Databricks vs Snowflake
Une comparaison indépendante et sourcée. Chaque ligne renvoie à la documentation officielle de l'éditeur et porte une date vérifiée.
Par brickster.ai · mis à jour le 3 juil. 2026 · données de fonctionnalités vérifiées le 21 juin 2026
En bref
Choisissez Databricks si votre centre de gravité est l'ingénierie de données, le machine learning ou les agents d'IA sur des formats ouverts et que vous êtes à l'aise pour gérer le compute. Choisissez Snowflake si vous faites surtout du SQL et de la BI et que vous voulez moins de paramètres à régler. La différence de fond : Databricks est un lakehouse ouvert que vous exécutez dans votre propre compte cloud, Snowflake est un data warehouse SaaS managé au cœur propriétaire qui s'ouvre à Apache Iceberg.
Databricks et Snowflake permettent tous deux de stocker des données, d'exécuter du SQL, de construire des pipelines et d'entraîner des modèles sur une seule plateforme, mais ils y sont arrivés par des chemins opposés. Databricks a débuté comme un service Apache Spark managé et est devenu la Data Intelligence Platform, un lakehouse bâti sur des formats de table ouverts (Delta Lake et, désormais, Apache Iceberg managé). Il exécute le compute dans votre propre compte AWS, Azure ou GCP et facture au DBU. Il tend à l'emporter là où le travail relève de l'ingénierie de données, du machine learning et de l'IA.
Snowflake a débuté comme un data warehouse cloud et est aujourd'hui l'AI Data Cloud. Son cœur est un moteur SQL vectorisé propriétaire au-dessus d'un stockage en micro-partitions propriétaire (FDN), livré en pur SaaS avec quasiment aucune infrastructure à gérer. Il facture au crédit. Snowflake ouvre ce cœur fermé à Iceberg via des tables Iceberg natives et l'Open Catalog basé sur Polaris. Le choix pratique se résume généralement à ouvert et flexible avec plus de paramètres, contre simple et à faibles coûts opérationnels.
Choisissez Databricks si
- Votre équipe écrit du Spark, du Python ou du Scala et fait de l'ETL lourd, pas seulement du SQL, et vous voulez Lakeflow Declarative Pipelines, Auto Loader et Structured Streaming avec Real-Time Mode au même endroit.
- Le machine learning et l'IA générative sont au cœur. Vous voulez Mosaic AI (Model Serving, Vector Search, Agent Framework avec un serveur MCP managé), MLflow, un feature store, AutoML et du compute GPU en natif.
- Vous voulez des données dans des formats ouverts que vous contrôlez. Delta Lake et Iceberg managé (lecture et écriture, en disponibilité générale) avec Unity Catalog comme catalogue REST Iceberg open source, afin que d'autres moteurs puissent lire vos tables.
- Vous êtes à l'aise pour exécuter le compute dans votre propre compte cloud et pour ajuster clusters, types d'instances et Photon afin d'arbitrer entre coût et vitesse.
- Vous voulez une seule plateforme couvrant l'ingénierie, la BI (AI/BI Dashboards plus Genie pour le SQL en langage naturel) et l'IA, plutôt que de greffer le ML sur un data warehouse.
Choisissez Snowflake si
- L'essentiel de votre charge de travail est de l'analytique SQL et de la BI, et vous voulez une gestion d'infrastructure quasi nulle. Les warehouses se suspendent et reprennent automatiquement, et vous les dimensionnez avec une étiquette de taille plutôt qu'en choisissant des instances.
- Vous valorisez la prévisibilité et un faible coût opérationnel davantage que le contrôle fin. Une équipe SQL peut être productive en une journée sans apprendre Spark.
- Vous voulez de l'IA SQL-first sans mettre en place d'infrastructure ML. Cortex Analyst (SQL en langage naturel), Cortex Search, le type VECTOR natif et Cortex Agents avec un serveur MCP managé sont intégrés.
- Le partage de données et une grande marketplace comptent. Secure Data Sharing, les Clean Rooms natives et une Marketplace avec plus de 3 400 listings sont matures et largement utilisés.
- Vous voulez une gouvernance solide et simple prête à l'emploi avec Horizon Catalog, le masquage par tags, les row access policies et le lignage et la classification automatiques.
