Databricks vs Microsoft Fabric
Une comparaison indépendante et sourcée. Chaque ligne renvoie à la documentation officielle de l'éditeur et porte une date de vérification.
Par brickster.ai · mis à jour le 3 juil. 2026 · données de fonctionnalités vérifiées le 21 juin 2026
En bref
Choisissez Databricks si l'ingénierie des données, le machine learning ou les agents d'IA sont votre centre de gravité et que vous voulez des formats ouverts que vous contrôlez sur n'importe quel cloud. Choisissez Fabric si votre organisation vit dans Power BI et Microsoft 365 et souhaite une suite SaaS unique sur une seule capacité. Sur Azure, la vraie question est de plus en plus de savoir comment répartir le travail entre les deux, car ils interopèrent désormais via OneLake.
C'est la comparaison à laquelle les équipes Azure sont réellement confrontées. Databricks est la Data Intelligence Platform, un lakehouse qui exécute le calcul Spark et Photon dans votre propre compte cloud sur des formats de table ouverts (Delta Lake nativement, plus Apache Iceberg managé), sur AWS, Azure ou GCP. Sur Azure, c'est un service first-party facturé via votre compte Azure au DBU. Il tend à l'emporter là où le travail est de l'ingénierie des données, du machine learning et de l'IA.
Microsoft Fabric est une suite d'analytique SaaS construite autour de OneLake, un data lake unique à l'échelle du tenant qui stocke aussi des tables Delta. Elle regroupe Data Factory, des notebooks Spark, un entrepôt T-SQL, Real-Time Intelligence et, de façon décisive, Power BI, le tout facturé sur un seul pool de Capacity Units (F-SKUs). Le centre de gravité de Fabric est la BI et l'écosystème Microsoft 365. Les deux ne sont pas étrangers : la documentation de Microsoft elle-même qualifie Azure Databricks et Fabric de meilleurs ensemble, et l'intégration de mirroring entre eux est en disponibilité générale. De nombreuses entreprises sous Azure finiront par choisir une répartition, pas un gagnant.
Choisissez Databricks si
- L'ingénierie des données est lourde ou véritablement en streaming. Lakeflow (Connect, Spark Declarative Pipelines, Jobs), Auto Loader et Structured Streaming avec Real-Time Mode vont plus loin que les pipelines Data Factory pour le travail complexe et code-first.
- Le machine learning et les agents d'IA sont centraux. Mosaic AI (Model Serving, Vector Search, Agent Framework avec un serveur MCP managé), MLflow, un véritable feature store, AutoML et le calcul GPU couvrent tout le chemin de l'entraînement au service jusqu'à l'agent. Fabric n'a pas de feature store managé ni de pools Spark GPU.
- Vous voulez des formats ouverts et une sortie portable. La lecture et l'écriture d'Iceberg managé sont en disponibilité générale, Unity Catalog est open source avec un catalogue REST Iceberg que d'autres moteurs peuvent utiliser, et rien ne vous lie à un seul cloud.
- Vous voulez payer par charge de travail plutôt que de gérer un seul pool partagé. Les compteurs DBU tarifent séparément les jobs, l'interactif et le calcul SQL, de sorte que le pic d'une équipe ne freine pas les tableaux de bord d'une autre.
- Le multicloud ou la portabilité future comptent. Fabric est un SaaS uniquement sur Azure ; Databricks exécute la même plateforme sur AWS, Azure et GCP.
Choisissez Microsoft Fabric si
- Votre organisation vit dans Power BI. Fabric est la plateforme dans laquelle Power BI est désormais livré : les semantic models, le mode Direct Lake et les questions-réponses Copilot sont natifs, et sur les capacités F64 ou supérieures, les lecteurs de rapports n'ont besoin que d'une licence gratuite.
- Vous voulez une seule suite SaaS avec une seule facture. L'ingestion (Data Factory), l'ingénierie (Spark), l'entreposage (T-SQL), le streaming (Real-Time Intelligence) et la BI puisent tous dans une seule capacité, avec pause et reprise depuis le portail Azure.
- Votre équipe est centrée sur Microsoft et privilégie le SQL. L'entrepôt parle T-SQL, la gouvernance passe par Purview et le catalogue OneLake, et l'identité repose sur Entra ID de bout en bout.
