Databricks Lakehouse cho dữ liệu lớn, streaming và AI/ML

Databricks thường phù hợp khi doanh nghiệp có dữ liệu lớn, nhiều pipeline Spark, nhu cầu notebook/data science, ML training, feature engineering, streaming hoặc lakehouse cần Delta Lake.

Nếu nhu cầu chủ yếu là vài dashboard BI đơn giản, Databricks có thể là lựa chọn quá rộng. Cần đánh giá workload thật trước khi chọn nền tảng.

• Batch và streaming data engineering ở quy mô lớn.
• Data science, notebook, feature engineering và ML pipeline.
• Lakehouse với Delta Lake, schema evolution, time travel và transaction.

Databricks mạnh nhưng cũng cần governance và cost control. Nếu không có cluster policy, job monitoring, data lifecycle và owner rõ, chi phí compute có thể tăng nhanh.

Uptech thường đưa cost visibility, access control, catalog, lineage và operational runbook vào scope ngay từ MVP.

• Cluster policy, job schedule, autoscaling và workload sizing.
• Catalog, permissions, masking và audit log cho dữ liệu nhạy cảm.
• Monitoring freshness, error, duration và chi phí theo domain/use case.