्तियों पर ध्यान केंद्रित करती है, दोनों के लिए एक -दूसरे की भीड़ के बिना गुंजाइश है।

खुले स्रोत प्रौद्योगिकियों के साथ sass अंतर

स्नोफ्लेक की प्रवृत्ति के विपरीत, डेटाब्रिक्स स्केलेबिलिटी और इनोवेशन दोनों के लिए एक ओपन-सन फ्रेमवर्क चैंपियन बनाना जारी रखता है। Apache Spark Databrix तकनीकी अपील के केंद्र में है, लेकिन कंपनी खुले स्रोत समुदाय में योगदान करने से परे चली गई है-यह उन्हें अपने उत्पादों में एकीकृत करता है। इंजीनियरों और विजय को कोड स्तर पर वर्कफ़्लो को संशोधित करने के लिए।

यह मॉडल स्नोफ्लेक और डेटाब्रिक्स के बीच महत्वपूर्ण अंतर को रेखांकित करता है। स्नोफ्लेक एक निकट संचालित पारिस्थितिकी तंत्र में लिंग किंग द्वारा सबसे पारंपरिक अर्थों में सास को स्वीकार करता है, जबकि डेटाब्रिक्स के ओपन-सेफर कॉन्फ़िगरेशन का अर्थ है अधिक लचीले उपकरण और स्केलेबल अनुकूलन।

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जहां उद्योग समानांतर विकास देखता है

दिलचस्प बात यह है कि जब डेटाब्रिक्स और स्नोफ्लेक्स एक -दूसरे को जटिल प्रतिद्वंद्वियों के रूप में नहीं देख सकते हैं, तो सॉफ्टवेयर समाधानों का मूल्यांकन करने वाले निर्णय -निर्णय दोनों के बीच की पसंद को नजरअंदाज नहीं करते हैं। दोनों कंपनियां विश्व स्तर पर प्रमुख नामों के रूप में उभरी हैं, मजबूत वर्कफ़्लोज़ के साथ जो उद्योग की समस्याओं को बहुत हल करते हैं। अगली वेतन पीढ़ी के उपयोग को सक्षम करने के लिए उनका मूल दृष्टिकोण क्या है, इससे अलग है।

स्नोफ्लेक सीमलेस क्रॉस-क्लाइड डेटा माइग्रेशन और मल्टी-क्लेड एडाप्टेबिलिटी-ग्लोबल इंटीग्रेशन पर केंद्रित व्यवसायों के लिए की-बिक्री बिंदुओं पर सबसे अच्छा है। दूसरी ओर, डेटाब्रिक्स के उपयोगकर्ता लगातार वास्तविक समय के एनालिटिक्स, एआई पाइपलाइनों या पूर्वानुमान मॉडलिंग जैसे क्षेत्रों में आवश्यक बहुत दोहराए जाने वाले डिजाइनों को सक्षम करने के लिए अपनी राहत को उजागर करते हैं। दोनों अपने वादे के रूप में रहते हैं; वे केवल एक चीज का वादा नहीं करते हैं।

ग्राहकों के उपयोग के मामले विरोधाभासों को उजागर करते हैं

मांग के पूर्वानुमान के खिलाफ अन्य निगमों के खिलाफ अन्य निगमों के खिलाफ डिजाइन करने के लिए मशीन सीखने का लाभ उठाकर एक खुदरा संगठन पर विचार करें, जिसमें केवल व्यावसायिक खुफिया डैशबोर्ड के लिए एक लोचदार बहु-क्लाइड गोदाम की आवश्यकता होती है। पहला क्लाइंट डेटाब्रिक्स को अधिक स्वाभाविक रूप से चुनेगा, जबकि बाद वाला स्नोफ्लेक में झुक जाएगा। इसने स्पष्ट रूप से अलग -अलग तरीकों से निर्बाध प्रतिस्पर्धा के बजाय सह -अस्तित्व का मार्ग प्रशस्त किया।