Databricks vs Snowflake, 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) | Snowflake Data warehouse cloud |
|---|---|---|
| Architecture et ouverture | ||
| ArchitectureForme de la plateforme | Data Intelligence Platform (lakehouse) source · vérifié 2026-06-21 | Cloud data warehouse / AI Data Cloud source · vérifié 2026-06-21 |
| Moteur de calculMoteur de requête sous-jacent | Apache Spark + Photon source · vérifié 2026-06-21 | Proprietary vectorized SQL engine source · vérifié 2026-06-21 |
| Séparation stockage / calculMise à l'échelle indépendante | Decoupled storage and compute source · vérifié 2026-06-21 | Fully decoupled storage and compute source · vérifié 2026-06-21 |
| Format de table natifDelta / Iceberg / propriétaire | Delta Lake (and managed Iceberg) source · vérifié 2026-06-21 | Proprietary micro-partitions (FDN) source · vérifié 2026-06-21 |
| Apache IcebergPrise en charge lecture + écriture | Native managed Iceberg, read+write GA source · vérifié 2026-06-21 | Native Iceberg, read+write source · vérifié 2026-06-21 |
| Delta LakeLecture / écriture des tables Delta | Native Delta read/write source · vérifié 2026-06-21 | Read via external/Iceberg, no native write source · vérifié 2026-06-21 |
| Catalogue ouvert / RESTIceberg REST / catalogue ouvert | Unity Catalog Iceberg REST catalog source · vérifié 2026-06-21 | Open Catalog (Apache Polaris, Iceberg REST) source · vérifié 2026-06-21 |
| Cœur open sourceMoteur / format open source | Spark, Delta, Unity Catalog open source source · vérifié 2026-06-21 | Engine closed; Polaris/Arctic open source · vérifié 2026-06-21 |
| MulticloudAWS / Azure / GCP | AWS, Azure, GCP source · vérifié 2026-06-21 | AWS, Azure, 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 managed service source · vérifié 2026-06-21 |
| Coût et tarification | ||
| Unité de facturation | Per-DBU source · vérifié 2026-06-21 | Per-credit consumption source · vérifié 2026-06-21 |
| Granularité de facturationÀ la seconde / minute / heure | Per-second source · vérifié 2026-06-21 | Per-second, 60-second minimum source · vérifié 2026-06-21 |
| Serverless avec mise à zéroSuspension automatique | Serverless SQL/compute, auto-suspend source · vérifié 2026-06-21 | Auto-suspend warehouses + serverless compute 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 | Bundled; no separate cloud VM bill source · vérifié 2026-06-21 |
| Tarification du stockage$ / To-mois | No Databricks storage charge; cloud bills it source · vérifié 2026-06-21 | ~$23/TB-month on-demand (AWS US East) source · vérifié 2026-06-21 |
| Offre gratuite / essai | Free Edition + 14-day trial source · vérifié 2026-06-21 | 30-day free trial with credits source · vérifié 2026-06-21 |
| Remises sur engagement d'utilisation | Committed-use contracts source · vérifié 2026-06-21 | Pre-paid capacity discounts source · vérifié 2026-06-21 |
| Observabilité des coûtsSuivi de l'utilisation / des coûts | System tables, usage dashboards, budgets source · vérifié 2026-06-21 | Cost views, budgets, resource monitors source · vérifié 2026-06-21 |
| Transparence tarifairePubliée vs devis personnalisé | List DBU prices published source · vérifié 2026-06-21 | List credit/storage prices published source · vérifié 2026-06-21 |
| SQL et requêtes | ||
| Couverture ANSI SQLWindow, CTE récursive | ANSI SQL incl. window, recursive CTE source · vérifié 2026-06-21 | Broad ANSI SQL, window + recursive CTE source · vérifié 2026-06-21 |
| Données semi-structuréesJSON / VARIANT | Native VARIANT and JSON support source · vérifié 2026-06-21 | Native VARIANT/JSON/Avro/Parquet source · vérifié 2026-06-21 |
| GéospatialTypes et fonctions géo | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 source · vérifié 2026-06-21 | GEOGRAPHY + GEOMETRY types and functions source · vérifié 2026-06-21 |
| Fonctions définies par l'utilisateurSQL / Python / Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs source · vérifié 2026-06-21 | SQL, Python, Java, Scala UDFs source · vérifié 2026-06-21 |
