Databricks vs BigQuery
Une comparaison indépendante et sourcée. Chaque ligne renvoie à la documentation officielle de l'éditeur et porte une date vérifiée.
Par brickster.ai · données de fonctionnalités vérifiées le 2 sept. 2026 · signaux en direct actualisés le 5 sept. 2026
En bref
Choisissez Databricks si l'ingénierie de données, le machine learning ou les agents d'IA sont votre centre de gravité et que vous voulez une seule plateforme ouverte, que vous contrôlez, sur tous les clouds. Choisissez BigQuery si vous voulez un data warehouse serverless et SQL-first qui ne demande presque aucune exploitation et qui vit dans Google Cloud à côté de Pub/Sub, Looker et Sheets. Depuis avril 2026, les deux interopèrent via Iceberg, si bien que sur Google Cloud une répartition est une option réelle.
Databricks est la Data Intelligence Platform : du compute Spark et Photon exécuté dans votre propre compte cloud sur des formats de table ouverts (Delta Lake en natif, Apache Iceberg managé en lecture et écriture en disponibilité générale), avec Unity Catalog qui gouverne les actifs de données et d'IA. La plateforme fonctionne de la même façon sur AWS, Azure et Google Cloud, où le compute classic démarre sur Google Compute Engine dans votre projet et où la facturation passe par Google Cloud Marketplace.
BigQuery est le data warehouse serverless de Google, et en 2026 il cherche aussi à devenir un lakehouse. Vous écrivez du GoogleSQL, Google l'exécute : pas de clusters, pas de runtimes, une capacité payée soit au TiB scanné, soit au slot-heure. Autour gravitent les tables managées Apache Iceberg (anciennement BigLake tables for Apache Iceberg), le Knowledge Catalog (anciennement Dataplex Universal Catalog), l'assistance Gemini gratuite dans la console et du machine learning en SQL. Les deux plateformes se rejoignent désormais au milieu : BigQuery sait lire les tables Unity Catalog et Databricks sait interroger BigQuery, dans les deux cas via des interfaces ouvertes, si bien que le choix porte de plus en plus sur l'endroit où chaque charge de travail s'exécute le mieux plutôt que sur un vainqueur absolu.
Choisissez Databricks si
- L'ingénierie de données est lourde, code-first ou véritablement en streaming. L'ingestion Lakeflow et les pipelines déclaratifs, Auto Loader et Structured Streaming avec une latence inférieure à la seconde vont plus loin qu'une composition de SQL et de services, et les continuous queries de BigQuery exigent l'édition Enterprise avec une réservation dédiée et laissent les opérations avec état en préversion.
- Le machine learning et les agents d'IA sont centraux. Databricks couvre Model Serving, AI Search, l'Unity AI Gateway et un Agent Framework avec des serveurs MCP managés (en préversion publique), aux côtés de MLflow, d'un feature store, d'AutoML et de compute GPU. BigQuery ML entraîne un menu fixe de types de modèles en SQL et confie le deep learning à la Gemini Enterprise Agent Platform (anciennement Vertex AI), un second produit avec sa propre tarification.
- Le multicloud ou la portabilité comptent. BigQuery n'existe que sur Google Cloud ; Databricks exécute la même plateforme, le même catalogue et les mêmes pipelines sur les trois grands clouds.
- Vous voulez un seul modèle de gouvernance pour les tables, les fichiers, les modèles et les agents. Unity Catalog les couvre tous avec l'ABAC, le lignage et un cœur open source ; BigQuery répartit le travail entre IAM, les policy tags et le Knowledge Catalog.
- Spark est la langue de votre équipe. Le moteur de BigQuery est le SQL ; son offre Spark passe par des sessions Spark serverless séparées, tandis que Databricks est Spark-natif de bout en bout.
Choisissez BigQuery si
- Vous voulez du SQL sans exploitation avant tout. Pas de clusters, pas de warehouses à dimensionner, pas de versions de runtime : le modèle serverless de BigQuery est le data warehouse le moins exigeant en exploitation parmi les plateformes que nous comparons, et l'offre sandbox fonctionne sans carte bancaire.
- Votre stack est Google. Pub/Sub alimente BigQuery en natif sans aucun pipeline, Looker et Connected Sheets l'interrogent directement, et les fonctionnalités d'assistance de base de Gemini dans BigQuery (génération de SQL et de Python, data canvas, data insights) sont gratuites sur toutes les options de compute.