- Le mirroring est votre scénario d'intégration. Le database mirroring en disponibilité générale réplique SQL Server, Azure SQL, Oracle, SAP, Snowflake, Cosmos DB et PostgreSQL dans OneLake, et l'open mirroring en disponibilité générale étend cela à n'importe quelle source via des API publiques, avec un calcul de réplication gratuit et un téraoctet de stockage de mirroring gratuit par CU.
- Vous voulez des dépenses de plateforme prévisibles à utilisation stable. Une capacité réservée est environ 41 % moins chère que le paiement à l'usage, et le modèle de lissage absorbe les courtes rafales sans coût supplémentaire.
Databricks vs Microsoft Fabric, 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) | Microsoft Fabric Suite analytique SaaS sur OneLake |
|---|---|---|
| Architecture et ouverture | ||
| ArchitectureForme de la plateforme | Data Intelligence Platform (lakehouse) source · vérifié 2026-06-21 | SaaS suite over lakehouse + warehouse source · vérifié 2026-06-21 |
| Moteur de calculMoteur de requête sous-jacent | Apache Spark + Photon source · vérifié 2026-06-21 | Spark for engineering; Polaris/T-SQL warehouse source · vérifié 2026-06-21 |
| Séparation stockage / calculMise à l'échelle indépendante | Decoupled storage and compute source · vérifié 2026-06-21 | Yes, compute separate from OneLake source · vérifié 2026-06-21 |
| Format de table natifDelta / Iceberg / propriétaire | Delta Lake (and managed Iceberg) source · vérifié 2026-06-21 | Delta Lake (Parquet) in OneLake source · vérifié 2026-06-21 |
| Apache IcebergPrise en charge lecture + écriture | Native managed Iceberg, read+write GA source · vérifié 2026-06-21 | Read+write via virtualization/XTable, Table APIs source · vérifié 2026-06-21 |
| Delta LakeLecture / écriture des tables Delta | Native Delta read/write source · vérifié 2026-06-21 | Native read/write, default format source · vérifié 2026-06-21 |
| Catalogue ouvert / RESTIceberg REST / catalogue ouvert | Unity Catalog Iceberg REST catalog source · vérifié 2026-06-21 | OneLake catalog; Iceberg REST APIs (preview) source · vérifié 2026-06-21 |
| Cœur open sourceMoteur / format open source | Spark, Delta, Unity Catalog open source source · vérifié 2026-06-21 | Spark/Delta open; warehouse engine proprietary source · vérifié 2026-06-21 |
| MulticloudAWS / Azure / GCP | AWS, Azure, GCP source · vérifié 2026-06-21 | Azure-only SaaS; shortcuts to AWS/GCP source · vérifié 2026-06-21 |
| Modèle de déploiementSaaS vs votre compte cloud | Runs in your cloud account source · vérifié 2026-06-21 | SaaS-only (Azure-hosted) source · vérifié 2026-06-21 |
| Coût et tarification | ||
| Unité de facturation | Per-DBU source · vérifié 2026-06-21 | Capacity Units (F-SKUs) source · vérifié 2026-06-21 |
| Granularité de facturationÀ la seconde / minute / heure | Per-second source · vérifié 2026-06-21 | Per-second compute, billed hourly source · vérifié 2026-06-21 |
| Serverless avec mise à zéroSuspension automatique | Serverless SQL/compute, auto-suspend source · vérifié 2026-06-21 | Pause/resume capacity; autoscale billing source · vérifié 2026-06-21 |
| Facturation d'infrastructure distincteCalcul facturé à part des VM / du stockage | Classic: separate VM bill; serverless bundled source · vérifié 2026-06-21 | Capacity billed apart from OneLake storage source · vérifié 2026-06-21 |
| Tarification du stockage$ / To-mois | No Databricks storage charge; cloud bills it source · vérifié 2026-06-21 | OneLake ~$0.023/GB-month (~$23/TB) source · vérifié 2026-06-21 |
| Offre gratuite / essai | Free Edition + 14-day trial source · vérifié 2026-06-21 | 60-day free trial capacity source · vérifié 2026-06-21 |
| Remises sur engagement d'utilisation | Committed-use contracts source · vérifié 2026-06-21 | Reserved capacity ~41% off PAYG source · vérifié 2026-06-21 |