| Vues matérialisées | Native materialized views source · vérifié 2026-06-21 | Native materialized views source · vérifié 2026-06-21 |
| Mise en cache des résultats de requête | Query result caching source · vérifié 2026-06-21 | Persisted query result cache source · vérifié 2026-06-21 |
| Fédération de requêtesInterroger les sources externes sur place | Lakehouse Federation source · vérifié 2026-06-21 | External tables; limited live federation source · vérifié 2026-06-21 |
| Data engineering | ||
| Outillage ETL / ELT par lotsOutillage de pipeline natif | Lakeflow Declarative Pipelines, Jobs source · vérifié 2026-06-21 | Snowpark, Streams, Tasks, Openflow source · vérifié 2026-06-21 |
| Ingestion en streaming | Structured Streaming, Real-Time Mode source · vérifié 2026-06-21 | Snowpipe Streaming, up to 10 GB/s source · vérifié 2026-06-21 |
| Change data capture | CDC via APPLY CHANGES, Lakeflow Connect source · vérifié 2026-06-21 | Streams; Openflow CDC connectors source · vérifié 2026-06-21 |
| Ingestion automatique de fichiersCatégorie Auto Loader / Snowpipe | Auto Loader source · vérifié 2026-06-21 | Snowpipe auto-ingest source · vérifié 2026-06-21 |
| Orchestration nativeJobs / planificateur | Lakeflow Jobs source · vérifié 2026-06-21 | Native Tasks scheduler / DAGs source · vérifié 2026-06-21 |
| Prise en charge de dbt | First-class dbt adapter and task source · vérifié 2026-06-21 | First-class dbt adapter source · vérifié 2026-06-21 |
| Pipelines déclaratifsStyle DLT / Lakeflow | Lakeflow Declarative Pipelines source · vérifié 2026-06-21 | Dynamic Tables declarative pipelines 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 | Snowflake ML native training (CPU/GPU) source · vérifié 2026-06-21 |
| Feature store | Native feature store in Unity Catalog source · vérifié 2026-06-21 | Native Snowflake Feature Store source · vérifié 2026-06-21 |
| Suivi des expérimentationsMLflow ou équivalent | Managed MLflow source · vérifié 2026-06-21 | Managed MLflow integration source · vérifié 2026-06-21 |
| Model servingHébergement / inférence | Mosaic AI Model Serving source · vérifié 2026-06-21 | Model Serving on Container Services source · vérifié 2026-06-21 |
| AutoML | Partial automation, no full AutoML product source · vérifié 2026-06-21 | |
| Vector SearchIndex d'embeddings | Mosaic AI Vector Search source · vérifié 2026-06-21 | Native VECTOR type + Cortex Search source · vérifié 2026-06-21 |
| Passerelle de modèles de fondationAccès multi-modèles gouverné | Mosaic AI Gateway (multi-model) source · vérifié 2026-06-21 | Cortex AI hosts multiple LLMs source · vérifié 2026-06-21 |
| Text-to-SQLAssistant NL-to-SQL | AI/BI Genie source · vérifié 2026-06-21 | Cortex Analyst NL-to-SQL source · vérifié 2026-06-21 |
| Agents / MCPAgent Framework + serveur MCP | Mosaic AI Agent Framework, managed MCP source · vérifié 2026-06-21 | Cortex Agents + managed MCP server source · vérifié 2026-06-21 |
| Calcul GPU | GPU instances for ML source · vérifié 2026-06-21 | GPU compute pools (Container Services) source · vérifié 2026-06-21 |
| BI et consommation | ||
| Tableaux de bord / BI natifs | AI/BI Dashboards source · vérifié 2026-06-21 | Streamlit apps + dashboards in Snowsight source · vérifié 2026-06-21 |
| Couche sémantique / de métriques | Unity Catalog Metric Views source · vérifié 2026-06-21 | Semantic views source · vérifié 2026-06-21 |
| Notebooks | Native notebooks source · vérifié 2026-06-21 | Native Snowflake Notebooks source · vérifié 2026-06-21 |
| BI en langage naturelInterrogez vos données | AI/BI Genie natural-language source · vérifié 2026-06-21 | Cortex Analyst ask-your-data source · vérifié 2026-06-21 |
| Intégrations d'outils BITableau / Power BI / Looker | Tableau, Power BI, Looker connectors source · vérifié 2026-06-21 | Tableau, Power BI, Looker connectors 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 | Horizon Catalog across data + AI source · vérifié 2026-06-21 |
| RBAC à granularité fine | Fine-grained RBAC in Unity Catalog source · vérifié 2026-06-21 | Role-based access control 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 | Tag-based masking/policies source · vérifié 2026-06-21 |