उदाहरण के लिए, वित्त क्षेत्र में अपनी जटिल अनुपालन आवश्यकताओं और डेटा क्वेरी मांग के साथ, ग्राहक लेन -देन डेटा को संग्रहीत करने के लिए स्नोफ्लेक खोज सकते हैं और अभी भी बिजली उन्नत पूर्वानुमान मॉडलिंग के लिए डेटाब्रेक का उपयोग कर सकते हैं। रोमांच शायद ही कभी एक प्रदाता के साथ आयोजित करता है; एपीआई -पावर आर्किटेक्चर के लिए धन्यवाद, हाइब्रिड समाधान अक्सर संघर्ष के बिना दोनों को मिलाते हैं।

भविष्य में डेटाब्रिक्स का निवेश

डेटाब्रिक्स ने हाल के वर्षों में महत्वपूर्ण पूंजी बनाई है, जिसमें माइक्रोस .ft और अन्य समझदार संगठनों जैसे निवेशकों की महत्वपूर्ण भागीदारी है। लेकिन उनका कदम केवल डॉलर के बारे में नहीं है। एआई अनुसंधान, बढ़ाया सहयोग ढांचा और स्वामित्व नवाचार कंपनी के लिए एक आकर्षक गति से आगे बढ़ना जारी रखते हैं। डेल्टा लेक, ऑटो टॉमल टूल्स और ओपन मानकों के लिए उन्नत समर्थन जैसे रोमांच के साथ, डेटाब्रिक्स दुनिया भर में डेटा समस्याओं को प्रभावित करने वाले एक प्रीमियम खिलाड़ी के रूप में अपनी पकड़ को आगे बढ़ाएगा।

स्नोफ्लेक, नए डोमेन में आवेदन के साथ जैसे कि इसकी आईपीओ सफलता और स्वास्थ्य देखभाल, एक ही जीवंत का वेग। जो बदल गया है, वह यह है कि जैसे-जैसे यह पहल होती है, पक्ष और साइड-टू-साइड की तुलना एंटरप्राइज़ इकोसिस्टम में नवाचार कैसे खेलती है, उससे कम प्रासंगिक लगती है।

उद्योग बढ़ रहा है – सिकुड़ना नहीं

डेटाब्रिक्स और स्नोफ्लेक के आसपास चर्चा आज के डेटा दुनिया के बारे में बड़ी सच्चाई बताती है: विकास विशिष्टता पर प्रासंगिकता को बढ़ावा दे रहा है। मल्टी-बिलियन डॉलर के बाजार डेटा का प्रबंधन करने के लिए उभरते हैं, पुरानी प्रतियोगिताएं उद्योग के व्यवसायों को तेजी से और स्मार्ट सशक्त बनाने के लिए उद्योग मिशन के लिए शत्रुतापूर्ण लगती हैं। स्नोफ्लेक्स की तरह, नवाचार में एक विजेता की ओर इशारा नहीं करते हैं, जैसे कि डेटाब्रिक्स और मालिकाना जी स्ट्रॉन्ग जैसे पारिस्थितिक तंत्र के संपर्क में। इसके बजाय, यह मुद्दा अलग -अलग जरूरतों के लिए अद्वितीय मजबूत विकल्पों को सक्षम करने के लिए नीचे आता है।

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विचार

स्नोफ्लेक पर परिप्रेक्ष्य में डेटाब्रिक्स की पारी केवल एक आंतरिक परिवर्तन नहीं है। यह व्यापक बाजार-चौड़े रुझानों का प्रतिबिंब है जो साझा नवाचार के आसपास के अवसर में प्रतियोगिता को पुन: पेश करता है। जबकि स्नोफ्लेक विशिष्ट विशिष्टताओं में एक जबरदस्त प्रतिद्वंद्वी बना हुआ है, डेटाब्रिक्स जानबूझकर एक बड़ी सीमा – एआई, मशीन लर्निंग और डेमोक्रेटाइज्ड डेटा साइंस को पसंद करता है – डेटा वेयरहाउसिंग की तुलना करने के बजाय फुटनोट के रूप में छोड़ देता है।