- L'économie d'entrée et la simplicité : 6,25 $ par TiB scanné à la demande avec le premier TiB par mois gratuit, 10 GiB de stockage gratuit, une remise automatique de 50 % sur le stockage long terme pour les tables non touchées, et le chargement par lots et l'export gratuits.
- De l'analytique sur des données qui arrivent, avec le SQL seul. Les abonnements Pub/Sub écrivent directement dans les tables, la Storage Write API offre un streaming exactly-once avec les 2 premiers TiB par mois gratuits, et les continuous queries exécutent du SQL en continu si vous êtes en édition Enterprise.
- Vos besoins en ML tiennent dans le SQL. BigQuery ML entraîne de la régression, de la classification, du clustering, de la PCA et des prévisions ARIMA_PLUS là où les données résident déjà (la factorisation matricielle exige des réservations Enterprise), avec la recherche vectorielle en disponibilité générale pour les charges de travail d'embeddings.
Databricks vs BigQuery, critère par critère
Chaque cellule renvoie à la page produit, tarifaire ou de documentation du fournisseur et indique la date de sa dernière vérification. Elle les cite, elle ne désigne pas de vainqueur.
Les valeurs des critères sont citées telles quelles depuis la documentation anglaise de chaque fournisseur.
| Critère | Databricks Lakehouse (Spark + Photon) | BigQuery Data warehouse serverless |
|---|---|---|
| Architecture et ouverture | ||
| ArchitectureForme de la plateforme | Data + AI Platform (lakehouse) source · vérifié 2026-09-02 | Serverless warehouse; Lakehouse (was BigLake) source · vérifié 2026-09-02 |
| Moteur de calculMoteur de requête sous-jacent | Apache Spark + Photon source · vérifié 2026-09-02 | Dremel (proprietary engine) source · vérifié 2026-09-02 |
| Séparation stockage / calculMise à l'échelle indépendante | Decoupled storage and compute source · vérifié 2026-09-02 | Fully decoupled (Colossus + Dremel) source · vérifié 2026-09-02 |
| Format de table natifDelta / Iceberg / propriétaire | Delta Lake (and managed Iceberg) source · vérifié 2026-09-02 | Proprietary (Capacitor columnar) source · vérifié 2026-09-02 |
| Apache IcebergPrise en charge lecture + écriture | Native managed Iceberg, read+write GA source · vérifié 2026-09-02 | Managed Iceberg tables, read+write source · vérifié 2026-09-02 |
| Delta LakeLecture / écriture des tables Delta | Native Delta read/write source · vérifié 2026-09-02 | Read-only external tables for Delta Lake source · vérifié 2026-09-02 |
| Catalogue ouvert / RESTIceberg REST / catalogue ouvert | Unity Catalog Iceberg REST catalog source · vérifié 2026-09-02 | Iceberg REST catalog (Lakehouse runtime catalog) source · vérifié 2026-09-02 |
| Cœur open sourceMoteur / format open source | Spark, Delta, Unity Catalog open source source · vérifié 2026-09-02 | Engine proprietary; Iceberg format open source · vérifié 2026-09-02 |
| MulticloudAWS / Azure / GCP | AWS, Azure, GCP source · vérifié 2026-09-02 | GCP native; AWS/Azure via BigQuery Omni source · vérifié 2026-09-02 |
| Modèle de déploiementSaaS vs votre compte cloud | Runs in your cloud account source · vérifié 2026-09-02 | SaaS-only (Google Cloud managed) source · vérifié 2026-09-02 |
| Coût et tarification | ||
| Unité de facturation | Per-DBU source · vérifié 2026-09-02 | On-demand per-TB or slot capacity source · vérifié 2026-09-02 |
| Granularité de facturationÀ la seconde / minute / heure | Per-second source · vérifié 2026-09-02 | Slots per-sec; 1-min minimum unless fluid scaling source · vérifié 2026-09-02 |
| Serverless avec mise à zéroSuspension automatique | Serverless SQL/compute, auto-suspend source · vérifié 2026-09-02 | Serverless; editions autoscale to zero source · vérifié 2026-09-02 |
| Facturation d'infrastructure distincteCalcul facturé à part des VM / du stockage | Classic: separate VM bill; serverless bundled source · vérifié 2026-09-02 | Compute/storage billed by BigQuery directly source · vérifié 2026-09-02 |
| Tarification du stockage$ / To-mois | Cloud bills own storage; default storage in DSUs source · vérifié 2026-09-02 | ~$0.02/GB-mo active; $0.01 long-term source · vérifié 2026-09-02 |