| Observabilité des coûtsSuivi de l'utilisation / des coûts | System tables, usage dashboards, budgets source · vérifié 2026-06-21 | Capacity Metrics app; cost management source · vérifié 2026-06-21 |
| Transparence tarifairePubliée vs devis personnalisé | List DBU prices published source · vérifié 2026-06-21 | List prices published per SKU source · vérifié 2026-06-21 |
| SQL et requêtes | ||
| Couverture ANSI SQLWindow, CTE récursive | ANSI SQL incl. window, recursive CTE source · vérifié 2026-06-21 | T-SQL warehouse; CTEs, window functions source · vérifié 2026-06-21 |
| Données semi-structuréesJSON / VARIANT | Native VARIANT and JSON support source · vérifié 2026-06-21 | JSON in T-SQL; VARIANT in Spark source · vérifié 2026-06-21 |
| GéospatialTypes et fonctions géo | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 source · vérifié 2026-06-21 | ArcGIS GeoAnalytics partner; KQL geo source · vérifié 2026-06-21 |
| Fonctions définies par l'utilisateurSQL / Python / Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs source · vérifié 2026-06-21 | T-SQL, Python, Spark UDFs; user data functions source · vérifié 2026-06-21 |
| Vues matérialisées | Native materialized views source · vérifié 2026-06-21 | Materialized Lake Views (Delta) source · vérifié 2026-06-21 |
| Mise en cache des résultats de requête | Query result caching source · vérifié 2026-06-21 | Warehouse result-set caching source · vérifié 2026-06-21 |
| Fédération de requêtesInterroger les sources externes sur place | Lakehouse Federation source · vérifié 2026-06-21 | Shortcuts + mirroring virtualize sources source · vérifié 2026-06-21 |
| Data engineering | ||
| Outillage ETL / ELT par lotsOutillage de pipeline natif | Lakeflow Declarative Pipelines, Jobs source · vérifié 2026-06-21 | Data Factory pipelines + dataflows source · vérifié 2026-06-21 |
| Ingestion en streaming | Structured Streaming, Real-Time Mode source · vérifié 2026-06-21 | Real-Time Intelligence eventstreams source · vérifié 2026-06-21 |
| Change data capture | CDC via APPLY CHANGES, Lakeflow Connect source · vérifié 2026-06-21 | Copy Job CDC; open mirroring (GA) source · vérifié 2026-06-21 |
| Ingestion automatique de fichiersCatégorie Auto Loader / Snowpipe | Auto Loader source · vérifié 2026-06-21 | Copy Job; eventstream file ingest source · vérifié 2026-06-21 |
| Orchestration nativeJobs / planificateur | Lakeflow Jobs source · vérifié 2026-06-21 | Data Factory pipeline scheduler source · vérifié 2026-06-21 |
| Prise en charge de dbt | First-class dbt adapter and task source · vérifié 2026-06-21 | dbt adapters for Warehouse and Lakehouse source · vérifié 2026-06-21 |
| Pipelines déclaratifsStyle DLT / Lakeflow | Lakeflow Declarative Pipelines source · vérifié 2026-06-21 | Materialized Lake Views declarative ETL source · vérifié 2026-06-21 |
| ML et IA | ||
| Entraînement de modèlesNatif, sur la plateforme | Native training on Spark/GPU clusters source · vérifié 2026-06-21 | Native notebooks + Spark training source · vérifié 2026-06-21 |
| Feature store | Native feature store in Unity Catalog source · vérifié 2026-06-21 | No dedicated managed feature store source · vérifié 2026-06-21 |
| Suivi des expérimentationsMLflow ou équivalent | Managed MLflow source · vérifié 2026-06-21 | Native MLflow experiment tracking source · vérifié 2026-06-21 |
| Model servingHébergement / inférence | Mosaic AI Model Serving source · vérifié 2026-06-21 | Real-time ML model endpoints source · vérifié 2026-06-21 |
| AutoML | AutoML via FLAML source · vérifié 2026-06-21 | |
| Vector SearchIndex d'embeddings | Mosaic AI Vector Search source · vérifié 2026-06-21 | Native vector type in SQL DB; AI functions source · vérifié 2026-06-21 |
| Passerelle de modèles de fondationAccès multi-modèles gouverné | Mosaic AI Gateway (multi-model) source · vérifié 2026-06-21 | AI Foundry models; Copilot FM access source · vérifié 2026-06-21 |
