Databricks vs. Snowflake

A Databricks é uma plataforma unificada e aberta para dados, análise de dados e agentes de IA; já a Snowflake faz você montar esses recursos em uma base proprietária. A execução do Databricks é baseada em padrões abertos, para que os mesmos dados governados atendam à analítica, BI e agentes de AI. A Snowflake sobrepõe os mesmos recursos a uma base que permanece proprietária nos pontos mais importantes e governa apenas os agentes que a própria Snowflake fornece.

A discussão sobre lakehouse acabou. Os formatos de tabela abertos venceram, e a adoção do Apache Iceberg™ pelo Snowflake confirma isso. A questão que decide seus próximos cinco anos não é mais "warehouse ou lakehouse". É sobre o que você pode construir em cima, e o quão aberta a fundação por baixo realmente é.

Em resumo,

• Base aberta, sem aprisionamento tecnológico. O Unity Catalog é um catálogo Apache Iceberg™ totalmente aberto que permite que qualquer engine leia seus dados no local, sem cópias.

• Custos mais baixos e previsíveis em grande escala. A vantagem de custo-benefício aumenta conforme a simultaneidade e o volume de dados crescem. Em testes de benchmark de ETL realizados em 2025, após o lançamento da segunda geração do Snowflake, o Databricks apresentou desempenho 2,8 vezes mais rápido, com uma relação custo-benefício cerca de 3,4 vezes melhor.

• AI/ML de eficácia comprovada, reconhecida por analistas. Líder no Quadrante Mágico do Gartner de 2025 para ciência de dados e Machine Learning, no topo do caso de uso de Lakehouse no Quadrante Mágico do Gartner de 2025 para Cloud DBMS, líder no Forrester Wave de 2024 para Data Lakehouses e líder nos IDC MarketScapes de 2025 para Governança de AI unificada e Data Platform Software.

• Construído para o que vem a seguir. O Genie transforma linguagem natural em percepções governadas, e o Lakebase mais o Unity AI Gateway fazem da Databricks a plataforma na qual os agentes são criados e governados, e não apenas de onde são consultados.

Em todas as dimensões de tomada de decisão, o Databricks lidera em abertura, custo em escala, maturidade de AI/ML, recursos de OLTP e governança de agentes. A tabela abaixo resume cada item, com cada afirmação vinculada a uma fonte pública.

O Databricks mantém seus dados no formato totalmente aberto Apache Iceberg™, que qualquer engine pode ler diretamente no local; a abertura do Snowflake é mais restrita, porque suas tabelas de formato nativo só podem ser query pelo próprio engine do Snowflake. Ambos os fornecedores são compatíveis com o Iceberg. A diferença é o alcance real dessa abertura.

O Unity Catalog é um catálogo Apache Iceberg™ totalmente aberto e pronto para produção, com Managed Iceberg, Iceberg v3 e foreign Iceberg em disponibilidade geral. Qualquer engine que se comunique com o Iceberg (Spark, Trino, Flink, Snowflake, DuckDB, pandas) lê seus dados governados no local, sem cópias. Ele federa os catálogos que você já executa, incluindo AWS Glue, Google Cloud, Snowflake Horizon, Palantir, Salesforce e Workday, para que se torne um painel único sobre todo o seu patrimônio de dados.

A abertura no Databricks é de ponta a ponta:

• Conectividade O pushdown federado alcança as fontes externas key, incluindo MySQL, Redshift e SQL Server, para que você possa query e governar dados onde quer que eles estejam.
• Acesso aos dados Você escolhe o mecanismo e o formato aberto. Seus dados não ficam restritos a um mecanismo proprietário.
• Compartilhamento de ativos. O Delta Sharing distribui ativos de dados e AI entre regiões, clouds e plataformas, incluindo Snowflake, Trino, Flink e Apache Spark™, sem cópias e sem cliente proprietário.

A abertura do Snowflake é mais restrita do que a mensagem sugere. Suas tabelas nativas não Iceberg só podem ser consultadas pelo próprio motor do Snowflake. 

Sim. Em pequenas queries de BI, as duas plataformas são parecidas, mas no benchmarking TPC-DI ETL de 2025, após o lançamento do Gen2 da Snowflake, a execução do Databricks SQL Serverless foi aproximadamente 2,8x mais rápida com uma relação preço/desempenho cerca de 3,4x melhor, e a vantagem aumenta à medida que a simultaneidade e o volume de dados crescem.

• Em uma execução de benchmarking de engenharia da Databricks realizada após a Snowflake lançar seus warehouses de Geração 2, o Databricks SQL Serverless concluiu o benchmark TPC-DI ETL aproximadamente 2,8x mais rápido que o Snowflake Gen2, com um preço/desempenho cerca de 3,4x melhor.
• Tabelas gerenciadas pelo Unity Catalog aceleram as queries em até 20x e reduzem o custo em mais de 50%, com a otimização preditiva adaptando automaticamente a disposição dos dados aos padrões de workload. O ETL normalmente representa metade ou mais do gasto total com dados.
• Os resultados da migração seguem o mesmo padrão: A GetYourGuide reduziu os custos operacionais em cerca de 20% ao migrar do Snowflake para o Databricks para seus dados unificados de warehouse

Embora mais rápido, o Snowflake Gen2aumenta o custo em até 35% para cargas de trabalho com uso intensivo de E/S. O Snowflake introduziu uma complexidade considerável, forçando os usuários a escolher entre gerações de data warehouse para cada carga de trabalho.