| Offre gratuite / essai | Free Edition + 14-day trial source · vérifié 2026-09-02 | 1 TB queries + 10 GB storage/month source · vérifié 2026-09-02 |
| Remises sur engagement d'utilisation | Committed-use contracts source · vérifié 2026-09-02 | 1yr/3yr capacity commitments discounted source · vérifié 2026-09-02 |
| Observabilité des coûtsSuivi de l'utilisation / des coûts | System tables, usage dashboards, budgets source · vérifié 2026-09-02 | Cost dashboards, slot/admin monitoring source · vérifié 2026-09-02 |
| Transparence tarifairePubliée vs devis personnalisé | List DBU prices published source · vérifié 2026-09-02 | List prices published publicly source · vérifié 2026-09-02 |
| SQL et requêtes | ||
| Couverture ANSI SQLWindow, CTE récursive | ANSI SQL incl. window, recursive CTE source · vérifié 2026-09-02 | GoogleSQL; window + recursive CTE source · vérifié 2026-09-02 |
| Données semi-structuréesJSON / VARIANT | Native VARIANT and JSON support source · vérifié 2026-09-02 | Native JSON data type source · vérifié 2026-09-02 |
| GéospatialTypes et fonctions géo | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 source · vérifié 2026-09-02 | GEOGRAPHY type + GIS functions source · vérifié 2026-09-02 |
| Fonctions définies par l'utilisateurSQL / Python / Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs source · vérifié 2026-09-02 | SQL, JavaScript, Python UDFs source · vérifié 2026-09-02 |
| Vues matérialisées | Native materialized views source · vérifié 2026-09-02 | Native materialized views source · vérifié 2026-09-02 |
| Mise en cache des résultats de requête | Query result caching source · vérifié 2026-09-02 | Automatic query result cache source · vérifié 2026-09-02 |
| Fédération de requêtesInterroger les sources externes sur place | Lakehouse Federation source · vérifié 2026-09-02 | Cloud SQL, Spanner, external sources source · vérifié 2026-09-02 |
| Data engineering | ||
| Outillage ETL / ELT par lotsOutillage de pipeline natif | Lakeflow pipelines, Lakeflow Jobs source · vérifié 2026-09-02 | Dataform, Dataflow, Data Transfer Service source · vérifié 2026-09-02 |
| Ingestion en streaming | Structured Streaming, Real-Time Mode source · vérifié 2026-09-02 | Storage Write API streaming ingest source · vérifié 2026-09-02 |
| Change data capture | CDC via AUTO CDC APIs, Lakeflow Connect source · vérifié 2026-09-02 | Native CDC ingest; Datastream source · vérifié 2026-09-02 |
| Ingestion automatique de fichiersCatégorie Auto Loader / Snowpipe | Auto Loader source · vérifié 2026-09-02 | DTS event-driven Cloud Storage transfers source · vérifié 2026-09-02 |
| Orchestration nativeJobs / planificateur | Lakeflow Jobs source · vérifié 2026-09-02 | Scheduled queries, Dataform workflows source · vérifié 2026-09-02 |
| Prise en charge de dbt | First-class dbt adapter and task source · vérifié 2026-09-02 | First-class dbt adapter source · vérifié 2026-09-02 |
| Pipelines déclaratifsStyle DLT / Lakeflow | Lakeflow pipelines (Spark Declarative Pipelines) source · vérifié 2026-09-02 | Dataform SQL declarative pipelines source · vérifié 2026-09-02 |
| ML et IA | ||
| Entraînement de modèlesNatif, sur la plateforme | Native training on Spark/GPU clusters source · vérifié 2026-09-02 | BigQuery ML trains models in SQL source · vérifié 2026-09-02 |
| Feature store | Native feature store in Unity Catalog source · vérifié 2026-09-02 | Agent Platform Feature Store on BigQuery source · vérifié 2026-09-02 |
| Suivi des expérimentationsMLflow ou équivalent | Managed MLflow source · vérifié 2026-09-02 | Agent Platform Experiments (separate product) source · vérifié 2026-09-02 |
| Model servingHébergement / inférence | Databricks Model Serving (real-time, batch) source · vérifié 2026-09-02 | Serving via Agent Platform endpoints source · vérifié 2026-09-02 |
| AutoML | AutoML models in BigQuery ML source · vérifié 2026-09-02 | |
| Recherche vectorielleIndex d'embeddings | Databricks AI Search (formerly Vector Search) source · vérifié 2026-09-02 | Native vector index + VECTOR_SEARCH source · vérifié 2026-09-02 |