| Text-to-SQLAssistant NL-to-SQL | AI/BI Genie source · vérifié 2026-06-21 | Copilot NL-to-SQL in warehouse/notebooks source · vérifié 2026-06-21 |
| Agents / MCPAgent Framework + serveur MCP | Mosaic AI Agent Framework, managed MCP source · vérifié 2026-06-21 | Data agents; Fabric MCP servers source · vérifié 2026-06-21 |
| Calcul GPU | GPU instances for ML source · vérifié 2026-06-21 | No native GPU Spark pools source · vérifié 2026-06-21 |
| BI et consommation | ||
| Tableaux de bord / BI natifs | AI/BI Dashboards source · vérifié 2026-06-21 | Power BI dashboards built in source · vérifié 2026-06-21 |
| Couche sémantique / de métriques | Unity Catalog Metric Views source · vérifié 2026-06-21 | Power BI semantic models; Fabric IQ source · vérifié 2026-06-21 |
| Notebooks | Native notebooks source · vérifié 2026-06-21 | Native Spark/Python notebooks source · vérifié 2026-06-21 |
| BI en langage naturelInterrogez vos données | AI/BI Genie natural-language source · vérifié 2026-06-21 | Copilot Q&A on Power BI reports source · vérifié 2026-06-21 |
| Intégrations d'outils BITableau / Power BI / Looker | Tableau, Power BI, Looker connectors source · vérifié 2026-06-21 | Power BI native; Tableau via connector source · vérifié 2026-06-21 |
| Gouvernance et sécurité | ||
| Catalogue de gouvernance unifiéUn seul catalogue pour les données + l'IA | Unity Catalog across data and AI source · vérifié 2026-06-21 | OneLake catalog + Purview governance source · vérifié 2026-06-21 |
| RBAC à granularité fine | Fine-grained RBAC in Unity Catalog source · vérifié 2026-06-21 | Workspace roles + OneLake item RBAC source · vérifié 2026-06-21 |
| Contrôle d'accès basé sur les attributsPolitiques basées sur les tags | ABAC with governed tags, GA source · vérifié 2026-06-21 | Purview sensitivity labels; limited ABAC source · vérifié 2026-06-21 |
| Masquage de colonnes | Dynamic column masks source · vérifié 2026-06-21 | Dynamic data masking; column-level security source · vérifié 2026-06-21 |
| Row-level security | Row filters source · vérifié 2026-06-21 | Row-level security in warehouse/Power BI source · vérifié 2026-06-21 |
| Traçabilité des donnéesAutomatique | Automatic lineage in Unity Catalog source · vérifié 2026-06-21 | Automatic lineage view + Purview source · vérifié 2026-06-21 |
| Classification des donnéesDécouverte automatique des PII | Automated data classification GA source · vérifié 2026-06-21 | Purview auto PII classification + labels source · vérifié 2026-06-21 |
| Journalisation d'audit | Audit logs / system tables source · vérifié 2026-06-21 | Purview/M365 audit logs source · vérifié 2026-06-21 |
| Clés gérées par le clientCMK / BYOK | Customer-managed keys source · vérifié 2026-06-21 | Customer-managed keys (workspace encryption) source · vérifié 2026-06-21 |
| Réseau privéPrivateLink / VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection source · vérifié 2026-06-21 | Private Link + managed VNet source · vérifié 2026-06-21 |
| Partage et collaboration | ||
| Partage de donnéesInter-comptes / inter-clouds | Delta Sharing (cross-cloud) source · vérifié 2026-06-21 | External data sharing across tenants source · vérifié 2026-06-21 |
| Clean rooms | Clean Rooms GA source · vérifié 2026-06-21 | No native Fabric clean rooms source · vérifié 2026-06-21 |
| Marketplace | Databricks Marketplace source · vérifié 2026-06-21 | Azure Marketplace; Fabric workload hub source · vérifié 2026-06-21 |
| Exploitation et fiabilité | ||
| API d'état publiqueDisponibilité lisible par machine | Status page with RSS/email subscribe source · vérifié 2026-06-21 | Azure Status page; Service Health API source · vérifié 2026-06-21 |
| SLA publié | Published uptime SLA (99.95% serverless) source · vérifié 2026-06-21 | 99.9% uptime SLA source · vérifié 2026-06-21 |