| Masquage de colonnes | Dynamic column masks source · vérifié 2026-06-21 | Dynamic data masking source · vérifié 2026-06-21 |
| Row-level security | Row filters source · vérifié 2026-06-21 | Row access policies source · vérifié 2026-06-21 |
| Traçabilité des donnéesAutomatique | Automatic lineage in Unity Catalog source · vérifié 2026-06-21 | Automatic data lineage (Horizon) source · vérifié 2026-06-21 |
| Classification des donnéesDécouverte automatique des PII | Automated data classification GA source · vérifié 2026-06-21 | Automatic sensitive-data classification source · vérifié 2026-06-21 |
| Journalisation d'audit | Audit logs / system tables source · vérifié 2026-06-21 | Access History / audit logs source · vérifié 2026-06-21 |
| Clés gérées par le clientCMK / BYOK | Customer-managed keys source · vérifié 2026-06-21 | Tri-Secret Secure customer-managed keys source · vérifié 2026-06-21 |
| Réseau privéPrivateLink / VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection source · vérifié 2026-06-21 | PrivateLink / Private Link networking source · vérifié 2026-06-21 |
| Partage et collaboration | ||
| Partage de donnéesInter-comptes / inter-clouds | Delta Sharing (cross-cloud) source · vérifié 2026-06-21 | Secure cross-cloud data sharing source · vérifié 2026-06-21 |
| Clean rooms | Clean Rooms GA source · vérifié 2026-06-21 | Native Data Clean Rooms source · vérifié 2026-06-21 |
| Marketplace | Databricks Marketplace source · vérifié 2026-06-21 | Snowflake Marketplace (3,400+ listings) 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 | Statuspage with JSON status API source · vérifié 2026-06-21 |
| SLA publié | Published uptime SLA (99.95% serverless) source · vérifié 2026-06-21 | 99.9% SLA (99.99% target) source · vérifié 2026-06-21 |
| Mise à l'échelle automatique | Cluster autoscaling source · vérifié 2026-06-21 | Multi-cluster elastic auto-scaling source · vérifié 2026-06-21 |
| Multi-région / reprise après sinistre | DR guidance; not automatic replication source · vérifié 2026-06-21 | Cross-region replication and failover source · vérifié 2026-06-21 |
| Isolation des charges de travailIsoler ETL vs BI | Separate warehouses/clusters per workload source · vérifié 2026-06-21 | Separate virtual warehouses per workload source · vérifié 2026-06-21 |
| Écosystème et support | ||
| Connecteurs partenaires | Lakeflow Connect 100+ sources source · vérifié 2026-06-21 | Openflow + broad partner 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, PCI, FedRAMP, ISO source · vérifié 2026-06-21 |
| Régions mondiales | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP source · vérifié 2026-06-21 | Global regions across AWS/Azure/GCP source · vérifié 2026-06-21 |
| Niveaux de support | Tiered support plans source · vérifié 2026-06-21 | Standard, Premier, Business Critical source · vérifié 2026-06-21 |
Architecture et ouverture
Databricks est un lakehouse. Le compute (Apache Spark plus le moteur Photon) s'exécute dans votre propre compte cloud sur des formats de table ouverts dans votre stockage objet : Delta Lake en natif, plus Apache Iceberg managé avec lecture et écriture désormais en disponibilité générale. Unity Catalog est open source et expose un catalogue REST Iceberg, si bien que des moteurs comme Trino ou Flink peuvent lire vos tables. Snowflake est uniquement SaaS. Son cœur est un moteur SQL vectorisé propriétaire au-dessus d'un stockage en micro-partitions propriétaire (FDN), de sorte que vous ne voyez ni ne gérez l'infrastructure. Snowflake s'ouvre via des tables Iceberg natives (lecture et écriture) et Open Catalog, son catalogue REST Iceberg Apache Polaris managé. Le compromis pratique : Databricks vous offre des formats ouverts et un contrôle direct du compute, Snowflake vous offre un cœur managé fermé mais plus simple qui interopère désormais avec Iceberg. Si éviter le verrouillage sur le stockage est une exigence stricte, Databricks part ouvert et Snowflake est en train de rattraper son retard.