| Recherche vectorielleAccès multi-modèles gouverné | Unity AI Gateway (multi-provider routing) source · vérifié 2026-09-02 | Gemini via ML.GENERATE_TEXT/AI functions source · vérifié 2026-09-02 |
| Text-to-SQLAssistant NL-to-SQL | Genie Agents (formerly Genie Spaces) source · vérifié 2026-09-02 | Gemini SQL generation in editor source · vérifié 2026-09-02 |
| Agents / MCPAgent Framework + serveur MCP | Agent Bricks, Agent Framework, MCP (preview) source · vérifié 2026-09-02 | Data agents + BigQuery MCP server source · vérifié 2026-09-02 |
| Calcul GPU | GPU instances for ML source · vérifié 2026-09-02 | GPUs via Agent Platform, not native BigQuery source · vérifié 2026-09-02 |
| BI et consommation | ||
| Tableaux de bord / BI natifs | AI/BI Dashboards source · vérifié 2026-09-02 | BI Engine; Looker Studio dashboards source · vérifié 2026-09-02 |
| Couche sémantique / de métriques | Unity Catalog Metric Views source · vérifié 2026-09-02 | Looker; BigQuery Graph measures (preview) source · vérifié 2026-09-02 |
| Notebooks | Native notebooks source · vérifié 2026-09-02 | Native notebooks in BigQuery Studio source · vérifié 2026-09-02 |
| BI en langage naturelInterrogez vos données | Genie One and Genie Agents natural language source · vérifié 2026-09-02 | Data Canvas natural-language analytics source · vérifié 2026-09-02 |
| Intégrations d'outils BITableau / Power BI / Looker | Tableau, Power BI, Looker connectors source · vérifié 2026-09-02 | Tableau, Power BI, Looker connectors source · vérifié 2026-09-02 |
| Gouvernance et sécurité | ||
| Catalogue de gouvernance unifiéUn seul catalogue pour les données + l'IA | Unity Catalog across data and AI source · vérifié 2026-09-02 | Knowledge Catalog (formerly Dataplex) source · vérifié 2026-09-02 |
| RBAC à granularité fine | Fine-grained RBAC in Unity Catalog source · vérifié 2026-09-02 | IAM roles, fine-grained permissions source · vérifié 2026-09-02 |
| Contrôle d'accès basé sur les attributsPolitiques basées sur les tags | ABAC with governed tags, GA source · vérifié 2026-09-02 | Policy tags / taxonomy-based access source · vérifié 2026-09-02 |
| Masquage de colonnes | Dynamic column masks source · vérifié 2026-09-02 | Dynamic data masking via policy tags source · vérifié 2026-09-02 |
| Row-level security | Row filters source · vérifié 2026-09-02 | Row-level access policies source · vérifié 2026-09-02 |
| Traçabilité des donnéesAutomatique | Automatic lineage in Unity Catalog source · vérifié 2026-09-02 | Automatic lineage via Knowledge Catalog source · vérifié 2026-09-02 |
| Classification des donnéesDécouverte automatique des PII | Automated data classification GA source · vérifié 2026-09-02 | Automatic PII discovery via Knowledge Catalog source · vérifié 2026-09-02 |
| Journalisation d'audit | Audit logs / system tables source · vérifié 2026-09-02 | Cloud Audit Logs for access source · vérifié 2026-09-02 |
| Clés gérées par le clientCMK / BYOK | Customer-managed keys source · vérifié 2026-09-02 | CMEK via Cloud KMS source · vérifié 2026-09-02 |
| Réseau privéPrivateLink / VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection source · vérifié 2026-09-02 | VPC Service Controls, Private Service Connect source · vérifié 2026-09-02 |
| Partage et collaboration | ||
| Partage de donnéesInter-comptes / inter-clouds | OpenSharing (formerly Delta Sharing), any cloud source · vérifié 2026-09-02 | BigQuery sharing / Analytics Hub source · vérifié 2026-09-02 |
| Clean rooms | Clean Rooms GA source · vérifié 2026-09-02 | Native data clean rooms source · vérifié 2026-09-02 |
| Marketplace | Databricks Marketplace source · vérifié 2026-09-02 | Google Cloud Marketplace / data exchanges source · vérifié 2026-09-02 |
| Exploitation et fiabilité | ||
| API d'état publiqueDisponibilité lisible par machine | Public Status API; email, webhook, Slack alerts source · vérifié 2026-09-02 | Google Cloud status dashboard published source · vérifié 2026-09-02 |
