Databricks mod Snowflake: Sammenligning og ekspertanmeldelser for 2026
Valget mellem Databricks og Snowflake afhænger af, hvordan dit team arbejder med data. Jeg sammenligner deres styrker, kompromiser og ideelle anvendelsesområder for at hjælpe dig med at beslutte, hvilken platform der passer bedst til din datahåndtering.
We review tools independently, and commissions help fund our testing. See our transparency policy, our methodology, or suggest a tool.
As data environments grow, teams often end up managing more pipelines, tools, and governance requirements than expected. The right DataOps tool should make those workflows easier to manage without creating another layer of complexity.
Databricks and Snowflake both support modern data operations, but they take different approaches. Databricks leans into data engineering, streaming, analytics, and AI on a lakehouse foundation, while Snowflake follows a managed, warehouse-first approach with expanding data engineering and AI capabilities.
In this article, I compare Databricks and Snowflake across features, pros and cons, pricing, security, ease of use, and best-fit scenarios to help you decide which platform better suits your data strategy and technical needs.
Databricks
4.5/5
- Free edition available + 14-day free trial
- From $0.15/DBU
Snowflake
4.6/5
- 30-day free trial
- From $2/credit
Why Trust Our Software Recommendations
6,700+
Reviews
20
Industry experts
16+
Evaluation factors
14
Years
Our team has been testing and reviewing software since 2012. As tech leaders ourselves, we know how difficult—and important—it is to choose the right software.
For this guide, we evaluated tools using hands-on testing and independent research, scoring tools using our selection criteria.
Our reviews reflect our human editorial judgment, not a sales pitch.
Expert reviewers:
- Paulo Gardini MiguelTech Director
Tim FisherVP of AI
Gabriel RosasTech Lead & Software Architect
Christhian GruhnTech Lead & Platform Architect
| Databricks | Snowflake | |
|---|---|---|
| Free Trial | Free edition available + 14-day free trial | 30-day free trial |
| Pricing | From $0.15/DBU | From $2/credit |
Priser og skjulte omkostninger ved Databricks sammenlignet med Snowflake
Databricks bruger forbrugsbaseret prissætning på tværs af arbejdsbelastninger som datateknik, datavarehuse, AI og interaktiv analyse. Omkostningerne kan også omfatte cloud-infrastruktur, lagerplads, netværk og support, afhængigt af hvordan dit miljø er konfigureret. Snowflake bruger også en forbrugsmodel, hvor beregning faktureres gennem kreditter, mens lagerplads opkræves separat. Prisen varierer også afhængigt af udgave, cloududbyder og region.
Hvis du vil sammenligne de to på et retfærdigt grundlag, skal du se ud over de grundlæggende forbrugspriser og kortlægge, hvordan dine pipelines faktisk kører. Overvej indlæsningsfrekvens, transformationsmængde, beregningsvarighed, dataopbevaring samt trafik på tværs af regioner eller clouds. Med Databricks kan langvarig eller dårligt optimeret beregning øge omkostningerne, mens Snowflake kan medføre ekstra gebyrer gennem serverløse tjenester, lagerplads og funktioner, der er knyttet til højere udgaver. Hvis du modellerer disse omkostninger i forhold til din forventede arbejdsbelastning, får du et klarere billede af den langsigtede værdi og kan undgå overraskelser, efterhånden som dit datamiljø vokser.
| Databricks | Snowflake | |
|---|---|---|
| API | Yes | Yes |
| Data Export | Yes | Yes |
| Data Import | Yes | Yes |
| External Integrations | Yes | Yes |
| Multi-User | Yes | Yes |
| Notifications | Yes | Yes |
| Integration | Databricks | Snowflake |
|---|---|---|
| IntegrationAWS S3 | Databricks✅ | Snowflake✅ |
| IntegrationMicrosoft Azure | Databricks✅ | Snowflake✅ |
| IntegrationGoogle Cloud Platform | Databricks✅ | Snowflake✅ |
| IntegrationTableau | Databricks✅ | Snowflake✅ |
| IntegrationPower BI | Databricks✅ | Snowflake✅ |
| IntegrationSalesforce | Databricks✅ | Snowflake✅ |
| IntegrationServiceNow | Databricks✅ | Snowflake✅ |
| Integrationdbt | Databricks✅ | Snowflake✅ |
| IntegrationFivetran | Databricks✅ | Snowflake✅ |
| IntegrationDatadog | Databricks✅ | Snowflake✅ |
| IntegrationAPI | Databricks✅ | Snowflake✅ |
| IntegrationZapier | Databricks✅ | Snowflake✅ |
Både Databricks og Snowflake tilbyder omfattende integrationsøkosystemer på tværs af cloudplatforme, BI-værktøjer, datakilder og API'er. Databricks forbinder disse integrationer tæt med Lakeflow og sine bredere data engineering-arbejdsgange, hvilket hjælper teams med at håndtere dataindlæsning, transformation og efterfølgende analyse i det samme miljø. Snowflake fokuserer derimod på at bringe eksterne data og tjenester ind på sin administrerede cloudplatform.
