Databricks vs Snowflake
Ein unabhängiger, belegter Vergleich. Jede Zeile verlinkt zu den eigenen Docs des Anbieters und trägt ein verifiziertes Datum.
Von brickster.ai · aktualisiert 3. Juli 2026 · Feature-Daten geprüft 21. Juni 2026
Die kurze Antwort
Wählen Sie Databricks, wenn Ihr Schwerpunkt auf Data Engineering, Machine Learning oder KI-Agenten auf offenen Formaten liegt und Sie mit der Verwaltung von Compute vertraut sind. Wählen Sie Snowflake, wenn Sie überwiegend SQL und BI ausführen und weniger Stellschrauben drehen möchten. Der Kernunterschied: Databricks ist ein offenes Lakehouse, das Sie in Ihrem eigenen Cloud-Konto betreiben, Snowflake ist ein verwaltetes SaaS-Warehouse mit einem proprietären Kern, der sich für Apache Iceberg öffnet.
Databricks und Snowflake erlauben beide, Daten zu speichern, SQL auszuführen, Pipelines zu bauen und Modelle auf einer Plattform zu trainieren, doch sie kamen aus entgegengesetzten Richtungen dorthin. Databricks begann als verwalteter Apache-Spark-Dienst und wuchs zur Data Intelligence Platform heran, einem Lakehouse auf offenen Tabellenformaten (Delta Lake und, nun, verwaltetes Apache Iceberg). Es betreibt Compute in Ihrem eigenen AWS-, Azure- oder GCP-Konto und rechnet pro DBU ab. Es punktet tendenziell dort, wo die Arbeit aus Data Engineering, Machine Learning und KI besteht.
Snowflake begann als Cloud-Data-Warehouse und ist heute die AI Data Cloud. Sein Kern ist eine proprietäre vektorisierte SQL-Engine über proprietärem Micro-Partition-Storage (FDN), bereitgestellt als reines SaaS mit nahezu keiner zu verwaltenden Infrastruktur. Es rechnet pro Credit ab. Snowflake öffnet diesen geschlossenen Kern für Iceberg über native Iceberg-Tabellen und den Polaris-basierten Open Catalog. Die praktische Wahl lautet meist offen und flexibel mit mehr Stellschrauben versus einfach und betriebsarm.
Wähle Databricks, wenn
- Ihr Team schreibt Spark, Python oder Scala und betreibt schweres ETL, nicht nur SQL, und Sie möchten Lakeflow Declarative Pipelines, Auto Loader und Structured Streaming mit Real-Time Mode an einem Ort.
- Machine Learning und generative KI stehen im Mittelpunkt. Sie möchten Mosaic AI (Model Serving, Vector Search, Agent Framework mit einem verwalteten MCP-Server), MLflow, einen Feature Store, AutoML und GPU-Compute nativ.
- Sie möchten Daten in offenen Formaten, die Sie kontrollieren. Delta Lake und verwaltetes Iceberg (Lesen und Schreiben, GA) mit Unity Catalog als Open-Source-Iceberg-REST-Katalog, sodass andere Engines Ihre Tabellen lesen können.
- Es ist für Sie in Ordnung, Compute in Ihrem eigenen Cloud-Konto zu betreiben und Cluster, Instanztypen und Photon abzustimmen, um Kosten gegen Geschwindigkeit abzuwägen.
- Sie möchten eine Plattform, die Engineering, BI (AI/BI Dashboards plus Genie für natürlichsprachliches SQL) und KI umspannt, statt ML an ein Warehouse anzuflanschen.
Wähle Snowflake, wenn
- Der Großteil Ihrer Workload ist SQL-Analytik und BI, und Sie möchten nahezu keine Infrastrukturverwaltung. Warehouses pausieren und starten automatisch, und Sie dimensionieren sie mit einem T-Shirt-Label, statt Instanzen auszuwählen.
- Sie schätzen Vorhersehbarkeit und geringen Betriebsaufwand mehr als feingranulare Kontrolle. Ein SQL-Team kann an einem Tag produktiv sein, ohne Spark lernen zu müssen.
