Data · Jämförelse
Snowflake vs Databricks
Snowflake är enklast för SQL-analys och BI. Databricks vinner på ML, Spark och stora data-/AI-arbetsflöden (lakehouse).
Vår rekommendation
Snowflake om tyngdpunkten är SQL-analys, BI och enkel drift. Databricks om ML, data engineering och AI på stora data är kärnan.
- 01Snowflake har lägst driftfriktion och bäst SQL-ergonomi
- 02Databricks äger Spark, MLflow och lakehouse-arkitekturen
- 03Båda separerar lagring och compute – elastisk skalning
- 04Kostnaden styrs av compute-disciplin, inte av plattformen i sig
Sida vid sida
| Dimension | Snowflake | Databricks |
|---|---|---|
| Modell | Data warehouse | Lakehouse (Delta) |
| SQL/BI | Klassledande | Bra (Databricks SQL) |
| ML / data engineering | Snowpark | Klassledande (Spark, MLflow) |
| Drift | Lägst friktion | Mer att konfigurera |
| Öppenhet | Mer slutet | Öppet format (Delta/Parquet) |
| Pris | Per credit/compute | Per DBU/compute |
Vanliga frågor
Q01Och BigQuery då?
BigQuery är ett starkt tredje alternativ, särskilt på GCP och för serverlös enkelhet. Vi väljer efter befintligt moln, teamets SQL- vs Spark-tyngd och om ML ska bo i plattformen.
Q02Hur håller vi nere kostnaden?
Auto-suspend på warehouses/kluster, rätt storlek, materialiserade vyer och kostnadsövervakning. Plattformen är sällan problemet – odisciplinerad compute är det.
Behöver ni hjälp att välja?
Boka ett kostnadsfritt samtal - vi går igenom er specifika situation och ger en rekommendation som passar er.