| Mise à l'échelle automatique | Cluster autoscaling source · vérifié 2026-06-21 | Autoscale billing; Spark autoscale pools source · vérifié 2026-06-21 |
| Multi-région / reprise après sinistre | DR guidance; not automatic replication source · vérifié 2026-06-21 | Availability zones; multi-geo; BCDR source · vérifié 2026-06-21 |
| Isolation des charges de travailIsoler ETL vs BI | Separate warehouses/clusters per workload source · vérifié 2026-06-21 | Separate capacities per workload source · vérifié 2026-06-21 |
| Écosystème et support | ||
| Connecteurs partenaires | Lakeflow Connect 100+ sources source · vérifié 2026-06-21 | 200+ Data Factory connectors source · vérifié 2026-06-21 |
| Certifications de conformitéSOC 2 / HIPAA / FedRAMP / ISO | SOC 2, HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP, ISO source · vérifié 2026-06-21 | SOC 2, HIPAA, FedRAMP, ISO, PCI source · vérifié 2026-06-21 |
| Régions mondiales | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP source · vérifié 2026-06-21 | Azure public regions worldwide source · vérifié 2026-06-21 |
| Niveaux de support | Tiered support plans source · vérifié 2026-06-21 | Basic, Pro Direct, Premier/Unified source · vérifié 2026-06-21 |
Architecture et ouverture
Databricks est un lakehouse : le calcul Spark plus Photon dans votre propre compte cloud sur des formats ouverts dans votre stockage objet, avec Delta Lake natif et la lecture et l'écriture d'Apache Iceberg managé en disponibilité générale. Unity Catalog est open source et expose un catalogue REST Iceberg, de sorte que Trino, DuckDB, Snowflake ou Flink peuvent travailler avec vos tables. Fabric est SaaS uniquement et Azure uniquement. OneLake stocke tout sous forme de tables Delta (Parquet en dessous), ce qui rend les deux plateformes compatibles au niveau du format à la couche de stockage, et les shortcuts peuvent virtualiser des données situées dans S3 ou GCS. Iceberg dans Fabric est plus récent : les shortcuts traduisent les tables Iceberg en Delta via la virtualisation des métadonnées, et les OneLake table APIs (un point de terminaison compatible REST Iceberg) sont en préversion, initialement en lecture seule. Le moteur d'entrepôt de Fabric (Polaris) est propriétaire et sa surface T-SQL omet des parties de SQL Server, dont les triggers, les CTE récursives et le type vector. La lecture pratique : les deux sont Delta-native, Databricks est la plateforme la plus ouverte et portable, Fabric la plus intégrée à Microsoft.
Tarification et modèle de coûts
C'est la différence philosophique la plus profonde. Fabric facture un seul pool de Capacity Units : chaque charge de travail, des pipelines à Power BI, puise dans le même F-SKU, à 0,18 $ par CU et par heure au paiement à l'usage dans les régions américaines. L'usage est lissé sur des fenêtres temporelles, les courtes rafales sont absorbées, et une surcharge soutenue limite toute la capacité (d'abord des délais interactifs, puis des rejets), ce qui signifie que le job emballé d'une équipe peut ralentir les rapports de tout le monde, à moins de séparer les capacités ou d'activer la facturation de dépassement à 3 fois le tarif normal. Databricks mesure chaque charge de travail séparément au DBU par seconde : sur Azure Premium, le calcul des jobs est à 0,30 $ par DBU, l'interactif all-purpose à 0,55 $, et le SQL à 0,22 $ classic, 0,55 $ pro ou 0,70 $ serverless, les VM étant facturées séparément sur le calcul classic et incluses en serverless. Aucun des deux modèles n'est simplement moins cher. Une utilisation élevée et stable favorise une capacité Fabric réservée ; des charges irrégulières ou hétérogènes favorisent le comptage par charge de travail de Databricks. Modélisez votre propre usage avant de croire les calculs de quiconque, les nôtres compris.