| SLA publié | 99.9% control plane SLA; Lakebase SLA published source · vérifié 2026-09-02 | 99.99% uptime SLA published source · vérifié 2026-09-02 |
| Mise à l'échelle automatique | Cluster autoscaling source · vérifié 2026-09-02 | Autoscaling slots in editions source · vérifié 2026-09-02 |
| Multi-région / reprise après sinistre | Managed DR (gated preview) via Mission Critical source · vérifié 2026-09-02 | Cross-region dataset replication, multi-region source · vérifié 2026-09-02 |
| Isolation des charges de travailIsoler ETL vs BI | Separate warehouses/clusters per workload source · vérifié 2026-09-02 | Reservations isolate ETL vs BI source · vérifié 2026-09-02 |
| Écosystème et support | ||
| Connecteurs partenaires | Lakeflow Connect 100+ sources source · vérifié 2026-09-02 | Data Transfer Service + partner connectors source · vérifié 2026-09-02 |
| Certifications de conformitéSOC 2 / HIPAA / FedRAMP / ISO | SOC 2, HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP, ISO source · vérifié 2026-09-02 | SOC 2, HIPAA, ISO, PCI, FedRAMP source · vérifié 2026-09-02 |
| Régions mondiales | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP source · vérifié 2026-09-02 | 40+ Google Cloud regions source · vérifié 2026-09-02 |
| Niveaux de support | Tiered support plans source · vérifié 2026-09-02 | Standard, Enhanced, Premium support source · vérifié 2026-09-02 |
Architecture et ouverture
Databricks exécute des formats ouverts dans votre propre stockage : Delta Lake en natif, Iceberg managé en lecture et écriture en disponibilité générale, et un endpoint REST Iceberg d'Unity Catalog que des moteurs externes peuvent lire. BigQuery inverse le contrôle : Google gère le stockage et le compute, vous apportez le SQL. Son ouverture est pourtant réelle. Les tables managées Apache Iceberg (en disponibilité générale, avec le partitionnement et les transactions multi-instructions en disponibilité générale depuis juillet 2026) conservent les données au format Iceberg dans votre propre bucket Cloud Storage, et le catalogue runtime Lakehouse (anciennement BigLake metastore) expose un catalogue REST Iceberg utilisable par Spark, Flink et Trino. Delta est de second rang dans BigQuery : lisible via les Delta Lake BigLake external tables (en disponibilité générale depuis 2024), mais en lecture seule. Les scénarios de sortie diffèrent par nature : quitter Databricks revient à pointer un autre moteur vers des fichiers qui vous appartiennent déjà ; quitter BigQuery est vraiment peu coûteux (export par lots gratuit, 300 TiB par mois gratuits sur la Storage Read API) mais les données des tables natives résident dans le stockage managé de Google tant que vous ne les déplacez pas. Les deux sont bien plus ouverts qu'il y a deux ans : Databricks l'est par défaut, BigQuery l'est sur option.
Tarification et modèle de coût
Trois compteurs, pas deux. BigQuery à la demande facture 6,25 $ par TiB scanné (US, premier TiB par mois gratuit) : aucun engagement, et une requête qui scanne peu coûte peu, mais un scan complet accidentel coûte de l'argent réel. Les éditions BigQuery facturent le slot-heure (Standard 0,04 $, Enterprise 0,06 $, Enterprise Plus 0,10 $ en multirégion US), avec un autoscaling par paliers de 50 slots, facturé à la seconde avec un minimum d'une minute par défaut, et des remises d'engagement de 10 % à 40 % selon la formule et la durée. Databricks mesure des DBU par charge de travail : sur Google Cloud en formule Premium dans US (Virginia), le compute jobs est à 0,15 $ par DBU plus l'infrastructure GCE, l'interactif all-purpose à 0,55 $ plus l'infrastructure, et le SQL à 0,22 $ en classic, 0,55 $ en pro ou 0,70 $ en serverless avec le compute inclus. Règles empiriques : du SQL intermittent et peu gourmand en scan est difficile à battre sur BigQuery à la demande ; du SQL lourd et régulier devient un calcul slots contre DBU ; et le travail non-SQL (pipelines, ML, agents) ne touche jamais les compteurs de BigQuery, il s'exécute sur d'autres produits Google avec leurs propres factures. Modélisez votre propre charge de travail avant de croire les calculs de quiconque, les nôtres compris.