Tarification et modèle de coût
Les deux facturent sur des unités différentes, si bien que les tarifs affichés ne se comparent pas directement. Databricks facture au DBU (Databricks Unit) à la seconde, et le tarif dépend de la charge de travail : le compute Lakeflow Jobs est le moins cher, le compute interactif all-purpose coûte environ 3 à 4 fois plus par DBU, et le SQL a des tarifs classic, pro et serverless. Sur du compute non serverless, vous payez aussi séparément votre fournisseur cloud pour les VM. Snowflake facture au crédit à la seconde avec un minimum de 60 secondes, et le tarif du crédit dépend de l'édition (Standard, Enterprise, Business Critical, VPS) et de la région. L'infrastructure de compute est incluse dans le crédit, et le stockage est facturé séparément par téraoctet. Les warehouses Snowflake se suspendent automatiquement à l'inactivité, ce qui limite le gaspillage. Le coût réel dépend de la forme de la charge de travail, alors modélisez votre propre usage plutôt que de vous fier aux tarifs affichés.
Ingénierie de données et streaming
Databricks penche vers une ingénierie code-first. Vous disposez de Lakeflow (Declarative Pipelines, Connect et Jobs), d'Auto Loader pour l'ingestion incrémentale de fichiers, et de Structured Streaming avec un Real-Time Mode à faible latence, le tout sur Spark avec Python, Scala ou SQL. Cela convient aux transformations complexes et au travail à grande échelle ou en véritable streaming. Snowflake penche vers du SQL-first et de faibles coûts opérationnels. Les Dynamic Tables offrent des transformations déclaratives rafraîchies de façon incrémentale, les Streams plus Tasks gèrent la capture de changements et l'ordonnancement, Snowpipe Streaming gère l'ingestion à faible latence, et Openflow (bâti sur Apache NiFi) gère le mouvement basé sur des connecteurs. Snowpark exécute Python, Java et Scala au sein de Snowflake pour la logique non-SQL. Le partage honnête : Databricks est plus fort pour les pipelines lourds, sur mesure ou véritablement en streaming et vous donne plus de contrôle, tandis que Snowflake fait tourner plus vite des pipelines simples à moyens avec moins à opérer. Les équipes qui vivent dans le SQL trouvent généralement Snowflake plus rapide à démarrer.
Machine learning et IA
C'est l'avantage le plus net de Databricks. Mosaic AI couvre Model Serving, Vector Search, une Gateway et un Agent Framework avec un serveur MCP managé, aux côtés de MLflow, d'un feature store, d'AutoML et de compute GPU. Tout le chemin des données à l'entraînement, au serving puis aux agents vit sur une seule plateforme, c'est pourquoi les équipes fortement orientées ML gravitent ici. Snowflake a largement comblé l'écart pour les cas courants. Cortex AI héberge plusieurs LLM, Cortex Analyst fait du SQL en langage naturel, Cortex Search gère la recherche, il y a un type VECTOR natif, et Cortex Agents est livré avec un serveur MCP managé. Snowflake ML ajoute l'entraînement, un feature store, Model Serving sur Container Services, le suivi d'expérimentations natif (ML Experiments) et des pools de compute GPU. Pour l'IA et la recherche centrées sur le SQL, Snowflake est souvent suffisant. Pour l'entraînement de modèles sur mesure, le MLOps poussé ou la construction d'agents, Databricks va généralement plus loin.