- Sie möchten SQL-first-KI, ohne ML-Infrastruktur aufzusetzen. Cortex Analyst (natürlichsprachliches SQL), Cortex Search, der native VECTOR-Typ und Cortex Agents mit einem verwalteten MCP-Server sind eingebaut.
- Data Sharing und ein großer Marketplace sind wichtig. Secure Data Sharing, native Clean Rooms und ein Marketplace mit über 3.400 Listings sind ausgereift und weit verbreitet.
- Sie möchten starke, einfache Governance ab Werk mit Horizon Catalog, Tag-basiertem Masking, Row Access Policies sowie automatischer Lineage und Klassifizierung.
Databricks vs. Snowflake, Kriterium für Kriterium
Jede Zelle verlinkt auf die Produkt-, Preis- oder Doku-Seite des jeweiligen Anbieters und zeigt, wann sie zuletzt geprüft wurde. Sie zitiert die Anbieter, sie kürt keinen Sieger.
Die Kriterienwerte sind wortwörtlich aus der englischen Dokumentation des jeweiligen Anbieters übernommen.
| Kriterium | Databricks Lakehouse (Spark + Photon) | Snowflake Cloud-Data-Warehouse |
|---|---|---|
| Architektur & Offenheit | ||
| ArchitekturPlattformform | Data Intelligence Platform (lakehouse) Quelle · geprüft 2026-06-21 | Cloud data warehouse / AI Data Cloud Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Compute-EngineZugrunde liegende Query-Engine | Apache Spark + Photon Quelle · geprüft 2026-06-21 | Proprietary vectorized SQL engine Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Trennung von Storage / ComputeUnabhängige Skalierung | Decoupled storage and compute Quelle · geprüft 2026-06-21 | Fully decoupled storage and compute Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Natives TabellenformatDelta / Iceberg / proprietär | Delta Lake (and managed Iceberg) Quelle · geprüft 2026-06-21 | Proprietary micro-partitions (FDN) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Apache IcebergLese- + Schreibunterstützung | Native managed Iceberg, read+write GA Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native Iceberg, read+write Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Delta LakeDelta-Tabellen lesen / schreiben | Native Delta read/write Quelle · geprüft 2026-06-21 | Read via external/Iceberg, no native write Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Offener / REST-KatalogIceberg REST / offener Katalog | Unity Catalog Iceberg REST catalog Quelle · geprüft 2026-06-21 | Open Catalog (Apache Polaris, Iceberg REST) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Open-Source-KernEngine / Format Open Source | Spark, Delta, Unity Catalog open source Quelle · geprüft 2026-06-21 | Engine closed; Polaris/Arctic open Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Multi-CloudAWS / Azure / GCP | AWS, Azure, GCP Quelle · geprüft 2026-06-21 | AWS, Azure, GCP Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| BereitstellungsmodellSaaS vs. eigenes Cloud-Konto | Runs in your cloud account Quelle · geprüft 2026-06-21 | SaaS-only managed service Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Kosten & Preise | ||
| Abrechnungseinheit | Per-DBU Quelle · geprüft 2026-06-21 | Per-credit consumption Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| AbrechnungsgranularitätPro Sekunde / Minute / Stunde | Per-second Quelle · geprüft 2026-06-21 | Per-second, 60-second minimum Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Scale-to-Zero-ServerlessAuto-Suspend | Serverless SQL/compute, auto-suspend Quelle · geprüft 2026-06-21 | Auto-suspend warehouses + serverless compute Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Separate InfrastrukturabrechnungCompute getrennt von VM / Storage abgerechnet | Classic: separate VM bill; serverless bundled Quelle · geprüft 2026-06-21 | Bundled; no separate cloud VM bill Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Storage-Preise$ / TB-Monat | No Databricks storage charge; cloud bills it Quelle · geprüft 2026-06-21 | ~$23/TB-month on-demand (AWS US East) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Free Tier / Testversion | Free Edition + 14-day trial Quelle · geprüft 2026-06-21 | 30-day free trial with credits Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Rabatte bei zugesagter Nutzung | Committed-use contracts Quelle · geprüft 2026-06-21 | Pre-paid capacity discounts Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| KostentransparenzNutzungs- / Kostenüberwachung | System tables, usage dashboards, budgets Quelle · geprüft 2026-06-21 | Cost views, budgets, resource monitors Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| PreistransparenzVeröffentlicht vs. individuelles Angebot | List DBU prices published Quelle · geprüft 2026-06-21 | List credit/storage prices published Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| SQL & Abfrage | ||
