Databricks vs. Snowflake

Databricks ist eine einheitliche, offene Plattform für Daten, Analysen und KI-Agenten; bei Snowflake müssen Sie diese Funktionen auf einer proprietären Grundlage zusammenstellen. Databricks basiert auf offenen Standards, sodass dieselben verwalteten Daten für Analysen, BI und KI-Agenten genutzt werden können. Snowflake legt dieselben Funktionen auf eine Grundlage, die dort, wo es darauf ankommt, proprietär bleibt, und steuert nur die Agents, die Snowflake selbst bereitstellt.

Die Lakehouse-Debatte ist vorbei. Offene Tabellenformate haben sich durchgesetzt, und die Einführung von Apache Iceberg™ durch Snowflake bestätigt dies. Die Frage, die über Ihre nächsten fünf Jahre entscheidet, ist nicht mehr „Warehouse oder Lakehouse“. Es geht darum, was Sie darauf aufbauen können und wie offen das darunterliegende Fundament wirklich ist.

Kurz gesagt:

• Offenes Fundament, kein Lock-in. Unity Catalog ist ein vollständig offener Apache Iceberg™-Katalog, der es jeder Engine ermöglicht, Ihre Daten ohne Kopien direkt zu lesen.

• Geringere, besser vorhersehbare Kosten bei Scale. Der Preis-Leistungs-Vorteil vergrößert sich mit zunehmender Parallelität und wachsendem Datenvolumen. Beim ETL-Benchmarking 2025 nach der Einführung von Snowflake Gen2 war Databricks 2,8-mal schneller und bot ein rund 3,4-mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis.

• Bewährte KI/ML, von Analysten anerkannt. Führend im Gartner Magic Quadrant 2025 für Data Science und Machine Learning, an der Spitze des Lakehouse-Anwendungsfalls im Gartner Magic Quadrant 2025 für Cloud-DBMS, führend in der Forrester Wave 2024 für Data Lakehouses und führend in den IDC MarketScapes 2025 für Unified AI Governance und Data Platform Software.

• Entwickelt für die Zukunft. Genie verwandelt natürliche Sprache in verwaltete Einblicke und Lakebase plus Unity AI Gateway machen Databricks zur Plattform, auf der Agents erstellt und verwaltet und nicht nur abgefragt werden.

In entscheidenden Dimensionen ist Databricks führend: Offenheit, Kosten bei Scale, KI/ML-Reife, OLTP-Funktionen und Agent-Governance. Die folgende Tabelle fasst die einzelnen Punkte zusammen, wobei jede Behauptung mit einer öffentlichen Quelle verknüpft ist.

Databricks speichert Ihre Daten im vollständig offenen Apache Iceberg™, das von jeder Engine direkt gelesen werden kann; die Offenheit von Snowflake ist eingeschränkter, da die Tabellen im nativen Format nur von der Snowflake-eigenen Engine abgefragt werden können. Beide Anbieter unterstützen Iceberg. Der Unterschied ist, wie weit diese Offenheit tatsächlich reicht.

Unity Catalog ist ein vollständig offener, produktionsreifer Apache Iceberg™-Katalog, wobei Managed Iceberg, Iceberg v3 und Foreign Iceberg allgemein verfügbar sind. Jede Engine, die Iceberg unterstützt (Spark, Trino, Flink, Snowflake, DuckDB, pandas), liest Ihre verwalteten Daten direkt und ohne Kopien. Er föderiert die Kataloge, die Sie bereits verwenden, einschließlich AWS Glue, Google Cloud, Snowflake Horizon, Palantir, Salesforce und Workday, und wird so zu einer zentralen Verwaltungsoberfläche für Ihre gesamte Datenlandschaft.

Die Offenheit auf Databricks ist durchgängig:

• Konnektivität. Federated Pushdown erreicht Key externe Quellen, einschließlich MySQL, Redshift und SQL Server, sodass Sie Daten abfragen und verwalten können, wo auch immer sie sich befinden.
• Datenzugriff Sie wählen die Engine und das offene Format. Ihre Daten sind nicht an eine proprietäre Engine gebunden.
• Das Teilen von Asset (Vermögenswert). Delta Sharing verteilt Daten und KI-Assets über Regionen, Clouds und Plattformen hinweg, einschließlich Snowflake, Trino, Flink und Apache Spark™, ohne Kopien und ohne proprietären Client.

