Databricks
機械学習プラットフォーム · 5M 月間訪問数
Databricksは、データウェアハウスとデータレイクをレイクハウスアーキテクチャに統合した、統一データインテリジェンスプラットフォームです。企業がデータエンジニアリングやETLから、ビジネスインテリジェンス、データサイエンス、大規模な生成AIアプリケーションまで、データライフサイクル全体を単一のコラボレーションプラットフォームで管理できるようにします。
VS
Definite
ビジネスインテリジェンス · 15.4K 月間訪問数
Definiteは、データ統合、ウェアハウジング、ビジネスインテリジェンスを組み合わせたAI搭載のオールインワンデータ分析プラットフォームです。チームは数百のデータソースを接続し、平易な英語で質問し、エンジニアリングのサポートなしでダッシュボードを構築でき、散在するデータを数分で実用的なインサイトに変えることができます。
製品概要
Databricks 製品概要
Databricksは、データウェアハウスとデータレイクをレイクハウスアーキテクチャに統合した、統一データインテリジェンスプラットフォームです。企業がデータエンジニアリングやETLから、ビジネスインテリジェンス、データサイエンス、大規模な生成AIアプリケーションまで、データライフサイクル全体を単一のコラボレーションプラットフォームで管理できるようにします。
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Definite 製品概要
Definiteは、データ統合、ウェアハウジング、ビジネスインテリジェンスを組み合わせたAI搭載のオールインワンデータ分析プラットフォームです。チームは数百のデータソースを接続し、平易な英語で質問し、エンジニアリングのサポートなしでダッシュボードを構築でき、散在するデータを数分で実用的なインサイトに変えることができます。
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Detailed feature comparison
| Feature | Databricks | Definite |
|---|---|---|
| 主要カテゴリー | 機械学習プラットフォーム | ビジネスインテリジェンス |
| 追加日 | 2025-08-12 | 2025-08-10 |
| 価格 | フリーミアム | フリーミアム |
| 公式サイト | www.databricks.com | www.definite.app |
| 製品タイプ | ウェブサイト | ウェブサイト |
| Performance data | ||
| ユーザー評価 | 未確認 | 未確認 |
| コメント | 0 | 0 |
| 月間訪問数 | 5M | 15.4K |
| 月間成長率 | -2.7% | 15.4% |
| お気に入り | 129 | 112 |
| Details | 詳細を見る | 詳細を見る |
Databricks vs Definite monthly traffic
Compare Databricks and Definite by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Databricks vs Definite monthly traffic comparison, Databricks currently shows 5M visits and Definite shows 15.4K; Databricks has about 324.7 times the visible traffic of Definite, an absolute difference of about 5M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
Databricks monthly traffic:
Latest traffic
月間訪問数
5M
平均滞在時間
11:35
訪問あたりページ数
15.84
直帰率
29.58%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 4.9M 月間訪問数
- 2026/1: 4.9M 月間訪問数
- 2026/2: 4.6M 月間訪問数
- 2026/3: 5.3M 月間訪問数
- 2026/4: 5.1M 月間訪問数
- 2026/5: 5M 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 55.22% | 2.8M |
| 🇮🇳India | 28.18% | 1.4M |
| 🇬🇧United Kingdom | 8.15% | 408.1K |
| 🇨🇦Canada | 4.31% | 215.8K |
| 🇧🇷Brazil | 4.14% | 207.3K |
流入元
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| ダイレクト | 83.28% | 4.2M |
| 参照元 | 13.02% | 652K |
| Eメール | 3.7% | 185.3K |
検索キーワード
data bricksdatabricksdatabricks careersdatabricks free editiondatabricks summit
Definite monthly traffic:
Latest traffic
月間訪問数
15.4K
平均滞在時間
0:14
訪問あたりページ数
1.87
直帰率
37.78%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 10.7K 月間訪問数
- 2026/1: 14.5K 月間訪問数
- 2026/2: 12.4K 月間訪問数
- 2026/3: 12.3K 月間訪問数
- 2026/4: 13.4K 月間訪問数
- 2026/5: 15.4K 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 52.62% | 8.1K |
| 🇩🇪Germany | 13.73% | 2.1K |
| 🇮🇳India | 12.72% | 2K |
| 🇮🇩Indonesia | 10.99% | 1.7K |
| 🇬🇧United Kingdom | 9.94% | 1.5K |
検索キーワード
apache iceberg query enginedata queringdefinite reportinggong integrartion brazeis stripe sigma worth it
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Databricks first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.
Usage comparison
Compare the core capabilities of Databricks and Definite
Databricks Core features
ビジネスインテリジェンス
データベース
機械学習プラットフォーム
Definite Core features
ビジネスインテリジェンス
データベース
データ分析
Use cases
Databricks Use cases
ビジネスインテリジェンス
データウェアハウス
ETL
AIプラットフォーム
Apache Spark
ビッグデータ
データエンジニアリング
データプラットフォーム
生成AI
レイクハウス
機械学習
Definite Use cases
ビジネスインテリジェンス
データウェアハウス
ETL
AIアシスタント
ダッシュボード
データ分析
データ視覚化
ノーコード
スタートアップツール
テキストからSQLへ
Databricks vs Definite：In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Databricks vs Definite comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Databricks is primarily listed under “機械学習プラットフォーム”, while Definite is primarily listed under “ビジネスインテリジェンス”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (Databricks: 機械学習プラットフォーム; Definite: ビジネスインテリジェンス); Monthly visits (Databricks: 5M; Definite: 15.4K); Monthly growth (Databricks: -2.7%; Definite: 15.4%); Favorites (Databricks: 129; Definite: 112); Website (Databricks: www.databricks.com; Definite: www.definite.app). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Databricks vs Definite monthly traffic comparison, Databricks currently shows 5M visits and Definite shows 15.4K; Databricks has about 324.7 times the visible traffic of Definite, an absolute difference of about 5M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Databricks first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.
Product positioning, use cases, and roles
Databricks and Definite currently overlap in shared categories: ビジネスインテリジェンス、データベース; shared tags: ビジネスインテリジェンス、データウェアハウス、ETL. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Databricks's unique categories/tags are 機械学習プラットフォーム、AIプラットフォーム、Apache Spark、ビッグデータ、データエンジニアリング、データプラットフォーム、生成AI、レイクハウス; Definite's are データ分析、AIアシスタント、ダッシュボード、データ視覚化、ノーコード、スタートアップツール、テキストからSQLへ. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.
What ratings, comments, and favorites can tell you
Databricks has no verified rating, 0 comments, 129 favorites, and 115 likes；Definite has no verified rating, 0 comments, 112 favorites, and 99 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate Databricks first
Put Databricks on the priority trial list when the task aligns with “機械学習プラットフォーム” and especially 機械学習プラットフォーム、AIプラットフォーム、Apache Spark、ビッグデータ、データエンジニアリング、データプラットフォーム. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Databricks also currently records: pricing is freemium, product type is website, 5M verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
When to evaluate Definite first
Put Definite on the priority trial list when the task aligns with “ビジネスインテリジェンス” and especially データ分析、AIアシスタント、ダッシュボード、データ視覚化、ノーコード、スタートアップツール. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Definite also currently records: pricing is freemium, product type is website, 15.4K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
How to validate the recommendation before deciding
The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in Databricks and Definite, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.
比較 FAQ
How should I choose between Databricks and Definite?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.