| ANSI-SQL-AbdeckungWindow, rekursive CTE | ANSI SQL incl. window, recursive CTE Quelle · geprüft 2026-06-21 | Broad ANSI SQL, window + recursive CTE Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Semistrukturierte DatenJSON / VARIANT | Native VARIANT and JSON support Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native VARIANT/JSON/Avro/Parquet Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| GeodatenGeo-Typen + -Funktionen | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 Quelle · geprüft 2026-06-21 | GEOGRAPHY + GEOMETRY types and functions Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Benutzerdefinierte FunktionenSQL / Python / Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs Quelle · geprüft 2026-06-21 | SQL, Python, Java, Scala UDFs Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Materialisierte Sichten | Native materialized views Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native materialized views Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Zwischenspeicherung von Abfrageergebnissen | Query result caching Quelle · geprüft 2026-06-21 | Persisted query result cache Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Query-FöderationExterne Quellen an Ort und Stelle abfragen | Lakehouse Federation Quelle · geprüft 2026-06-21 | External tables; limited live federation Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Data Engineering | ||
| Batch-ETL-/ELT-ToolingNatives Pipeline-Tooling | Lakeflow Declarative Pipelines, Jobs Quelle · geprüft 2026-06-21 | Snowpark, Streams, Tasks, Openflow Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Streaming-Ingestion | Structured Streaming, Real-Time Mode Quelle · geprüft 2026-06-21 | Snowpipe Streaming, up to 10 GB/s Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Change Data Capture | CDC via APPLY CHANGES, Lakeflow Connect Quelle · geprüft 2026-06-21 | Streams; Openflow CDC connectors Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Automatische Datei-IngestionKlasse Auto Loader / Snowpipe | Auto Loader Quelle · geprüft 2026-06-21 | Snowpipe auto-ingest Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Native OrchestrierungJobs / Scheduler | Lakeflow Jobs Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native Tasks scheduler / DAGs Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| dbt-Unterstützung | First-class dbt adapter and task Quelle · geprüft 2026-06-21 | First-class dbt adapter Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Deklarative PipelinesDLT / Lakeflow-Stil | Lakeflow Declarative Pipelines Quelle · geprüft 2026-06-21 | Dynamic Tables declarative pipelines Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| ML & AI | ||
| ModelltrainingNativ, auf der Plattform | Native training on Spark/GPU clusters Quelle · geprüft 2026-06-21 | Snowflake ML native training (CPU/GPU) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Feature Store | Native feature store in Unity Catalog Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native Snowflake Feature Store Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Experiment-TrackingMLflow oder gleichwertig | Managed MLflow Quelle · geprüft 2026-06-21 | Managed MLflow integration Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Model ServingHosting / Inferenz | Mosaic AI Model Serving Quelle · geprüft 2026-06-21 | Model Serving on Container Services Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| AutoML | Partial automation, no full AutoML product Quelle · geprüft 2026-06-21 | |