Die Offenheit von Snowflake ist eingeschränkter, als die Kommunikation vermuten lässt. Seine nativen Nicht-Iceberg-Tabellen können nur mit der Snowflake-eigenen Engine abgefragt werden. 

Ja. Bei kleinen BI-Abfragen sind die beiden Plattformen vergleichbar, aber beim TPC-DI-ETL-Benchmarking 2025 nach der Einführung von Snowflake Gen2 lief Databricks SQL Serverless etwa 2,8-mal schneller bei einem rund 3,4-mal besseren Preis-Leistungs-Verhältnis, und der Vorteil wird mit zunehmender Parallelität und wachsendem Datenvolumen größer.

• In einer Ausführung des Databricks-Engineering nach der Einführung der Generation-2-Warehouses von Snowflake schloss Databricks SQL Serverless den TPC-DI-ETL-Benchmark etwa 2,8-mal schneller ab als Snowflake Gen2, bei einem rund 3,4-mal besseren Preis-Leistungs-Verhältnis.
• Von Unity Catalog verwaltete Tabellen beschleunigen Abfragen um das bis zu 20-fache und senken die Kosten um mehr als 50 %, mit vorausschauender Optimierung, die das Datenlayout automatisch an Workload-Muster anpasst. ETL macht typischerweise die Hälfte oder mehr der gesamten Datenausgaben aus
• Die Ergebnisse von Migrationen folgen demselben Muster: GetYourGuide hat die Betriebskosten durch den Wechsel von Snowflake zu Databricks um etwa 20 % gesenkt für sein einheitliches Data Warehouse

Snowflake Gen2 ist zwar schneller, erhöht aber die Kosten für I/O-gebundene Workloads um bis zu 35 %. Snowflake hat eine beträchtliche Komplexität eingeführt, die Benutzer dazu zwingt, sich bei jeder einzelnen Workload zwischen den Warehouse-Generationen zu entscheiden.

Databricks Es ist führend im Gartner Magic Quadrant 2025 für Data Science und Machine Learning, mit der höchsten Positionierung bei der „Ability to Execute“ und der weitreichendsten „Completeness of Vision“. Tausende von Unternehmen setzen KI/ML auf einer einzigen Architektur in der Produktion ein.

• Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms, 2025. Databricks ist zum vierten Mal in Folge ein Leader, am höchsten positioniert bei der Umsetzungsfähigkeit und am weitesten bei der Vollständigkeit der Vision. Snowflake wurde 2025 zum ersten Mal in den Bericht aufgenommen, wobei seine MLOps-Fähigkeiten nur langsam zur Verfügung standen.
• Gartner Magic Quadrant für Cloud DBMS, 2025. Databricks ist zum fünften Mal in Folge ein Leader und wird für die Vollständigkeit seiner Vision und seine Innovationsgeschwindigkeit ausgezeichnet. Zudem erreichte Databricks die höchste Bewertung für den Lakehouse-Anwendungsfall in den Critical Capabilities von Gartner – und ist damit sowohl bei der Umsetzung als auch bei der Vollständigkeit der Vision führend.
• Forrester Wave: Data Lakehouses, Q2 2024 (die aktuellste Ausgabe). Databricks ist führend und erhielt die höchsten Bewertungen in den Kategorien „Current Offering“ und „Strategy“.
• IDC MarketScape: Worldwide Unified AI Governance Platforms 2025-2026 (Dezember 2025). Databricks ist ein Leader mit der höchsten Bewertung in der Kategorie „Strategien“ unter allen Anbietern für die Governance von Daten, ML, generativer KI und Agents durch Unity Catalog in einem einzigen Framework.
• IDC MarketScape: Worldwide Data Platform Software 2025 (Juli 2025). Databricks ist ein Leader in den Bereichen Speicher, Governance, Data Engineering, Analysen und KI-Workloads auf einer einzigen Plattform.

Der architektonische Grund ist einfach. Databricks wurde für Data Science, ML und generative KI auf einer einheitlichen Plattform entwickelt. Bei Snowflake wurden diese Funktionen dem Warehouse im Laufe der Zeit hinzugefügt, ein Großteil davon durch Akquisitionen, was dem nachstehenden Muster entspricht.