Ingénierie de données et streaming
Databricks fait son ingénierie dans un seul produit : Lakeflow Connect pour l'ingestion managée, les pipelines déclaratifs pour l'ETL, Jobs pour l'orchestration, Auto Loader pour les fichiers incrémentaux, et Structured Streaming avec Real-Time Mode pour du vrai streaming, le tout sur Spark avec Photon en dessous. BigQuery compose des services Google Cloud : les chargements par lots sont gratuits, les abonnements Pub/Sub écrivent directement dans les tables sans code de pipeline, la Storage Write API diffuse avec une sémantique exactly-once (0,025 $ par GiB au-delà de 2 TiB gratuits par mois), Dataflow prend en charge les transformations lourdes, et le Data Engineering Agent de Google (en disponibilité générale depuis avril 2026) génère et maintient des pipelines à partir du langage naturel. La réponse SQL en continu de BigQuery, les continuous queries, est sous conditions : Enterprise ou Enterprise Plus uniquement, une réservation dédiée, et des opérations avec état comme les jointures encore en préversion. La ligne de partage qui tient : un ELT de forme SQL avec des sources natives Google favorise BigQuery, une ingénierie complexe, sur mesure ou sensible à la latence favorise Databricks.
Machine learning et IA
Databricks traite le ML et les agents comme le cœur du produit : Model Serving, AI Search, l'Unity AI Gateway, un Agent Framework avec des serveurs MCP managés (en préversion publique), MLflow, un feature store, AutoML et du compute GPU. BigQuery traite le ML comme une fonctionnalité SQL et livre ses agents sous forme de services opérés par Google autour du data warehouse. BigQuery ML est réellement utile là où il convient : CREATE MODEL entraîne sur place de la régression, de la classification, du k-means, de la PCA et des prévisions ARIMA_PLUS (l'entraînement à la demande des types de modèles intégrés est facturé 312,50 $ par TiB traité, la factorisation matricielle exige des réservations Enterprise, et BigQuery ML n'est pas disponible sur l'édition Standard), avec les prévisions TimesFM intégrées et la recherche vectorielle en disponibilité générale. Le deep learning et le serving sur mesure sont confiés à la Gemini Enterprise Agent Platform (anciennement Vertex AI), un produit distinct. Là où Google mène, c'est l'assistance : les fonctionnalités de base de Gemini dans BigQuery (génération de SQL et de Python, data canvas, data insights, préparation des données) sont en disponibilité générale et gratuites sur toutes les options de compute, et les data agents d'analytique conversationnelle répondent à des questions métier sur des sources organisées. Si vous construisez et exploitez des modèles et des agents, Databricks va beaucoup plus loin au même endroit. Si vous outillez des analystes avec de l'IA, la couche Gemini gratuite de BigQuery est une force réelle.
BI et consommation
Le scénario de consommation de BigQuery, c'est l'écosystème Google : Looker et Looker Studio l'interrogent comme leur backend natif, Connected Sheets met des milliards de lignes derrière une interface de tableur (avec les prévisions TimesFM intégrées), BI Engine accélère les tableaux de bord en mémoire à 0,0416 $ par GiB-heure avec une capacité gratuite incluse dans les engagements d'éditions, et les agents d'analytique conversationnelle donnent aux utilisateurs métier une surface gouvernée en langage naturel. La consommation Databricks est plus jeune mais converge vite : AI/BI Dashboards, Genie pour les questions en langage naturel ancrées dans Unity Catalog, et Genie One comme porte d'entrée des utilisateurs métier, plus des connecteurs de premier ordre vers Power BI, Tableau et Looker via les SQL warehouses. Les deux plateformes peuvent se placer derrière n'importe quel outil de BI ; la question est de savoir quelle surface native vos utilisateurs adopteront. Les organisations qui vivent dans Sheets et Looker se sentiront chez elles sur BigQuery, les équipes qui se standardisent sur une seule plateforme gouvernée de données et d'IA iront plus loin avec Databricks.