| Vector SearchEmbeddings-Index | Mosaic AI Vector Search Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native VECTOR type + Cortex Search Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Foundation-Model-GatewayGesteuerter Multi-Modell-Zugriff | Mosaic AI Gateway (multi-model) Quelle · geprüft 2026-06-21 | Cortex AI hosts multiple LLMs Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Text-to-SQLNL-zu-SQL-Assistent | AI/BI Genie Quelle · geprüft 2026-06-21 | Cortex Analyst NL-to-SQL Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Agents / MCPAgent Framework + MCP-Server | Mosaic AI Agent Framework, managed MCP Quelle · geprüft 2026-06-21 | Cortex Agents + managed MCP server Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| GPU-Compute | GPU instances for ML Quelle · geprüft 2026-06-21 | GPU compute pools (Container Services) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| BI & Nutzung | ||
| Native Dashboards / BI | AI/BI Dashboards Quelle · geprüft 2026-06-21 | Streamlit apps + dashboards in Snowsight Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Semantische / Metrik-Ebene | Unity Catalog Metric Views Quelle · geprüft 2026-06-21 | Semantic views Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Notebooks | Native notebooks Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native Snowflake Notebooks Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Natürlichsprachliche BIFrag deine Daten | AI/BI Genie natural-language Quelle · geprüft 2026-06-21 | Cortex Analyst ask-your-data Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| BI-Tool-IntegrationenTableau / Power BI / Looker | Tableau, Power BI, Looker connectors Quelle · geprüft 2026-06-21 | Tableau, Power BI, Looker connectors Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Governance & Sicherheit | ||
| Einheitlicher Governance-KatalogEin Katalog über Daten + AI | Unity Catalog across data and AI Quelle · geprüft 2026-06-21 | Horizon Catalog across data + AI Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Feingranulares RBAC | Fine-grained RBAC in Unity Catalog Quelle · geprüft 2026-06-21 | Role-based access control Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Attributbasierte ZugriffssteuerungTag-basierte Richtlinien | ABAC with governed tags, GA Quelle · geprüft 2026-06-21 | Tag-based masking/policies Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Spaltenmaskierung | Dynamic column masks Quelle · geprüft 2026-06-21 | Dynamic data masking Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Row-Level Security | Row filters Quelle · geprüft 2026-06-21 | Row access policies Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Data LineageAutomatisch | Automatic lineage in Unity Catalog Quelle · geprüft 2026-06-21 | Automatic data lineage (Horizon) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| DatenklassifizierungAutomatische PII-Erkennung | Automated data classification GA Quelle · geprüft 2026-06-21 | Automatic sensitive-data classification Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Audit-Protokollierung | Audit logs / system tables Quelle · geprüft 2026-06-21 | Access History / audit logs Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Kundenverwaltete SchlüsselCMK / BYOK | Customer-managed keys Quelle · geprüft 2026-06-21 | Tri-Secret Secure customer-managed keys Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Privates NetworkingPrivateLink / VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection Quelle · geprüft 2026-06-21 | PrivateLink / Private Link networking Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Sharing & Zusammenarbeit | ||
| Data SharingKontoübergreifend / Cloud-übergreifend | Delta Sharing (cross-cloud) Quelle · geprüft 2026-06-21 | Secure cross-cloud data sharing Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Clean Rooms | Clean Rooms GA Quelle · geprüft 2026-06-21 | Native Data Clean Rooms Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Marketplace | Databricks Marketplace Quelle · geprüft 2026-06-21 | Snowflake Marketplace (3,400+ listings) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Betrieb & Zuverlässigkeit | ||
| Öffentliche Status-APIMaschinenlesbare Verfügbarkeit | Status page with RSS/email subscribe Quelle · geprüft 2026-06-21 | Statuspage with JSON status API Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Veröffentlichtes SLA | Published uptime SLA (99.95% serverless) Quelle · geprüft 2026-06-21 | 99.9% SLA (99.99% target) Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Auto-Scaling | Cluster autoscaling Quelle · geprüft 2026-06-21 | Multi-cluster elastic auto-scaling Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Multi-Region / DR | DR guidance; not automatic replication Quelle · geprüft 2026-06-21 | Cross-region replication and failover Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Workload-IsolationETL von BI isolieren | Separate warehouses/clusters per workload Quelle · geprüft 2026-06-21 | Separate virtual warehouses per workload Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Ökosystem & Support | ||
