Née de l’univers Spark, cette plateforme se présente comme un environnement unifié pour l’ingénierie des données, le machine learning et l’analytique avancée. Mais derrière l’image de solution “tout-en-un”, il est essentiel de comprendre pour quels types de projets Databricks est réellement adapté, et dans quels cas d’autres outils peuvent être plus pertinents.

Ces objets — tables, vues, fonctions, procédures stockées, vues matérialisées, et d'autres — jouent un rôle central dans la conception de pipelines de données robustes et performants.