| Faktor | Databricks | Snowflake |
|---|---|---|
| FaktorDatakryptering | DatabricksKrypterer data i hvile og under overførsel med understøttelse af kundeadministrerede nøgler, cloudbaseret nøglehåndtering og sikkerhedskontroller, der omfatter data-, analyse- og AI-arbejdsbelastninger. | SnowflakeKrypterer som standard data i hvile og under overførsel med muligheder for kundeadministrerede nøgler, private forbindelser og yderligere krypteringskontroller, der er tilgængelige i kvalificerede udgaver. |
| FaktorRegulatorisk regeloverholdelse | DatabricksHar SOC 1 Type II-, SOC 2 Type II-, ISO 27001-, ISO 27017- og ISO 27018-certificeringer med understøttelse af HIPAA, PCI DSS og FedRAMP Moderate afhængigt af implementeringsniveau, region og konfiguration. | SnowflakeUnderstøtter en bred vifte af virksomheds- og regulerede miljøer gennem SOC-, ISO-, HIPAA-, PCI DSS-, FedRAMP- og andre programmer for regeloverholdelse, der varierer efter udgave, cloud og region. |
| FaktorAdgangskontroller | DatabricksBruger Unity Catalog til at centralisere tilladelser og styring på tværs af data, modeller, applikationer og AI-aktiver med rollebaseret adgang, SSO, integrationer med identitetsudbydere og detaljerede politikker på tværs af arbejdsbelastninger. | SnowflakeTilbyder rollebaserede adgangskontroller, SSO, identitetsintegrationer, sikre visninger, maskeringspolitikker og detaljerede styringskontroller til administration af adgang på tværs af brugere, arbejdsbelastninger og delte data. |
| FaktorPålidelighed | DatabricksUnderstøtter automatisk skalering, serverløs og administreret databehandling, isolering af arbejdsbelastninger og cloudbaseret tilgængelighed på tværs af AWS, Azure og Google Cloud med gendannelsesstrategier, der kan konfigureres efter arbejdsbelastningernes krav. | SnowflakeBruger fuldt administreret infrastruktur med elastisk databehandling, skalering på tværs af flere klynger, automatisk vedligeholdelse og funktioner til automatisk overtagelse, der reducerer den mængde infrastruktur, som teams selv skal administrere. |
| FaktorDatarevision | DatabricksTilbyder centraliserede revisionslogge og automatisk dataafstamning gennem Unity Catalog på tværs af tabeller, filer, notesbøger, jobkørsler, kontrolpaneler, modeller og andre administrerede aktiver, hvilket hjælper IT-teams med at spore adgang, flytning og efterfølgende afhængigheder. | SnowflakeSporer forespørgsels-, login-, konto-, adgangs- og dataaktivitet gennem detaljerede brugshistorikker og styringskontroller, så administratorer får indsigt i, hvordan data tilgås og bruges på tværs af platformen. |
Begge platforme tilbyder stærk sikkerhed, regeloverholdelse og styring af virksomhedsdata, men de griber kontrol forskelligt an. Databricks forbinder styring, dataafstamning, identitet og revision på tværs af data- og AI-aktiver gennem Unity Catalog, hvilket giver IT-teams én politikmodel på tværs af komplekse arbejdsbelastninger. Snowflake lægger vægt på administreret sikkerhed, detaljerede adgangspolitikker og indbyggede styringskontroller.
