Databricks vs Snowflake: Welke Data Platform Kies je?
Databricks en Snowflake zijn twee van de meest populaire cloud-native dataplatformen voor moderne data-oplossingen. Maar wat zijn de belangrijkste verschillen en hoe bepaal je welke het beste past bij jouw organisatie? In dit artikel vergelijken we beide platformen op verschillende aspecten.
1. Architectuur en Benadering
Hoewel beide platformen cloud-native zijn en vergelijkbare use cases ondersteunen, hebben ze fundamenteel verschillende architectuurprincipes.
| Aspect | Databricks | Snowflake |
|---|---|---|
| Architectuur | Lakehouse (combinatie van data lake en data warehouse) | Cloud data warehouse |
| Opslagmodel | Open formaten (Delta Lake, Parquet) | Proprietary columnar format |
| Compute-model | Gescheiden van opslag, Spark-gebaseerd | Multi-cluster shared data architecture |
2. Wanneer kies je voor Databricks?
Databricks is ideaal voor organisaties die een geünificeerde benadering nodig hebben voor zowel data science als data engineering workloads.
- Je werkt met grote hoeveelheden ongestructureerde of semi-gestructureerde data
- Je hebt geavanceerde data science en machine learning vereisten
- Je wilt een open ecosysteem met ondersteuning voor meerdere talen (Python, SQL, R, Scala)
- Je hebt behoefte aan real-time dataverwerking met Spark
3. Wanneer kies je voor Snowflake?
Snowflake is een uitstekende keuze voor organisaties die primair behoefte hebben aan een krachtig datawarehouse met eenvoudig beheer.
- Je werkt voornamelijk met gestructureerde data
- Je wilt een volledig beheerde oplossing met minimale operationele overhead
- Je hebt behoefte aan uitstekende prestaties voor complexe SQL-query's
- Je wilt eenvoudig data kunnen delen met externe partijen
4. Kostenvergelijking
Beide platformen gebruiken een op verbruik gebaseerd prijsmodel, maar er zijn belangrijke verschillen:
| Kostenaspect | Databricks | Snowflake |
|---|---|---|
| Prijsmodel | DBU's (Databricks Units) + cloudopslag | Credits (compute) + opslag |
| Opslagkosten | Goedkoper (gebruikt cloud-native opslag) | Hoger (proprietary format) |
| Computekosten | Variabel (afhankelijk van workload type) | Voorspelbaarder (credit-based) |
5. Integratiemogelijkheden
Beide platformen bieden uitgebreide integratiemogelijkheden, maar met verschillende focus:
- Databricks: Sterke integratie met data science tools (MLflow, TensorFlow), streaming platforms (Kafka), en big data ecosystemen
- Snowflake: Uitgebreide connectors voor BI-tools (Tableau, Power BI), ETL-tools (Informatica, Fivetran), en SaaS-platformen
- Beide ondersteunen native integratie met de belangrijkste cloudproviders (AWS, Azure, GCP)
Conclusie
Databricks en Snowflake vullen elkaar steeds meer aan in plaats van dat ze directe concurrenten zijn. Voor organisaties die een compleet dataplatform nodig hebben, kan een combinatie van beide zelfs de beste oplossing zijn. Overweeg je huidige en toekomstige datavereisten, technische expertise binnen je team en budgettaire overwegingen om de juiste keuze te maken.
← Terug naar het blogoverzicht