Ingénierie des données et streaming
Les deux plateformes exécutent Spark, ce qui surprend ceux qui les comparent pour la première fois. Databricks exécute son propre runtime optimisé avec Photon et privilégie le code-first : Lakeflow Connect pour l'ingestion managée, Lakeflow Spark Declarative Pipelines pour l'ETL déclaratif, Lakeflow Jobs pour l'orchestration, Auto Loader pour les fichiers incrémentaux, et Structured Streaming avec Real-Time Mode pour le vrai streaming. Fabric répartit le travail sur des outils intégrés : les pipelines et dataflows Data Factory pour le mouvement (plus de 170 connecteurs), les notebooks Spark de Fabric pour le code, les Materialized Lake Views (en disponibilité générale depuis mars 2026) pour les transformations déclaratives, Copy Job pour l'ingestion de type CDC, et les eventstreams Real-Time Intelligence pour le streaming. Le mirroring mérite sa propre mention : le database mirroring réplique les bases de données opérationnelles dans OneLake en continu avec un calcul de réplication gratuit, l'open mirroring (également en disponibilité générale) étend cela à n'importe quelle source via des API publiques, et ensemble ils suppriment toute une classe de pipelines d'ingestion. La répartition honnête : Databricks pour l'ingénierie lourde, personnalisée ou sensible à la latence, Fabric pour le mouvement piloté par connecteurs et le travail déclaratif plus simple au sein d'une seule suite.
Machine learning et IA
L'avantage le plus net de Databricks, comme face à toutes les autres plateformes que nous comparons. Mosaic AI couvre Model Serving, Vector Search, une Gateway de modèles de fondation et un Agent Framework avec un serveur MCP managé, aux côtés de MLflow, d'un feature store managé, d'AutoML et du calcul GPU. Fabric couvre bien les bases : les notebooks Spark entraînent les modèles, le suivi d'expériences MLflow est natif, FLAML fournit l'AutoML, et des points de terminaison de modèles en temps réel (encore en préversion) les servent. Mais il n'y a pas de feature store managé, pas de pools Spark GPU, et le scénario vectoriel réside dans la base de données SQL opérationnelle plutôt que dans l'entrepôt. L'énergie IA de Fabric va ailleurs : les expériences Copilot dans chaque charge de travail (disponibles sur tous les SKU payants à partir de F2, depuis avril 2025), les data agents (en disponibilité générale depuis mars 2026) qui répondent aux questions sur vos données et se déploient dans Microsoft 365 Copilot, et Fabric IQ, sa nouvelle couche sémantique pour les agents (en disponibilité générale depuis juin 2026). Si votre ML est de l'entraînement classique et du MLOps, Databricks va beaucoup plus loin. Si votre ambition d'IA est une assistance de type Copilot pour les utilisateurs métier, Fabric est conçu exactement pour cela.
BI et consommation
L'avantage le plus net de Fabric. Power BI n'est pas intégré à Fabric, c'est le front-end de Fabric : semantic models, mode Direct Lake lisant les tables Delta directement depuis OneLake sans import ni passthrough de requête, questions-réponses Copilot sur les rapports, et tout le parc Power BI existant. Le point à lire dans les détails, c'est la licence : les auteurs ont besoin d'une licence payante par utilisateur (Pro à 14 $ par utilisateur et par mois, ou PPU) quelle que soit la taille de la capacité, et les lecteurs sous une capacité F64 en ont besoin aussi, tandis que F64 et au-delà débloquent la consultation gratuite pour les consommateurs. La consommation Databricks est véritablement bonne et en progrès : AI/BI Dashboards, Genie pour les questions en langage naturel ancrées dans les métadonnées d'Unity Catalog, et Databricks One comme surface pour les utilisateurs métier. Elle alimente aussi Power BI, Tableau ou Looker via des SQL warehouses comme n'importe quel autre backend, et l'intégration par catalogue miroir signifie que le Direct Lake de Fabric peut lire les tables Databricks. Si l'audience est constituée de milliers d'utilisateurs métier qui vivent déjà dans les tableaux de bord Power BI, Fabric l'emporte sur cette dimension. Si la BI signifie des analystes interrogeant des données gouvernées avec un peu d'aide en langage naturel, Databricks le couvre sans une seconde plateforme.