Gouvernance et sécurité
Les deux offrent une gouvernance mature, et l'écart ici est faible. Databricks s'articule autour d'Unity Catalog : le contrôle d'accès basé sur les attributs (ABAC) est en disponibilité générale, plus les column masks, les row filters, le lignage de bout en bout et la classification automatisée, le tout couvrant les actifs de données et d'IA. Comme Unity Catalog est open source avec un endpoint REST Iceberg, la gouvernance peut aller au-delà du compute Databricks. Snowflake s'articule autour d'Horizon Catalog : masquage par tags, row access policies, lignage automatique et classification automatique, gérés via Snowsight. Le modèle d'éditions de Snowflake compte aussi ici, car Business Critical ajoute des contrôles comme les clés gérées par le client et une conformité plus stricte pour les secteurs réglementés, ce qui pèse sur votre tarif de crédit. Les deux prennent en charge l'accès fin, le masquage et le lignage assez bien pour la plupart des entreprises. Le facteur décisif est généralement quel catalogue votre stack plus large standardise et si vous avez besoin que la gouvernance couvre plusieurs moteurs via un catalogue Iceberg ouvert.
BI et consommation
Snowflake part du principe que des outils de BI comme Tableau, Power BI ou Looker se connectent en SQL, et ajoute sa propre couche : Snowsight pour les requêtes et les tableaux de bord, Streamlit pour construire des applications de données au sein de Snowflake, les semantic views et des notebooks natifs. L'héritage de data warehouse SQL en fait un backend naturel pour les stacks BI existantes. Databricks propose AI/BI Dashboards et Genie, une expérience de langage naturel vers SQL liée aux métadonnées d'Unity Catalog, plus Databricks Apps pour construire des applications interactives, et il se connecte aux mêmes outils de BI externes. Les deux livrent une couche de requête conversationnelle en langage naturel (Genie sur Databricks, Cortex Analyst sur Snowflake) et tous deux ont du SQL spatial et géospatial. Si votre organisation est déjà standardisée sur un outil de BI, les deux fonctionnent comme le data warehouse derrière lui. Snowflake est l'endpoint SQL plus conventionnel et prêt à l'emploi, tandis que Databricks rapproche la BI de son catalogue et de ses fonctionnalités d'IA.
Tarifs Databricks vs Snowflake
Databricks facture au DBU à la seconde, avec le tarif fixé par la charge de travail (Lakeflow Jobs, all-purpose, SQL classic/pro/serverless) et le niveau, et sur du compute non serverless vous payez aussi votre fournisseur cloud pour les VM. Snowflake facture au crédit à la seconde avec un minimum de 60 secondes, avec le tarif fixé par l'édition et la région, et l'infrastructure incluse. Des unités et des règles d'inclusion différentes rendent les tarifs affichés difficiles à comparer, alors modélisez votre propre charge de travail.
Databricks
Databricks affiche une tarification au DBU avec une granularité à la seconde et sans coût initial (databricks.com/product/pricing). La page achemine les chiffres exacts via un calculateur et des pages produit plutôt qu'un tableau statique. D'après des analyses FinOps largement citées de ces tarifs à mi-2026 (CloudZero et Flexera), les tarifs du niveau Premium sur AWS s'établissent approximativement ainsi : compute Lakeflow Jobs environ 0,15 $/DBU, compute interactif all-purpose environ 0,55 $/DBU, SQL classic environ 0,22 $/DBU, SQL pro environ 0,55 $/DBU, et SQL serverless environ 0,70 $/DBU (le serverless inclut le coût des VM, le non serverless non). Le niveau Enterprise est plus élevé que Premium (all-purpose environ 0,65 $/DBU). Le niveau Standard a été retiré sur AWS et GCP et est progressivement supprimé sur Azure au cours de 2026. Free Edition et un essai avec jusqu'à 400 $ d'usage sont disponibles.
Snowflake
D'après la Service Consumption Table de Snowflake en vigueur au 10 juin 2026, les prix des crédits à la demande sur AWS US East (N. Virginia) sont de 2,00 $ (Standard), 3,00 $ (Enterprise), 4,00 $ (Business Critical) et 6,00 $ (VPS) par crédit, facturés à la seconde avec un minimum de 60 secondes. Les AI Credits sont à 2,00 $ à la demande. Le stockage à la demande est à 23,00 $/To/mois dans la plupart des régions US AWS et Azure, descendant vers environ 13,80 $/To au niveau de capacité le plus élevé. Le compute Cloud Services est gratuit jusqu'à 10 % des crédits quotidiens des warehouses. L'essai fournit 400 $ de crédits pendant 30 jours. Les tarifs de crédits augmentent dans les régions hors US et baissent avec des engagements de capacité prépayés.