| Partner-Konnektoren | Lakeflow Connect 100+ sources Quelle · geprüft 2026-06-21 | Openflow + broad partner connectors Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Compliance-ZertifizierungenSOC 2 / HIPAA / FedRAMP / ISO | SOC 2, HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP, ISO Quelle · geprüft 2026-06-21 | SOC 2, HIPAA, PCI, FedRAMP, ISO Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Globale Regionen | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP Quelle · geprüft 2026-06-21 | Global regions across AWS/Azure/GCP Quelle · geprüft 2026-06-21 |
| Support-Stufen | Tiered support plans Quelle · geprüft 2026-06-21 | Standard, Premier, Business Critical Quelle · geprüft 2026-06-21 |
Architektur und Offenheit
Databricks ist ein Lakehouse. Compute (Apache Spark plus die Photon-Engine) läuft in Ihrem eigenen Cloud-Konto gegen offene Tabellenformate in Ihrem Object Storage: Delta Lake nativ, plus verwaltetes Apache Iceberg mit Lesen und Schreiben nun GA. Unity Catalog ist Open-Source und stellt einen Iceberg-REST-Katalog bereit, sodass Engines wie Trino oder Flink Ihre Tabellen lesen können. Snowflake ist ausschließlich SaaS. Sein Kern ist eine proprietäre vektorisierte SQL-Engine über proprietärem Micro-Partition-Storage (FDN), sodass Sie die Infrastruktur weder sehen noch verwalten. Snowflake öffnet sich über native Iceberg-Tabellen (Lesen und Schreiben) und Open Catalog, seinen verwalteten Apache-Polaris-Iceberg-REST-Katalog. Der praktische Kompromiss: Databricks gibt Ihnen offene Formate und direkte Kontrolle über Compute, Snowflake gibt Ihnen einen geschlossenen, aber einfacheren verwalteten Kern, der nun mit Iceberg interoperiert. Wenn die Vermeidung von Storage-Lock-in eine harte Anforderung ist, startet Databricks offen und Snowflake holt auf.
Preise und Kostenmodell
Beide rechnen in unterschiedlichen Einheiten ab, sodass sich Listenpreise nicht direkt vergleichen lassen. Databricks berechnet pro DBU (Databricks Unit) im Sekundentakt, und der Tarif hängt von der Workload ab: Lakeflow-Jobs-Compute ist am günstigsten, All-Purpose-Interactive-Compute kostet pro DBU etwa das 3- bis 4-Fache, und SQL hat Classic-, Pro- und Serverless-Tarife. Bei Non-Serverless-Compute zahlen Sie außerdem Ihren Cloud-Anbieter separat für die VMs. Snowflake berechnet pro Credit im Sekundentakt mit einer Mindestdauer von 60 Sekunden, und der Credit-Tarif hängt von der Edition (Standard, Enterprise, Business Critical, VPS) und Region ab. Die Compute-Infrastruktur ist im Credit gebündelt, und Storage wird separat pro Terabyte abgerechnet. Snowflake-Warehouses pausieren automatisch im Leerlauf, was Verschwendung begrenzt. Die realen Kosten hängen von der Form der Workload ab, modellieren Sie daher Ihre eigene Nutzung, statt sich auf Schlagzeilen-Tarife zu verlassen.
Data Engineering und Streaming
Databricks tendiert zu Code-first-Engineering. Sie erhalten Lakeflow (Declarative Pipelines, Connect und Jobs), Auto Loader für inkrementelle Datei-Ingestion und Structured Streaming mit einem latenzarmen Real-Time Mode, alles auf Spark mit Python, Scala oder SQL. Das eignet sich für komplexe Transformationen und großskalige oder echte Streaming-Arbeit. Snowflake tendiert zu SQL-first und betriebsärmer. Dynamic Tables bieten deklarative, inkrementell aktualisierte Transformationen, Streams plus Tasks übernehmen Change Capture und Scheduling, Snowpipe Streaming übernimmt latenzarme Ingestion, und Openflow (auf Apache NiFi aufgebaut) übernimmt Connector-basierte Bewegung. Snowpark führt Python, Java und Scala innerhalb von Snowflake für Nicht-SQL-Logik aus. Die ehrliche Aufteilung: Databricks ist stärker bei schweren, individuellen oder echten Streaming-Pipelines und gibt Ihnen mehr Kontrolle, während Snowflake einfache bis mittlere Pipelines schneller zum Laufen bringt, mit weniger zu betreiben. Teams, die in SQL leben, finden Snowflake meist schneller im Einstieg.