Gouvernance, et l'argument pour les deux
La gouvernance de Databricks s'articule autour d'Unity Catalog : contrôle d'accès à granularité fine avec ABAC en disponibilité générale, masques de colonnes et filtres de lignes, lignage et classification automatisés sur les actifs de données et d'IA, et un point de terminaison REST Iceberg ouvert qui permet à la gouvernance d'atteindre d'autres moteurs. Fabric répartit la gouvernance entre les rôles de workspace et les permissions d'items OneLake, le catalogue OneLake avec son onglet Govern, et Microsoft Purview pour les étiquettes de sensibilité, la classification et l'audit sur le parc Microsoft. Les deux sont crédibles ; lequel est meilleur dépend de savoir si votre périmètre de gouvernance est la plateforme de données ou l'ensemble du tenant Microsoft 365. Puis il y a le fait que la plupart des pages de comparaison passent sous silence : ces plateformes interopèrent désormais par conception. Le mirroring d'un Unity Catalog Azure Databricks dans Fabric est en disponibilité générale, uniquement des métadonnées et sans copie, de sorte que Power BI lit les tables Databricks via Direct Lake sans déplacer les données. Dans l'autre sens, la fédération d'Unity Catalog sur OneLake et les tables managées Databricks stockées dans OneLake sont toutes deux en préversion à la mi-2026. Une architecture courante et défendable en 2026 est Databricks pour l'ingénierie, le ML et la gouvernance du lakehouse, avec une capacité Fabric pour Power BI par-dessus.
Tarifs Databricks vs Microsoft Fabric
Les unités ont des formes différentes. Fabric vend un seul pool de capacité (F-SKUs, facturés au CU-heure, partagés par chaque charge de travail, lissés et limités comme une seule unité), tandis que Databricks mesure chaque charge de travail au DBU par seconde, les VM étant facturées séparément sur le calcul classic. Ajoutez la licence Power BI par utilisateur de Fabric en dessous de F64 et la comparaison résiste à un chiffre unique, alors modélisez votre propre charge de travail.
Databricks
Azure Databricks est un service Azure first-party facturé via votre compte Azure. Tarifs Premium au paiement à l'usage dans East US, issus de l'Azure Retail Prices API début juillet 2026 : calcul des jobs 0,30 $ par DBU, interactif all-purpose 0,55 $, SQL classic 0,22 $, SQL pro 0,55 $, SQL serverless 0,70 $ (le serverless inclut le calcul sous-jacent, le classic ajoute une facture de VM séparée). Le calcul des declarative-pipelines va de 0,30 $ à 0,54 $ selon l'édition. Les plans de pré-achat (Databricks Commit Units) offrent une remise allant jusqu'à environ 33 % sur les engagements d'un an et 37 % sur trois ans. Le niveau Standard est retiré pour les nouveaux workspaces et les workspaces existants migrent vers Premium en octobre 2026. Free Edition (serverless, non commerciale) et un essai gratuit de 14 jours en DBU sont disponibles.
Microsoft Fabric
La capacité Fabric est à 0,18 $ par Capacity Unit et par heure au paiement à l'usage dans les régions américaines (Azure Retail Prices API, juillet 2026), facturée à la seconde avec un minimum d'une minute, et les capacités se mettent en pause et reprennent depuis le portail. Cela fait qu'une F2 toujours active revient à environ 263 $ par mois et une F64 à environ 8 410 $ par mois, tandis qu'une réservation d'un an à 938 $ par CU-an réduit d'environ 41 %, ramenant une F64 réservée à environ 5 003 $ par mois. Le stockage OneLake va de 23 $ à 26 $ par To-mois selon les régions américaines (niveau hot), avec des niveaux BCDR plus chers. Budgétisez les licences Power BI séparément : les auteurs ont toujours besoin d'une licence par utilisateur (Pro à 14 $ par utilisateur et par mois, ou PPU à 24 $), et les lecteurs sous F64 aussi. L'essai offre 60 jours sur un équivalent F4 ou F64, et le mirroring inclut un téraoctet de stockage gratuit par CU avec un calcul de réplication gratuit.
