Välj rätt datawarehouse 2026. Snowflake, BigQuery och Databricks.
Snowflake, BigQuery eller Databricks är den fråga jag oftast får av bolag som ska bygga sin dataplattform. Sanningen är att alla tre är mycket kompetenta och att fel svar sällan är katastrofalt. Men de har olika själ, och rätt val gör vardagen smidigare i åratal. Här jämför jag dem för svenska bolag och försöker ge dig en grund att resonera kring, inte ett dogmatiskt facit.
Innan jag går in på skillnaderna vill jag dämpa ångesten kring beslutet. Många upplever plattformsvalet som ett vägval man inte får göra fel, men så dramatiskt är det sällan. Alla tre är mogna och kompetenta, och ett bolag som använder vilken som helst av dem med disciplin kommer långt. Det som faktiskt brukar gå fel är inte att man valde fel plattform, utan att man använde den valda plattformen slarvigt: rörig modellering, ingen kostnadskontroll och bristande kvalitet. Jag lägger därför mer energi på att hjälpa er bygga rätt än på att agonisera över logotypen.
BigQuery: enkelt och serverlöst
BigQuery är serverlöst i sin natur. Du behöver inte tänka på kluster eller storlek, du skickar en fråga och Google sköter resten. För team som vill ha minsta möjliga drift och redan lutar åt Google Cloud är det ofta det smidigaste valet. Du betalar för data du läser, vilket gör kostnaden förutsägbar om du har goda frågevanor.
Snowflake: separation och bekvämlighet
Snowflake byggde tidigt på att separera lagring från beräkning och gjorde det elegant. Du kan skala upp beräkning för en tung last och ner igen, och olika team kan jobba utan att störa varandra. Det är molnagnostiskt, vilket tilltalar bolag som inte vill binda sig till en enda molnleverantör.
- Tydlig separation av lagring och beräkning som gör skalning enkel.
- Molnagnostiskt, vilket ger en viss frihet i molnvalet.
- Bekväm administration som många datateam uppskattar.
Vilken av dessa egenskaper som väger tyngst för er beror på hur ni jobbar, och det är just den kartläggningen vi gör i vårt arbete med dataplattform innan vi rekommenderar något.
Databricks: data och ML i samma hus
Databricks kommer från Spark-världen och lyser när tung databearbetning och maskininlärning ska leva nära varandra. Om er ambition sträcker sig längre än rapportering, in i avancerad analys och ML i stor skala, är Databricks ofta det starkaste valet. Det är också där lakehouse-tänket sitter djupast.
Hur de hanterar samtidighet och många team
En praktisk skillnad som märks i större organisationer är hur plattformarna hanterar att många team jobbar samtidigt. Snowflake byggde tidigt på att olika team kan ha egen beräkningskapacitet som inte stör varandra, vilket gör det lätt att låta en tung analys köra utan att sakta ner någon annans arbete. BigQuery hanterar samtidighet serverlöst och abstraherar bort mycket av den frågan, men ger dig i gengäld mindre direkt kontroll. Databricks kommer från en värld av kluster och ger kraftfull kontroll men kräver också mer förståelse för hur de sätts upp. Vilken modell som passar beror på hur er organisation ser ut.
Det viktigaste är inte plattformen
Jag brukar säga att valet mellan dessa tre spelar mindre roll än hur ni använder det ni väljer. En välmodellerad plattform på vilken som helst av dem slår en rörig plattform på den teoretiskt bästa. Disciplin i modellering, kostnad och kvalitet betyder mer än logotypen på fakturan.
Inlåsning och vägen ut
Ingen vill tänka på att lämna en plattform innan man ens valt den, men det är just då man har mest att vinna på att fundera över inlåsning. Hur svårt blir det att flytta härifrån om tre år, om priset ändras eller behoven växer ifrån plattformen? Att hålla transformationerna som kod i ett verktyg som dbt gör att logiken inte sitter inlåst i en enskild plattform, vilket sänker tröskeln för ett framtida byte avsevärt. Att luta sig mot öppna format för lagringen, snarare än proprietära, ger liknande frihet. Jag rekommenderar inte att man undviker en bra plattform av rädsla för inlåsning, men jag rekommenderar att man bygger på ett sätt som håller dörrarna öppna.
Hur jag väljer
Lutar ni åt Google och vill ha minsta drift föreslår jag ofta BigQuery. Vill ni ha molnfrihet och bekväm skalning lutar jag åt Snowflake. Är ML och tung bearbetning centralt blir det ofta Databricks. Men jag fattar aldrig beslutet i ett vakuum, jag grundar det i era källor, ert team och era ambitioner framåt. Fler exempel finns i vår casebook.
Relaterat
- dbt-projektstruktur: Mappar, modeller och tests som skalar
- ETL vs ELT vs Reverse ETL: Modern data stack för svenska bolag
- BI-val: Looker vs Power BI vs Metabase vs Lightdash
Vill du ta det vidare?
Om ni står inför plattformsvalet och vill ha ett oberoende råd, hör av dig via kontaktsidan. Jag hjälper dig grunda beslutet i hur ni faktiskt jobbar i stället för i marknadsföring.
“En välmodellerad plattform på vilken som helst av dem slår en rörig plattform på den teoretiskt bästa.”
- Simon Axelsson
Vanliga frågor
- Vilken plattform är billigast?
- Det går inte att svara generellt eftersom prismodellerna skiljer sig och beror på hur ni jobbar. Det billigaste på pappret blir ofta dyrt i praktiken om frågevanorna är dåliga. Modellera kostnaden mot er faktiska användning.
- Behöver vi Databricks om vi inte gör ML?
- Inte nödvändigtvis. Databricks styrka är tung bearbetning och ML nära varandra. För ren rapportering och analys räcker BigQuery eller Snowflake ofta gott.
- Kan vi byta plattform senare?
- Det går men är arbete. Att hålla transformationerna som kod, till exempel i dbt, gör ett framtida byte mindre smärtsamt eftersom logiken inte sitter inlåst i plattformen.
Om författaren
Simon Axelsson är senior IT-konsult och grundare av SIAX Technology AB. Han hjälper nordiska företag med molninfrastruktur, dataplattformar och AI-automation.
Fler artiklar av Simon