Gouvernance, et l'argument pour les deux
Unity Catalog gouverne tables, fichiers, modèles, fonctions et agents dans une même hiérarchie : ABAC en disponibilité générale, filtres de lignes et masques de colonnes, lignage automatisé sur les données et l'IA, un cœur open source, et un endpoint REST Iceberg qui étend la gouvernance aux moteurs externes. BigQuery répartit la gouvernance dans Google Cloud : IAM pour les accès, les policy tags avec masquage dynamique pour la sécurité au niveau colonne (en disponibilité générale), un lignage capturé automatiquement, et le Knowledge Catalog (anciennement Dataplex Universal Catalog, renommé en avril 2026) pour la recherche, le profilage et la qualité sur l'ensemble du parc. Les deux fonctionnent : Unity Catalog est le modèle le plus unifié, le Knowledge Catalog couvre plus largement les services Google hors BigQuery. Le fait de 2026 que la plupart des comparaisons manquent : les deux se fédèrent désormais. Google a annoncé la fédération de catalogues en préversion le 29 avril 2026, permettant à BigQuery de lire les tables managées d'Unity Catalog sans copier les données, et la lecture par Databricks de tables Iceberg gérées par le Cloud Lakehouse de Google est en préversion privée, dans les deux cas via le protocole REST Iceberg. Ajoutez Lakehouse Federation (Databricks interrogeant BigQuery directement, sans mention de préversion dans la documentation) et les Delta Lake BigLake external tables (BigQuery lisant Delta, en disponibilité générale, en lecture seule), et faire tourner Databricks pour l'ingénierie et le ML à côté de BigQuery pour l'analytique de l'écosystème Google devient une architecture prise en charge, pas un bricolage.
Tarifs Databricks vs BigQuery
Les unités ont des formes différentes : BigQuery facture au TiB scanné (à la demande) ou au slot-heure (éditions), Databricks au DBU et par charge de travail, l'infrastructure GCE étant facturée séparément sur le compute classic. Le travail non-SQL ne touche jamais les compteurs de BigQuery, il s'exécute sur des produits Google distincts. Modélisez votre propre charge de travail, et surveillez le compteur de scan en mode à la demande.
Databricks
Databricks sur Google Cloud se souscrit via Google Cloud Marketplace et se facture sur votre compte Google. Tarifs affichés du plan Premium dans US (Virginia), relevés sur les pages de tarification début septembre 2026 : compute jobs 0,15 $ par DBU (classic, les VM GCE étant facturées à part) ou 0,35 $ par DBU en serverless tout compris, interactif all-purpose 0,55 $ par DBU plus l'infrastructure ou 0,75 $ en serverless, et Databricks SQL à 0,22 $ en classic, 0,55 $ en pro et 0,70 $ en serverless avec le compute inclus. Photon sur du compute all-purpose classic consomme les DBU au double. Des remises pour engagement en pré-achat existent via les offres privées de la marketplace. Un essai de 14 jours s'exécute en serverless sur une infrastructure managée par Databricks, et Free Edition couvre l'usage personnel et non commercial.
BigQuery
BigQuery propose deux modèles de compute. À la demande : 6,25 $ par TiB scanné (multirégion US), premier TiB par mois gratuit, minimum de 10 MB facturé par table référencée. Éditions : Standard 0,04 $, Enterprise 0,06 $, Enterprise Plus 0,10 $ par slot-heure (multirégion US), autoscaling par paliers de 50 slots, facturation à la seconde avec un minimum d'une minute par défaut ; les engagements en dépense réduisent de 10 % (1 an) ou 20 % (3 ans), et les engagements de ressources sur les niveaux Enterprise réduisent de 20 % ou 40 %. Stockage en multirégion US : 0,02 $ par GiB-mois en logique active, réduit de moitié à 0,01 $ pour les tables non touchées depuis 90 jours, avec une facturation physique compressée à 0,04 $/0,02 $ en option au niveau du dataset et 10 GiB gratuits par mois. Streaming, aux tarifs régionaux US comme l'Iowa : insertions via l'ancien chemin REST 0,01 $ pour 200 MiB, Storage Write API 0,025 $ par GiB avec 2 TiB gratuits par mois. Le chargement par lots et l'export sont gratuits ; l'entraînement de modèles BigQuery ML à la demande est facturé 312,50 $ par TiB.
Sources: Tarification BigQuery, Éditions BigQuery et autoscaling, Tarification Databricks SQL (choisir GCP), Tarification Lakeflow Jobs (choisir GCP), Annonce d'interopérabilité entre Unity Catalog et BigQuery.
Questions fréquentes
BigQuery est-il moins cher que Databricks ?
Pour du SQL intermittent et peu gourmand en scan, généralement oui : 6,25 $ par TiB avec un premier TiB gratuit chaque mois et zéro coût à l'inactivité, c'est un plancher très bas. Pour du SQL lourd et soutenu, cela devient un calcul slots contre DBU qui dépend du taux d'utilisation. Et pour les pipelines, le ML et les agents, la comparaison se défait, parce que ce travail ne touche jamais les compteurs de BigQuery : il s'exécute sur d'autres produits Google avec leurs propres factures, tandis que Databricks le facture en DBU sur une seule plateforme.