Sources: Tarification Databricks, Snowflake Consumption Table, Tarification Snowflake, CloudZero (tarification Databricks), Flexera (guide de tarification Databricks).
Questions fréquentes
Databricks est-il moins cher que Snowflake ?
Aucun n'est systématiquement moins cher. Ils facturent sur des unités différentes (Databricks au DBU plus votre propre coût de VM cloud sur du compute non serverless, Snowflake au crédit avec l'infrastructure incluse), si bien que le coût dépend de votre charge de travail. Databricks l'emporte souvent sur les gros travaux d'ingénierie et de ML que vous pouvez ajuster. Les warehouses à suspension automatique de Snowflake réduisent le gaspillage à l'inactivité pour du SQL en pics. Modélisez votre propre usage.
Quelle est la principale différence entre Databricks et Snowflake ?
Databricks est un lakehouse ouvert : compute Spark et Photon s'exécutant dans votre propre compte cloud sur des formats ouverts (Delta Lake et Iceberg), avec un ML et une IA solides. Snowflake est un data warehouse SaaS managé avec un moteur SQL et un stockage propriétaires, plus simple à opérer, s'ouvrant désormais à Iceberg. Ouvert et flexible contre simple et à faibles coûts opérationnels.
Databricks ou Snowflake est-il meilleur pour le machine learning ?
Databricks est généralement plus fort pour le machine learning. Mosaic AI (Model Serving, Vector Search, Agent Framework avec un serveur MCP managé), MLflow, un feature store, AutoML et du compute GPU couvrent tout le chemin de l'entraînement au serving jusqu'aux agents. Snowflake ML et Cortex AI ont comblé l'écart pour l'IA et la recherche centrées sur le SQL, mais Databricks va plus loin sur l'entraînement sur mesure et le MLOps.
Databricks ou Snowflake pour l'ingénierie de données ?
Databricks convient à l'ingénierie code-first et fortement orientée streaming : Lakeflow, Auto Loader et Structured Streaming sur Spark avec Python ou Scala. Snowflake convient aux pipelines SQL-first à faibles coûts opérationnels : Dynamic Tables, Streams plus Tasks, Snowpipe Streaming et Openflow. Choisissez Databricks pour du travail complexe ou en véritable streaming, Snowflake pour faire tourner plus vite des pipelines plus simples.
Snowflake peut-il faire tout ce que fait Databricks ?
En grande partie, mais pas à l'identique. Snowflake couvre désormais le ML, les vecteurs, les agents et Iceberg, des domaines autrefois propres à Databricks. Il reste uniquement SaaS avec un cœur propriétaire, donc vous avez moins de contrôle sur le compute et les formats ouverts. Databricks s'exécute dans votre compte cloud sur des formats ouverts avec un ML et un streaming plus poussés. Les fonctionnalités se recoupent, l'architecture et le contrôle diffèrent.
Lequel est le plus facile à utiliser ?
Snowflake est généralement plus facile à démarrer pour les équipes SQL et BI. Les warehouses se suspendent et reprennent automatiquement, vous dimensionnez le compute avec une étiquette de taille, et il n'y a quasiment aucune infrastructure à gérer. Databricks offre plus de contrôle (paramètres de cluster, d'instance et Photon) et un modèle code-first, plus puissant mais avec une courbe d'apprentissage plus raide, en particulier pour les utilisateurs non-Spark.
Prennent-ils tous deux en charge Apache Iceberg ?
Oui. Databricks prend en charge les tables Iceberg managées avec lecture et écriture en disponibilité générale, et Unity Catalog est open source avec un catalogue REST Iceberg. Snowflake prend en charge les tables Iceberg natives (lecture et écriture) et Open Catalog, son catalogue REST Iceberg Apache Polaris managé. Les deux permettent à des moteurs externes d'interopérer via Iceberg, bien que Databricks ait aussi Delta Lake natif et que Snowflake conserve son format FDN propriétaire.
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.
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Traduit par IA à partir de l'original anglais.