| Faktor | Databricks | Snowflake |
|---|---|---|
| FaktorBrugergrænseflade | DatabricksBruger et teknisk arbejdsområde centreret omkring notesbøger, SQL, datapipelines og kollaborativ udvikling, hvilket giver datateknik- og datavidenskabsteams betydelig kontrol. | SnowflakeBruger en SQL-fokuseret grænseflade med arbejdsark, kontrolpaneler, administrationsværktøjer og guidede arbejdsgange til almindelige analyseopgaver. |
| FaktorIntroduktion | DatabricksGrundlæggende arbejdsområder kan startes hurtigt, men produktionsopsætninger, der omfatter Unity Catalog, identitetsadministration, datapipelines og styring, kræver planlægning og teknisk ekspertise. | SnowflakeAlmindelige analysearbejdsbelastninger kan opsættes med begrænset infrastrukturkonfiguration, mens styring, integrationer og virksomhedskrav medfører yderligere opsætning. |
| FaktorDokumentation | DatabricksTilbyder omfattende dokumentation, vejledninger, undervisning og implementeringsvejledning på tværs af funktionerne inden for datateknik, analyse, styring og AI. | SnowflakeTilbyder centraliseret dokumentation, der dækker SQL, administration, dataindlæsning, sikkerhed, integrationer og platformadministration. |
| FaktorOpsætning af arbejdsgange | DatabricksLakeflow understøtter konfigurerbare batch- og streamingdatapipelines, orkestrering og overvågning, mens avancerede arbejdsgange ofte involverer SQL, Python, Spark eller andre datatekniske kompetencer. | SnowflakeTilbyder administrerede værktøjer til indlæsning, transformation, planlægning og automatisering af dataarbejdsgange, hvor SQL spiller en central rolle i udvikling og administration. |
| FaktorSupport | DatabricksTilbyder offentlig dokumentation og fællesskabsressourcer sammen med trindelt betalt support med udvidet svartidsdækning, tekniske kontaktpersoner og hjælp til kritiske problemer. | SnowflakeTilbyder dokumentation, fællesskabsressourcer og betalte supportmuligheder til fejlfinding, administration og virksomhedsimplementeringer. |
Set fra et brugervenlighedsperspektiv lægger Snowflake vægt på en administreret, SQL-centreret arbejdsgang til almindelige analyseopgaver. Databricks tilbyder et bredere udviklingsmiljø på tværs af datapipelines, streaming, styring og maskinlæring, mens serverløs databehandling og administrerede Lakeflow-funktioner reducerer en stor del af det underliggende infrastrukturarbejde. Teams, der fokuserer på SQL-analyse, kan føle sig hjemme i Snowflakes arbejdsgang, mens etablerede datateknikteams kan udnytte Databricks' fleksibilitet og kontrol på tværs af mere komplekse arbejdsbelastninger.
Databricks
- Unifies data engineering, analytics, governance, and AI workloads, reducing the need to maintain separate platforms and duplicate data
- Built on open technologies like Delta Lake and Apache Spark, giving teams more flexibility and portability than proprietary data formats
- Unity Catalog applies governance and access policies consistently across data and workloads, which is useful for complex or multi-cloud environments
- Usage-based pricing can become difficult to predict as workloads grow, especially without careful compute and query optimization
- Requires strong technical expertise in areas like SQL, Python, Spark, and data engineering to get full value from the platform
- Can be excessive for teams with simple reporting or low-volume analytics needs, where the platform’s complexity may outweigh the benefits
Snowflake
- Delivers true separation of storage and compute resources.
- Scales instantly to handle unpredictable or spiky workloads.
- Multi-cloud support across AWS, Azure, and Google Cloud.
- Pricing is hard to predict for high-volume workloads.
- Full database administration controls require premium support.
- Performance tuning options are limited compared to Redshift.
Databricks
- Large EnterprisesOrganizations with multiple data teams and high-volume workloads can use Databricks to centralize data engineering, analytics, governance, and AI while reducing duplicated data and tooling.
- Financial ServicesBanks, insurers, and other financial organizations can use Databricks for governed analytics, fraud detection, risk modeling, and machine learning across sensitive datasets.
- Healthcare and Life SciencesHealthcare and life sciences teams can manage large, sensitive datasets while applying centralized governance to analytics, research, and AI workloads.