Quelle est la principale différence entre Databricks et BigQuery ?
Databricks est une plateforme de données et d'IA ouverte et multicloud : du compute Spark-natif dans votre compte cloud, des formats de table ouverts que vous contrôlez, un seul modèle de gouvernance sur les données, les modèles et les agents. BigQuery est un data warehouse serverless et SQL-first dans Google Cloud : Google exécute tout, vous écrivez du GoogleSQL, et l'écosystème alentour (Pub/Sub, Looker, Sheets, Gemini) fait le reste.
Databricks et BigQuery peuvent-ils fonctionner ensemble ?
Oui, et depuis avril 2026 par conception. Lakehouse Federation permet à Databricks d'interroger BigQuery sur place. Dans l'autre sens, la fédération de catalogues de Google (annoncée en préversion le 29 avril 2026) permet à BigQuery de lire les tables managées d'Unity Catalog via le protocole REST Iceberg sans copier les données, et BigQuery lit les tables Delta via les BigLake external tables depuis 2024, en lecture seule. L'ingénierie et le ML sur Databricks avec l'analytique de l'écosystème Google sur BigQuery forment une répartition prise en charge.
Databricks ou BigQuery, lequel est meilleur pour le machine learning ?
Databricks, pour construire et exploiter des modèles : MLflow, un feature store, du compute GPU, le model serving, la recherche vectorielle et un agent framework vivent sur une seule plateforme. BigQuery ML est excellent pour du ML de forme SQL (prévision, classification, clustering sur place) mais confie le deep learning et le serving sur mesure à la Gemini Enterprise Agent Platform, un produit distinct, et il n'est pas disponible sur l'édition Standard. Pour l'assistance IA aux analystes, les fonctionnalités Gemini gratuites de BigQuery ont de l'avance.
BigQuery est-il désormais un lakehouse ?
Il en est plus proche qu'on ne le croit. Les tables managées Apache Iceberg sont en disponibilité générale et conservent les données au format Iceberg dans votre propre bucket Cloud Storage, le catalogue runtime Lakehouse expose un endpoint REST Iceberg pour Spark, Flink et Trino, et Google a littéralement renommé BigLake en Lakehouse en avril 2026. Les réserves : la prise en charge de Delta est en lecture seule, et les fonctionnalités les plus poussées du moteur supposent toujours des tables natives managées par BigQuery.
Est-il difficile de quitter chacune de ces plateformes ?
Quitter Databricks revient à pointer un autre moteur vers des fichiers en formats ouverts déjà présents dans votre propre stockage ; l'endpoint REST Iceberg d'Unity Catalog permet même à des moteurs externes de lire les tables managées sur place. Quitter BigQuery est simple et peu coûteux sur le plan opérationnel (l'export par lots est gratuit, la Storage Read API offre 300 TiB gratuits par mois) mais c'est un déplacement de données : les tables natives résident dans un stockage managé par Google tant que vous ne les exportez pas, sauf si vous avez adopté dès le départ les tables managées Iceberg dans vos propres buckets.
Databricks fonctionne-t-il bien sur Google Cloud ?
Oui. La souscription passe par Google Cloud Marketplace, la facturation par votre compte Google, et le compute classic démarre des VM Google Compute Engine dans votre propre projet (l'ancienne architecture basée sur GKE appartient au passé). Le SQL serverless, les jobs et les notebooks sont disponibles, et les intégrations BigQuery (Lakehouse Federation, l'interopérabilité des catalogues, le connecteur Spark) sont de premier ordre, si bien que les parcs mixtes sont courants.
Comment fonctionne cette comparaison
- Chaque cellule du tableau renvoie à la documentation du fournisseur et indique la date de sa dernière vérification. Nous les citons, nous ne réalisons pas nos propres tests de performance.
- Les données de fonctionnalités constituent un instantané qui évolue lentement et est revérifié périodiquement. La dynamique open source et la date d'actualisation sont mises à jour quotidiennement via notre pipeline.
- brickster.ai est indépendant et n'est affilié ni à Databricks, ni à BigQuery, ni à aucun fournisseur. Si quelque chose vous semble incorrect, dites-le-nous.
Traduit par IA à partir de l'original anglais.