Machine Learning und KI
Das ist Databricks' deutlichster Vorsprung. Mosaic AI deckt Model Serving, Vector Search, ein Gateway und ein Agent Framework mit einem verwalteten MCP-Server ab, daneben MLflow, einen Feature Store, AutoML und GPU-Compute. Der vollständige Weg von Daten über Training und Serving bis zu Agenten liegt auf einer Plattform, weshalb ML-lastige Teams hierher tendieren. Snowflake hat für gängige Fälle einen Großteil der Lücke geschlossen. Cortex AI hostet mehrere LLMs, Cortex Analyst macht natürlichsprachliches SQL, Cortex Search übernimmt Retrieval, es gibt einen nativen VECTOR-Typ, und Cortex Agents werden mit einem verwalteten MCP-Server ausgeliefert. Snowflake ML ergänzt Training, einen Feature Store, Model Serving auf Container Services, natives Experiment-Tracking (ML Experiments) und GPU-Compute-Pools. Für SQL-zentrierte KI und Retrieval reicht Snowflake oft aus. Für individuelles Modelltraining, tiefes MLOps oder den Bau von Agenten geht Databricks in der Regel weiter.
Governance und Sicherheit
Beide bieten ausgereifte Governance, und die Lücke ist hier gering. Databricks setzt auf Unity Catalog: Attribute-based Access Control (ABAC) ist GA, dazu Column Masks, Row Filters, End-to-End-Lineage und automatisierte Klassifizierung, alles über Daten- und KI-Assets hinweg. Weil Unity Catalog Open-Source mit einem Iceberg-REST-Endpoint ist, kann Governance über Databricks-Compute hinausreichen. Snowflake setzt auf Horizon Catalog: Tag-basiertes Masking, Row Access Policies, automatische Lineage und automatische Klassifizierung, verwaltet über Snowsight. Snowflakes Editions-Modell spielt hier ebenfalls eine Rolle, da Business Critical Kontrollen wie Customer-managed Keys und strengere Compliance für regulierte Branchen hinzufügt, was in Ihren Credit-Tarif einfließt. Beide unterstützen feingranularen Zugriff, Masking und Lineage gut genug für die meisten Unternehmen. Der entscheidende Faktor ist meist, auf welchen Katalog sich Ihr weiterer Stack standardisiert und ob Sie Governance benötigen, die über einen offenen Iceberg-Katalog mehrere Engines umspannt.
BI und Datennutzung
Snowflake geht davon aus, dass BI-Tools wie Tableau, Power BI oder Looker über SQL verbinden, und fügt eine eigene Schicht hinzu: Snowsight für Abfragen und Dashboards, Streamlit für den Bau von Data-Apps innerhalb von Snowflake, Semantic Views und native Notebooks. Das SQL-Warehouse-Erbe macht es zu einem natürlichen Backend für bestehende BI-Stacks. Databricks bietet AI/BI Dashboards und Genie, eine Natürliche-Sprache-zu-SQL-Erfahrung, die an Unity-Catalog-Metadaten gebunden ist, plus Databricks Apps für den Bau interaktiver Apps, und es verbindet sich mit denselben externen BI-Tools. Beide liefern eine konversationelle, natürlichsprachliche Abfrageschicht (Genie auf Databricks, Cortex Analyst auf Snowflake), und beide haben räumliches und geospatiales SQL. Wenn Ihre Organisation bereits auf ein BI-Tool standardisiert ist, funktionieren beide als das Warehouse dahinter. Snowflake ist der konventionellere, direkt einsetzbare SQL-Endpoint, während Databricks BI näher an seinen Katalog und seine KI-Funktionen heranzieht.
