Databricks Lakehouse destaca en cargas de trabajo analíticas, pero tiene dificultades con las búsquedas de una sola fila que exigen las aplicaciones orientadas al cliente. Este blog muestra cómo resolver el dilema entre OLAP y OLTP añadiendo capacidades OLTP basadas en PostgreSQL a su arquitectura Lakehouse existente.

Descubre cómo gestionar los costes de los procesos de forma eficaz con Databricks Workflows. Este artículo ofrece consejos prácticos para reducir el coste total de propiedad sin sacrificar el rendimiento, y proporciona información para comprender mejor sus costes. Aprenda estrategias como el uso de instancias de computación y spot, la configuración de advertencias y tiempos de espera, el aprovechamiento de las dependencias de tareas y la implementación de autoescalado y etiquetado. Optimice el uso de sus recursos y saque el máximo partido a su entorno Databricks.

Descubre cómo los 9 anuncios principales de Databricks en Summit 2025 democratizan la IA con Agent Bricks, Lakebase, edición gratuita y más innovaciones.

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.