واجهة سهلة الاستخدام: يقدر العديد من المستخدمين الواجهة التفاعلية والتعاونية، التي تُبسط معالجة البيانات، وإنشاء دفاتر الملاحظات، والتقارير.

تحليلات ومعالجة قوية: غالبًا ما يُبرز المستخدمون بنية Spark القوية التي تتيح معالجة سريعة لمجموعات البيانات الكبيرة، مما يعزز قدرات التحليلات.

قدرات التكامل: تُقدم Databricks تكاملًا سلسًا مع مجموعة متنوعة من مصادر البيانات والمنصات، بما في ذلك AWS وAzure وGoogle Cloud، مما يجعلها خيارًا متعدد الاستخدامات للمؤسسات ذات الأنظمة التقنية المتنوعة.

ميزات التعاون: يُقدّر الفرق القدرة على العمل معًا على دفاتر الملاحظات والمشاريع في الوقت الفعلي، مما يعزز التعاون بين علماء البيانات، والمحللين، والمهندسين.

الميزة التلقائية وإدارة التكاليف: غالبًا ما يتم الإشادة بميزة التوسع التلقائي لتحسين الموارد بناءً على عبء العمل، مما يمكن أن يؤدي إلى توفير في التكاليف وإدارة أداء أفضل.

المخاوف بشأن التسعير: أفاد بعض المستخدمين بأن التكلفة يمكن أن تتزايد بسرعة، خصوصًا بالنسبة للمؤسسات الصغيرة أو عند زيادة أحمال العمل بشكل غير متوقع. يمكن أن يكون نموذج التسعير القائم على DBUs معقدًا للإدارة.

منحنى التعلم لل مستخدمين الجدد: يجد بعض المستخدمين الجدد أن المنصة مربكة أحيانًا بسبب ميزاتها وقدراتها الواسعة، مما يؤدي إلى منحنى تعلم حاد قبل أن يتمكنوا من استخدامها بالكامل.

مشكلات الأداء عند النطاق: عانى بعض المستخدمين من اختناقات في الأداء عند تشغيل أحمال العمل الكبيرة جدًا أو الاستعلامات المعقدة، مما يثير مخاوف بشأن قابلية التوسع لبعض جوانب المنصة.

القدرات المحدودة في SQL: في حين أن Databricks قوية لمعالجة البيانات الكبيرة، وجد بعض مستخدمي التحليلات المعتمدة على SQL أن قدراتها في SQL أقل قوة مقارنة بأدوات BI التقليدية.

الاعتماد على خدمات السحابة: بصفتها منصة قائمة على السحابة، أعرب بعض المستخدمين عن مخاوف بشأن القفل من المورد والاعتماد على البنية التحتية السحابية الأساسية، مما قد يقيّد المرونة.