Databricks vs. Snowflake: Preise
Databricks rechnet pro DBU im Sekundentakt ab, wobei der Tarif durch die Workload (Lakeflow Jobs, All-Purpose, SQL Classic/Pro/Serverless) und den Tier bestimmt wird, und bei Non-Serverless-Compute zahlen Sie außerdem Ihren Cloud-Anbieter für die VMs. Snowflake rechnet pro Credit im Sekundentakt mit einer Mindestdauer von 60 Sekunden ab, wobei der Tarif durch Edition und Region bestimmt und die Infrastruktur gebündelt wird. Unterschiedliche Einheiten und Bündelungsregeln erschweren den Vergleich der Schlagzeilen-Tarife, modellieren Sie daher Ihre eigene Workload.
Databricks
Databricks listet die Preise pro DBU mit Sekundengenauigkeit und ohne Vorabkosten (databricks.com/product/pricing). Die Seite leitet die exakten Zahlen über einen Rechner und Produktseiten statt über eine statische Tabelle. Basierend auf breit zitierten FinOps-Aufschlüsselungen dieser Tarife aus Mitte 2026 (CloudZero und Flexera) liegen die AWS-Tarife des Premium-Tiers ungefähr bei: Lakeflow-Jobs-Compute etwa 0,15 $/DBU, All-Purpose-Interactive-Compute etwa 0,55 $/DBU, SQL Classic etwa 0,22 $/DBU, SQL Pro etwa 0,55 $/DBU und SQL Serverless etwa 0,70 $/DBU (Serverless bündelt die VM-Kosten, Non-Serverless nicht). Der Enterprise-Tier liegt höher als Premium (All-Purpose etwa 0,65 $/DBU). Der Standard-Tier wurde auf AWS und GCP eingestellt und wird auf Azure über 2026 hinweg ausgemustert. Free Edition und eine Testphase mit bis zu 400 $ Nutzung sind verfügbar.
Snowflake
Aus Snowflakes eigener Service Consumption Table, gültig ab 10. Juni 2026, betragen die On-Demand-Credit-Preise in AWS US East (N. Virginia) 2,00 $ (Standard), 3,00 $ (Enterprise), 4,00 $ (Business Critical) und 6,00 $ (VPS) pro Credit, abgerechnet im Sekundentakt mit einer Mindestdauer von 60 Sekunden. AI Credits kosten 2,00 $ On-Demand. On-Demand-Storage kostet 23,00 $/TB/Monat in den meisten US-AWS- und Azure-Regionen und sinkt in Richtung etwa 13,80 $/TB im höchsten Kapazitäts-Tier. Cloud-Services-Compute ist bis zu 10 % der täglichen Warehouse-Credits kostenlos. Die Testphase bietet 400 $ an Credits für 30 Tage. Credit-Tarife steigen in Nicht-US-Regionen und sinken mit vorab bezahlten Kapazitäts-Commitments.
Quellen: Databricks-Preise, Snowflake Consumption Table, Snowflake-Preise, CloudZero (Databricks-Preise), Flexera (Databricks-Preisleitfaden).
Häufig gestellte Fragen
Ist Databricks günstiger als Snowflake?
Keines ist verlässlich günstiger. Sie rechnen in unterschiedlichen Einheiten ab (Databricks pro DBU plus Ihre eigenen Cloud-VM-Kosten bei Non-Serverless-Compute, Snowflake pro Credit mit gebündelter Infrastruktur), sodass die Kosten von Ihrer Workload abhängen. Databricks punktet oft bei großen Engineering- und ML-Jobs, die Sie abstimmen können. Snowflakes automatisch pausierende Warehouses reduzieren Leerlaufverschwendung bei sprunghaftem SQL. Modellieren Sie Ihre eigene Nutzung.
Was ist der Hauptunterschied zwischen Databricks und Snowflake?