Databricks definiert immer wieder eine Datenplattform-Kategorie, und Snowflake stellt später eine Version davon zusammen – in der Regel durch Akquisitionen und an sein SQL-Warehouse angebunden. Dieses „Follower's Roadmap“-Muster basiert auf einem geschlossenen Fundament und zeigt sich in vier Kategorien.

• Verteilte Verarbeitung. Databricks wurde von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Spark™ gegründet. Snowflakes Antwort, Snowpark, verlagert die Arbeit in die eigene Engine von Snowflake statt in eine echte verteilte Apache Spark™-Laufzeitumgebung. Die Kompatibilitätsschicht Snowpark Connect unterstützt immer noch keine zentralen Apache Spark™-APIs, einschließlich der RDD-API, MLlib (pyspark.ml) und Structured Streaming.
• Deklarative Pipelines. Databricks hat deklaratives ETL als Delta Live Tables entwickelt und es im Juni 2025 an Apache Spark™ als Apache Spark™ Declarative Pipelines gespendet, ein offener Standard, den jede Apache Spark™-Plattform ausführen kann. Das Äquivalent von Snowflake, Dynamic Tables, ist eine eingeschränktere, proprietäre Alternative.
• Datenerfassung. Anstatt eine Streaming-fähige Datenerfassung nativ zu entwickeln, hat Snowflake Ende 2024 Datavolo übernommen und Openflow auf Basis von Apache NiFi eingeführt, ein Projekt, das aus dem Jahr 2006 stammt.
• Serverless Postgres für Agenten. Databricks übernahm Neon am 14. Mai 2025: ein serverloses Postgres, bei dem mehr als 80 % der Datenbanken von KI-Agenten statt von Menschen erstellt werden und eine neue Instanz in weniger als 500 Millisekunden mit sofortigem Branching startet. Wenige Tage später, am 2. Juni, übernahm Snowflake Crunchy Data. Snowflake Postgres ist im Grunde eine Erweiterung für Iceberg-Daten, mehr nicht, ihm fehlt das Dev-and-Test-Modell mit sofortigem Branching, auf das Agenten angewiesen sind.

Dieses Muster ist von Bedeutung, weil die Grundlage für diese Erweiterungen geschlossen bleibt. Die nativen Daten von Snowflake benötigen für Abfragen eine eigene Engine, Das Teilen ist weitgehend auf das Snowflake-Ökosystem beschränkt und die Agent-Governance deckt nur die eigenen Agents von Snowflake ab. Im Zeitalter der agentenbasierten Disruption stellt eine geschlossene Plattform ein ständiges Risiko dar. Eine offene Grundlage ermöglicht es Ihnen, von den neuesten und besten Entwicklungen zu profitieren, und dies ist die strategische Wette, die Databricks von start an eingegangen ist.

Databricks ist die Plattform, auf der Agenten erstellt, iteriert und gesteuert werden, und nicht nur die Plattform, von der aus sie abgefragt werden: Lakebase bietet Agenten Serverless Postgres mit sofortigem Branching, und das Unity AI Gateway steuert interne und externe Agenten – während Snowflake nur seine eigenen Agenten steuert. Das Abfragen von Daten mit einem Agenten ist der einfache Teil. Das Erstellen, Iterieren und Steuern von Agenten in der Produktion ist der Punkt, an dem sich die Plattformen unterscheiden.

• Lakebase, das auf Neon basiert, ist Serverless Postgres, das für Agents entwickelt wurde. Eine neue Instanz startet in weniger als 500 Millisekunden, Scale auf Null und unterstützt sofortiges Branching, sodass ein Agent oder Entwickler für jeden Test eine isolierte Kopie erstellen kann. Es synchronisiert sich automatisch zwischen Delta und Postgres und in Vector Search, sodass operative und analytische Daten synchron bleiben. Snowflakes Postgres, das auf der Übernahme von Crunchy Data basiert, zielt auf Enterprise-Postgres auf Kubernetes ab, anstatt auf das Modell für sofortiges Branching und Dev-and-Test, auf dem Agents iterieren.
• Databricks Apps bietet ein einfaches Node- und Python-Framework mit OAuth und nativer Ressourcenintegration – es müssen keine API-Schlüssel verwaltet werden. Die Entwicklung von Snowflake-Apps umfasst Streamlit, das unter einer restriktiven Content Security Policy und Laufzeitbeschränkungen ausgeführt wird, und Snowpark Container Services, was die Bereitstellung von Compute-Pools, Repositories und Rollen erfordert.
• Unity KI Gateway steuert und überwacht interne und externe MCPs, LLM-Inferenzaufrufe und Coding-Agents von Drittanbietern. Snowflake steuert und überwacht nur seine eigenen Agents und MCPs, daher liegt alles außerhalb seines Perimeters auch außerhalb seiner Kontrolle.