- Retail and Consumer GoodsRetailers can combine customer, transaction, inventory, and operational data for forecasting, personalization, supply chain analytics, and machine learning.
- ManufacturingManufacturers can bring together operational, IoT, and enterprise data for predictive maintenance, production analytics, forecasting, and AI-driven optimization.
- Technology and SoftwareTechnology companies with data-intensive products or services can use Databricks for large-scale pipelines, real-time analytics, ML development, and AI applications.
Snowflake
- Retail AnalyticsRetailers with massive, fast-changing transaction volumes can quickly analyze sales and inventory because Snowflake handles elastic scaling and integrates well with BI tools.
- Multi-Cloud EnterprisesBusinesses operating across AWS, Azure, and Google Cloud can centralize data easily—Snowflake’s cross-cloud support is best in its class.
- Marketing TeamsMarketing groups gain from Snowflake’s easy SQL analytics and integration with platforms like Salesforce, Looker, and Tableau for campaign performance analysis.
- Healthcare OrganizationsHealthcare companies benefit from Snowflake’s advanced compliance features (like HIPAA support in higher tiers) and strong security for sensitive data.
- SaaS StartupsSaaS vendors wanting to provision analytics for customers get fast onboarding and don’t have to build or maintain database infrastructure.
- Finance DepartmentsFinance teams processing high-frequency transactions or complex reporting can leverage Snowflake’s performance for queries and workload isolation features.
Hvem bør bruge Databricks, og hvem bør bruge Snowflake?
Hvis du leder efter en DataOps-platform til kompleks data engineering, datastreaming, analyse, datastyring, maskinlæring og AI, er Databricks sandsynligvis det bedste valg. Den egner sig til teams, der har brug for fleksibel udvikling, samarbejdsbaserede notebooks, administreret beregningskraft, centraliseret datastyring gennem Unity Catalog og et lakehouse-grundlag til at køre forskellige arbejdsbelastninger i stor skala.
Snowflake passer derimod til organisationer, der fokuserer på administreret infrastruktur, SQL-baseret analyse og skalerbar databehandling på tværs af flere cloudmiljøer. Det fungerer godt for teams, der samler data fra flere kilder og understøtter analyse på tværs af afdelinger uden at skulle administrere lige så meget af den underliggende infrastruktur.
| Databricks | Snowflake | |
|---|---|---|
| AI & Data Intelligence | Databricks The Data Intelligence Engine uses organizational metadata and context to support discovery, optimization, analytics, governance, and AI workflows. | Snowflake Cortex AI supports AI-assisted analytics, models, natural-language queries, and agents using governed Snowflake data. |
| Collaboration | Databricks Collaborative notebooks support real-time work across SQL, Python, Scala, and R, while OpenSharing enables governed sharing of data and AI assets across organizations and platforms. | Snowflake Supports secure data sharing, shared access, and zero-copy cloning for analytics, testing, and collaboration. |
| Core Architecture | Databricks Uses a lakehouse architecture that brings data engineering, warehousing, BI, ML, and AI onto the same foundation using open technologies like Delta Lake and Apache Spark. | Snowflake Uses a fully managed, warehouse-first architecture that separates storage and compute for analytics, engineering, and AI workloads. |
| Data Engineering | Databricks Lakeflow supports ingestion, batch and streaming pipelines, transformations, orchestration, and monitoring in one data engineering environment. | Snowflake Supports managed ingestion, transformation, scheduling, and SQL-based pipelines within its cloud data platform. |
| Governance | Databricks Unity Catalog centralizes access controls, auditing, discovery, and lineage across data, models, applications, and AI assets. | Snowflake Provides role-based access, masking policies, auditing, and governance controls across data and analytics workloads. |
| Consumption-Based Pricing | Both charge according to platform usage rather than relying only on fixed software licenses or seat-based pricing. |
|---|---|
| Data Type Support | Both work with structured and semi-structured data, including common formats used across modern analytics environments. |
| Integrations & APIs | Both connect with major BI, ingestion, transformation, and cloud tools and provide APIs for custom integrations. |
| Multi-Cloud Support | Both operate across AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud and support scalable cloud-based workloads. |
| SQL Analytics | Both support SQL-based querying and analytics for business intelligence, reporting, and data exploration. |