Databricks ist ein offenes Lakehouse: Spark- und Photon-Compute, das in Ihrem eigenen Cloud-Konto über offenen Formaten (Delta Lake und Iceberg) läuft, mit starkem ML und KI. Snowflake ist ein verwaltetes SaaS-Warehouse mit einer proprietären SQL-Engine und proprietärem Storage, einfacher zu betreiben, öffnet sich nun für Iceberg. Offen und flexibel versus einfach und betriebsarm.
Ist Databricks oder Snowflake besser für Machine Learning?
Databricks ist im Allgemeinen stärker für Machine Learning. Mosaic AI (Model Serving, Vector Search, Agent Framework mit einem verwalteten MCP-Server), MLflow, ein Feature Store, AutoML und GPU-Compute decken den vollständigen Weg von Training über Serving bis Agent ab. Snowflake ML und Cortex AI haben die Lücke für SQL-zentrierte KI und Retrieval geschlossen, doch Databricks geht bei individuellem Training und MLOps weiter.
Databricks oder Snowflake für Data Engineering?
Databricks eignet sich für Code-first- und Streaming-lastiges Engineering: Lakeflow, Auto Loader und Structured Streaming auf Spark mit Python oder Scala. Snowflake eignet sich für SQL-first-, betriebsarme Pipelines: Dynamic Tables, Streams plus Tasks, Snowpipe Streaming und Openflow. Wählen Sie Databricks für komplexe oder echte Streaming-Arbeit, Snowflake, um einfachere Pipelines schneller zum Laufen zu bringen.
Kann Snowflake alles, was Databricks kann?
Größtenteils, aber nicht identisch. Snowflake deckt nun ML, Vektoren, Agenten und Iceberg ab, Bereiche, die einst Databricks vorbehalten waren. Es bleibt SaaS-only mit einem proprietären Kern, sodass Sie weniger Kontrolle über Compute und offene Formate haben. Databricks läuft in Ihrem Cloud-Konto auf offenen Formaten mit tieferem ML und Streaming. Die Funktionalität überschneidet sich, Architektur und Kontrolle unterscheiden sich.
Welches ist einfacher zu bedienen?
Snowflake ist für SQL- und BI-Teams meist einfacher im Einstieg. Warehouses pausieren und starten automatisch, Sie dimensionieren Compute mit einem T-Shirt-Label, und es gibt nahezu keine Infrastruktur zu verwalten. Databricks bietet mehr Kontrolle (Cluster-, Instanz- und Photon-Einstellungen) und ein Code-first-Modell, was leistungsfähiger ist, aber eine steilere Lernkurve hat, besonders für Nicht-Spark-Nutzer.
Unterstützen beide Apache Iceberg?
Ja. Databricks unterstützt verwaltete Iceberg-Tabellen mit Lesen und Schreiben GA, und Unity Catalog ist Open-Source mit einem Iceberg-REST-Katalog. Snowflake unterstützt native Iceberg-Tabellen (Lesen und Schreiben) und Open Catalog, seinen verwalteten Apache-Polaris-Iceberg-REST-Katalog. Beide lassen externe Engines über Iceberg interoperieren, wobei Databricks zusätzlich natives Delta Lake hat und Snowflake sein proprietäres FDN-Format behält.
So funktioniert dieser Vergleich
- Jede Zelle der Tabelle verlinkt auf die Dokumentation des jeweiligen Anbieters und zeigt, wann sie zuletzt geprüft wurde. Wir zitieren die Anbieter, wir führen keine eigenen Benchmarks durch.
- Die Feature-Daten sind eine langsam veränderliche Momentaufnahme, die regelmäßig neu geprüft wird. Die Open-Source-Dynamik und das Aktualisierungsdatum werden täglich über unsere Pipeline erneuert.
- brickster.ai ist unabhängig und weder mit Databricks, Snowflake noch mit einem anderen Anbieter verbunden. Wenn etwas nicht stimmt, sag uns Bescheid.
Von KI aus dem englischen Original übersetzt.