Freie Modellwahl. Mit Databricks können Sie Claude, Llama, GPT-OSS, Gemini und Ihre eigenen Feinabstimmungen hinter einem einzigen Gateway bereitstellen.

Ist Databricks Enterprise-ready? Ja. Databricks bietet eine dokumentierte Disaster Recovery über mehrere Regionen, ein Plattform-Verfügbarkeits-SLA von 99,9 % oder höher (99,95 % auf Azure) und eine einheitliche Governance über Unity Catalog für jede Engine und Cloud. Es ist ein „Leader“ im 2025 Gartner MQ für DSML und Cloud DBMS und in der 2024 Forrester Wave für Data Lakehouses.

Verfügt Databricks über eine Notfallwiederherstellung? Ja. Databricks dokumentiert eine Aktiv-Passiv-Notfallwiederherstellung für mehrere Regionen <span class="", und seine Steuerungsebene ist widerstandsfähig gegen Zonenausfälle und stellt sich innerhalb von etwa 15 Minuten automatisch wieder her.

Ist Unity Catalog Open Source und basiert es auf offenen Standards? Unity Catalog ist ein vollständig offener Apache Iceberg™-Katalog mit offenen REST-APIs, sodass jede Iceberg-kompatible Engine (Spark, Trino, Flink, Snowflake, DuckDB, Pandas) Ihre Daten ohne Kopien lesen kann. Er föderiert auch externe Kataloge, darunter Glue, Snowflake Horizon, Palantir, Salesforce und Workday.

Sind meine Daten in Databricks gesperrt? Nein. Ihre Daten befinden sich im offenen Iceberg- oder Delta-Format in Ihrem eigenen Speicher und können von jeder Engine gelesen werden. Bei Snowflake müssen sich Kunden zwischen dem proprietären, nativen Format von Snowflake und Iceberg entscheiden. Kunden müssen die Auswirkungen auf die Performance und nicht unterstützte Features berücksichtigen.

Ist Databricks teurer als Snowflake? Nein. Bei kleinen BI-Abfragen liegen die beiden nahe beieinander, aber bei umfangreichen ETL-Prozessen und mit zunehmender Parallelität und wachsendem Datenvolumen ist Databricks sowohl bei der Geschwindigkeit als auch bei den Kosten überlegen. Im Benchmarking 2025 mit den Warehouses der neuesten Generation von Snowflake war Databricks ungefähr 2,8-mal schneller, bei einem etwa 3,4-mal besseren Preis-Leistungs-Verhältnis. Snowflake Gen2, obwohl schneller, erhöht die Kosten um bis zu 35 % für I/O-gebundene Workloads.

Ist Snowflake für KI und Machine Learning geeignet? Snowflake hat sein warehouse um KI/ML erweitert und wurde 2025 zum ersten Mal in den Gartner DSML Magic Quadrant aufgenommen. Snowflake Einschränkungen bei der Verfügbarkeit von MLOps und KI. Databricks hat die Ausführung von produktionsreifer KI/ML für Tausende von Unternehmen auf einer einzigen Plattform übernommen und ist der Leader in diesem Quadranten.

Wie geht Databricks anders mit KI-Agents um als Snowflake? Databricks steuert interne und externe Agents und MCPs über das Unity AI Gateway und ermöglicht es Agents, auf Lakebase, einem Serverless Postgres mit Scale-to-Zero und Instant Branching, aufzubauen und zu iterieren. Snowflake steuert nur seine eigenen Agents, und sein Postgres-Angebot zielt eher auf Standard-Deployments ab als auf das Instant-Branching-Modell, auf dem Agents iterieren.

Kann ich meine eigenen KI-Modelle verwenden? Ja. Databricks unterstützt eine offene Modellauswahl (Claude, Llama, GPT-OSS, Gemini und Feinabstimmungen) über ein einziges Gateway, anstatt auf das Modell eines einzelnen Anbieters zu setzen.