Cierra la brecha en tu arquitectura de datos combinando estratégicamente Databricks BI/AI con herramientas tradicionales de inteligencia de negocio. Aprende cómo reducir costes de licenciamiento, mejorar el rendimiento de los dashboards e implementar un enfoque híbrido que aproveche lo mejor de ambos mundos. Esta guía práctica te muestra cuándo utilizar las capacidades nativas de Databricks frente a herramientas como Power BI para lograr una óptima eficiencia en costes y rendimiento.

Insights exclusivos sobre optimización de rendimiento en Databricks por Josue Bogran y Jeremy Lewallen. Descubre estrategias clave para reducir costos de almacenamiento con Liquid Clustering, mejores prácticas para dimensionar correctamente SQL Serverless Compute, y cómo aprovechar las últimas mejoras del Databricks Runtime. Incluye recomendaciones prácticas para aumentar la velocidad de workloads de BI, ETL y análisis exploratorio, con un enfoque en el equilibrio entre rendimiento y experiencia de desarrollo.

Descubre las cinco razones clave por las que recomendamos Databricks como plataforma de datos preferida: unificación de datos con Lakehouse Federation, ecosistema flexible con herramientas integradas y compatibilidad con terceros, analytics potente y asequible con SQL serverless, amplia adaptabilidad a diferentes industrias, y un enfoque centrado en ingeniería que prioriza la experiencia del usuario. Perspectiva de un experto sobre por qué Databricks destaca frente a sus competidores para gestionar y obtener valor de tus datos.

Análisis en profundidad sobre cómo la fragmentación de datos está obstaculizando la innovación empresarial y por qué las plataformas unificadas como Databricks representan el futuro. Descubre por qué AWS, Azure y otros proveedores están siguiendo este modelo, las limitaciones de los ecosistemas fragmentados y cómo la arquitectura Lakehouse rompe silos de información. Incluye comparativas tecnológicas actualizadas a marzo 2025 y estrategias para centralizar la gobernanza y seguridad de datos en entornos cloud.

Descubre cómo integrar datos desde SAP a Databricks de forma eficiente, segura y escalable con SparkJDBC, Azure Data Factory y SAP CDC Framework.

Análisis comparativo entre Microsoft Fabric y Databricks desde la perspectiva de un consultor de datos. Descubre por qué Fabric, aunque prometedor para PyMEs y equipos con necesidades analíticas simples, presenta limitaciones significativas para entornos empresariales complejos. Evaluamos cinco áreas clave: modelo de despliegue, transformación de datos, gobierno, experiencia visual y CI/CD. Incluye estrategias prácticas para integrar ambas plataformas como soluciones complementarias en lugar de competidoras directas.