Sources: Tarification Microsoft Fabric, Licences Fabric (règles Power BI), Réservations de capacité Fabric, Tarification Azure Databricks, Présentation du mirroring Fabric.
Questions fréquentes
Microsoft Fabric est-il moins cher que Databricks ?
Pas de manière fiable, car les modèles diffèrent. Fabric facture une capacité partagée unique (0,18 $ par CU-heure, environ 8 410 $ par mois pour une F64 toujours active, environ 41 % de moins en réservé) plus des licences Power BI par utilisateur en dessous de F64. Databricks mesure chaque charge de travail au DBU, les VM étant facturées séparément sur le calcul classic. Une utilisation stable et élevée favorise une capacité Fabric réservée ; des charges irrégulières et hétérogènes favorisent le comptage de Databricks.
Quelle est la principale différence entre Databricks et Microsoft Fabric ?
Databricks est une plateforme lakehouse ouverte et multicloud centrée sur l'ingénierie des données, le ML et l'IA, exécutant le calcul dans votre compte cloud sur des formats que vous contrôlez. Fabric est une suite SaaS uniquement sur Azure centrée sur Power BI et OneLake, regroupant ingestion, entreposage, streaming et BI dans une seule capacité. Ouverte et mesurée par charge de travail contre intégrée et facturée à la capacité.
Databricks et Fabric peuvent-ils fonctionner ensemble ?
Oui, par conception. Le mirroring d'un Unity Catalog Azure Databricks dans Fabric est en disponibilité générale : uniquement des métadonnées et sans copie, de sorte que Power BI lit les tables Databricks via Direct Lake sans déplacer les données. Unity Catalog peut aussi fédérer les requêtes sur OneLake, en préversion à la mi-2026. Une architecture courante en 2026 est Databricks pour l'ingénierie et le ML avec une capacité Fabric pour la consommation Power BI par-dessus.
Databricks ou Fabric, lequel est meilleur pour le machine learning ?
Databricks, clairement. Mosaic AI, MLflow, un feature store managé, AutoML, le calcul GPU et un agent framework avec un serveur MCP managé couvrent tout le chemin de l'entraînement au service jusqu'aux agents. Fabric entraîne les modèles dans des notebooks Spark avec un suivi MLflow natif, mais n'a pas de feature store managé ni de pools Spark GPU. La force IA de Fabric réside plutôt dans Copilot et les data agents pour les utilisateurs métier.
Databricks ou Fabric, lequel est meilleur pour l'ingénierie des données ?
Databricks pour l'ingénierie lourde, personnalisée ou orientée streaming : Lakeflow, Auto Loader et Structured Streaming avec Real-Time Mode sur un runtime Spark optimisé. Fabric pour le mouvement piloté par connecteurs et le travail déclaratif plus simple : Data Factory avec plus de 170 connecteurs, Materialized Lake Views, Copy Job CDC, et le mirroring en disponibilité générale (connecteurs de bases de données plus open mirroring pour n'importe quelle source) qui réplique les bases de données opérationnelles dans OneLake avec un calcul de réplication gratuit.
Fabric remplace-t-il Azure Databricks ?
Microsoft lui-même ne le positionne pas ainsi ; sa documentation qualifie les deux de meilleurs ensemble, et l'intégration de mirroring est en disponibilité générale. Fabric remplace Power BI autonome plus des parties de Synapse. Pour l'ingénierie des données sérieuse, le ML et la gouvernance des formats ouverts, Azure Databricks reste la plateforme la plus approfondie, et de nombreux parcs Azure exécutent délibérément les deux.
Databricks et Fabric utilisent-ils tous les deux Delta Lake ?
Oui, et cela compte. OneLake stocke les tables en Delta par défaut et Databricks écrit du Delta nativement, donc la couche de stockage est compatible au niveau du format, ce qui est exactement ce qui fait fonctionner le mirroring sans copie et l'intégration Direct Lake. Iceberg diffère : l'Iceberg managé de Databricks est en lecture-écriture en disponibilité générale, tandis que Fabric virtualise Iceberg via des shortcuts et ses table APIs REST Iceberg sont en préversion.
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 Microsoft Fabric, ni à aucun fournisseur. Si quelque chose vous semble incorrect, dites-le-nous.
Traduit par IA à partir de l'original anglais.