Databricks É Líder no Quadrante Mágico do Gartner de 2025 para Ciência de Dados e Machine Learning, posicionada no topo em Capacidade de Execução e mais distante em Plenitude de Visão, com milhares de empresas executando AI/ML em produção em uma única arquitetura.

• Quadrante Mágico do Gartner para Plataformas de ciência de dados e Machine Learning, 2025. O Databricks é Líder pelo quarto ano consecutivo, posicionado como o mais alto em Capacidade de Execução e o mais avançado em Completude da Visão. O Snowflake entrou no relatório pela primeira vez em 2025, com suas capacidades de MLOps demorando a chegar.
• Quadrante Mágico do Gartner para DBMS na Nuvem, 2025. O Databricks é um Líder pelo quinto ano consecutivo, reconhecido por sua Abrangência de Visão e velocidade de inovação, e obteve a pontuação máxima no caso de uso do Lakehouse nas Capacidades Críticas do Gartner — com o Databricks à frente tanto na execução quanto na abrangência da visão.
• Forrester Wave: Data Lakehouses, Q2 2024 (a edição mais recente). O Databricks é um Líder, com as pontuações mais altas tanto em Oferta Atual quanto em Estratégia.
• IDC MarketScape: Worldwide Unified AI Governance Platforms 2025-2026 (Dezembro de 2025). A Databricks é Líder, com a maior pontuação em Estratégias de todos os fornecedores, por governar dados, ML, AI generativa e agentes por meio do Unity Catalog em uma única estrutura.
• IDC MarketScape: Worldwide Data Platform Software 2025 (Julho de 2025). A Databricks é Líder em armazenamento, governança, engenharia de dados, analítica e workloads de AI em uma única plataforma.

A razão arquitetônica é simples. O Databricks foi criado para ciência de dados, ML e AI generativa em uma plataforma unificada. No Snowflake, esses recursos foram adicionados ao warehouse ao longo do tempo, grande parte por meio de aquisições, como mostra o padrão abaixo.

A Databricks repetidamente define uma categoria de plataforma de dados, e a Snowflake monta uma versão dela mais tarde, geralmente por meio de aquisição e geralmente acoplada ao seu SQL warehouse. Esse padrão de "roteiro do seguidor" é construído sobre uma base fechada e aparece em quatro categorias.

• Processamento distribuído. A Databricks foi fundada pelos criadores originais do Apache Spark™. A resposta da Snowflake, o Snowpark, direciona o trabalho para o próprio engine da Snowflake em vez de um verdadeiro runtime distribuído do Apache Spark™. Sua camada de compatibilidade Snowpark Connect ainda não oferece suporte às principais APIs do Apache Spark™, incluindo a API RDD, MLlib (pyspark.ml) e Structured Streaming.
• Pipelines declarativos. O Databricks criou o ETL declarativo como Delta Live Tables e, em junho de 2025, o doou para o Apache Spark™ como Apache Spark™ Declarative Pipelines, um padrão aberto que qualquer plataforma Apache Spark™ pode executar. O equivalente do Snowflake, Dynamic Tables, é uma alternativa mais restrita e proprietária.
• Ingestão. Em vez de criar uma ingestão de nível de transmissão nativamente, o Snowflake adquiriu a Datavolo no final de 2024 e lançou o Openflow sobre o Apache NiFi, um projeto que data de 2006.
• Serverless Postgres para agentes. Databricks adquiriu a Neon em 14 de maio de 2025: um Serverless Postgres onde mais de 80% dos bancos de dados são criados por agentes de AI em vez de pessoas, e uma nova instância começa em menos de 500 milissegundos com ramificação instantânea. Dias depois, em 2 de junho, Snowflake adquiriu a Crunchy Data. O Snowflake Postgres é basicamente uma extensão para dados Iceberg, nada mais, e não possui o modelo de ramificação instantânea, desenvolvimento e teste do qual os agentes dependem.

O padrão é importante porque a base por trás dessas adições permanece fechada. Os dados nativos do Snowflake exigem seu próprio engine para query, o compartilhamento fica em grande parte confinado ao ecossistema Snowflake, e a governança de agentes abrange apenas os próprios agentes do Snowflake. Na era da interrupção por agentes, uma plataforma fechada é um risco permanente. Uma base aberta é o que permite que você aproveite os desenvolvimentos mais recentes e importantes, e é a aposta estratégica que a Databricks fez desde o começar.

