Análisis exhaustivo comparando Databricks, Snowflake y Microsoft Fabric desde la perspectiva de un experto. Evaluamos sus herramientas incluidas, ecosistema de partners, flexibilidad y facilidad de uso para ayudarte a elegir la plataforma de datos adecuada para tu organización. Descubre por qué Databricks destaca en capacidades de ingeniería de datos e IA, las ventajas del ecosistema maduro de Snowflake, y las fortalezas y limitaciones de Fabric con Power BI como su pilar central.

Guía técnica detallada sobre cómo migrar workloads ETL y EDW de Snowflake a Databricks. Descubre las cinco fases clave (M5) para una migración exitosa, desde la exportación de datos usando fuentes federadas o métodos tradicionales, hasta la optimización de código SQL, validación de datos y modernización de informes BI. Incluye ejemplos de código, comparativas entre plataformas y estrategias para minimizar la complejidad técnica durante la transición. Ideal para equipos de ingeniería de datos que buscan reducir costos de compute manteniendo o mejorando su rendimiento analítico.

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.

Entrevista con Greg Kroleski del "Money Team" de Databricks sobre estrategias de asignación de costos y uso efectivo de cloud tags. Descubre las mejoras en informes de costos para 2024, cómo implementar tags eficientemente, y las nuevas capacidades de AI/BI Genie para control de gastos. Serie en tres partes que explora herramientas de prevención de errores costosos y buenas prácticas de FinOps para optimizar tu inversión en Databricks.

Guía técnica detallada para migrar de Amazon Redshift a Databricks: aprende el proceso paso a paso, desde la fase de descubrimiento hasta la implementación. Incluye estrategias prácticas para migrar esquemas, transformar código SQL, optimizar la orquestación y validar datos. Con ejemplos concretos para cada fase y recomendaciones para integrar herramientas como Unity Catalog, Delta Live Tables y Databricks SQL, este artículo técnico es esencial para equipos de ingeniería de datos que planean una migración eficiente manteniendo la integridad de sus workloads analíticos.

Guía completa sobre cómo migrar de PostgreSQL a Databricks aprovechando la nueva funcionalidad de SQL Scripting. Aprende a convertir procedimientos almacenados a Python o mantenerlos como SQL nativo, optimizando el proceso con un enfoque práctico. Incluye ejemplos de código, mejores prácticas y estrategias de implementación para garantizar una transición exitosa hacia la arquitectura Lakehouse. Actualizado a marzo 2025 con las últimas capacidades de Databricks para migraciones de bases de datos relacionales.

Guía completa sobre cómo migrar exitosamente de IBM DB2 y DataStage a Databricks. Descubre el mapa de equivalencias entre componentes, estrategias prácticas de migración y consideraciones clave para instituciones financieras con sistemas IBM legacy. Aprende a superar la dependencia tecnológica y aprovechar las ventajas de un ecosistema flexible y moderno como Databricks con Delta Lake, Workflows, Unity Catalog y DQX, manteniendo la integridad operativa durante la transición.

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.