O Databricks é a plataforma onde os agentes são criados, iterados e governados, e não apenas query: o Lakebase oferece aos agentes Postgres Serverless com ramificação instantânea, e o Unity AI Gateway governa agentes internos e externos — enquanto o Snowflake governa apenas seus próprios agentes. Consultar dados com um agente é a parte fácil. Criar, iterar e governar agentes em produção é onde as plataformas se diferenciam.

• O Lakebase, construído sobre o Neon, é um Postgres Serverless projetado para agentes. Uma nova instância começa em menos de 500 milissegundos, escala para zero e suporta ramificação instantânea, permitindo que um agente ou desenvolvedor crie uma cópia isolada para cada teste. Ele sincroniza automaticamente entre o Delta e o Postgres, e também com o Vector Search, mantendo os dados operacionais e analíticos em o passo. O Postgres do Snowflake, construído após a aquisição da Crunchy Data, é voltado para o Postgres corporativo no Kubernetes, em vez do modelo de ramificação instantânea e desenvolvimento e teste que os agentes utilizam.
• O Databricks Apps oferece uma estrutura simples em Node e Python com OAuth e integração de recursos nativos — sem necessidade de gerenciar keys de API. O desenvolvimento de aplicativos Snowflake abrange o Streamlit, que opera sob uma Política de Segurança de Conteúdo restritiva e limitações de Runtime, e o Snowpark Container Services, que exige o provisionamento de pools de compute, repositórios de imagens e roles.
• O Unity AI Gateway governa e observa MCPs internos e externos, chamadas de inferência de LLM e agentes de codificação de terceiros. O Snowflake governa e observa apenas seus próprios agentes e MCPs, então tudo o que está fora de seu perímetro fica fora de seus controles.

Escolha aberta de modelos. O Databricks permite que você sirva o Claude, o Llama, o GPT-OSS, o Gemini e seus próprios ajustes finos por trás de um único gateway.

O Databricks está pronto para empresas? Sim. O Databricks oferece recuperação de desastres multirregional documentada, um SLA de tempo de atividade da plataforma de 99,9% ou superior (99,95% no Azure) e governança unificada por meio do Unity Catalog em todos os mecanismos e cloud. É Líder no Gartner MQ de 2025 para DSML e Cloud DBMS e no Forrester Wave de 2024 para Data Lakehouses.

O Databricks tem recuperação de desastres? Sim. O Databricks documenta a recuperação de desastres multirregional e ativo-passivo, e seu plano de controle é resiliente a falhas de zona, recuperando-se automaticamente em aproximadamente 15 minutos.

O Unity Catalog é código aberto e baseado em padrões abertos? O Unity Catalog é um catálogo Apache Iceberg™ totalmente aberto com APIs REST abertas, para que qualquer engine compatível com Iceberg (Spark, Trino, Flink, Snowflake, DuckDB, Pandas) leia seus dados sem cópias. Ele também federa catálogos externos, incluindo Glue, Snowflake Horizon, Palantir, Salesforce e Workday.

Meus dados ficam presos no Databricks? Não. Seus dados residem no Iceberg ou Delta abertos em seu próprio armazenamento, legíveis por qualquer mecanismo. No Snowflake, os clientes são forçados a escolher entre o formato nativo e proprietário do Snowflake e o Iceberg. Os clientes precisam considerar as implicações de desempenho e recursos sem suporte.

O Databricks é mais caro que o Snowflake? Não. Em pequenas consultas de BI, os dois são parecidos, mas em ETL de grande escala e à medida que a simultaneidade e o volume de dados aumentam, o Databricks se destaca tanto em velocidade quanto em custo. Em benchmarking de 2025 contra os warehouses de última geração do Snowflake, o Databricks executou cerca de 2,8x mais rápido, com um preço/desempenho aproximadamente 3,4x melhor. O Snowflake Gen2, embora mais rápido, aumenta o custo em até 35% para workloads com I/O bound.

O Snowflake é bom para AI e Machine Learning? O Snowflake adicionou AI/ML ao seu warehouse e entrou no Quadrante Mágico de DSML do Gartner pela primeira vez em 2025. Snowflake Limitações de disponibilidade de MLOps e AI. O Databricks tem execução de AI/ML em produção para milhares de empresas em uma única plataforma e é o Líder nesse quadrante.

Como a Databricks lida com agentes de AI de forma diferente da Snowflake? A Databricks governa agentes internos e externos e MCPs por meio do Unity AI Gateway e permite que os agentes criem e iterem na Lakebase, Postgres Serverless com escala zero e ramificação instantânea. A Snowflake governa apenas seus próprios agentes, e sua oferta de Postgres visa implantações padrão em vez do modelo de ramificação instantânea no qual os agentes iteram.

Posso usar meus próprios modelos de AI? Sim. O Databricks oferece suporte à escolha de modelos abertos (Claude, Llama, GPT-OSS, Gemini e ajustes finos) por meio de um único gateway, em vez de apostar em um modelo de fornecedor único.