Databricks vs. Snowflake

Databricks es una plataforma unificada y abierta para datos, analítica y agentes de IA; Snowflake le hace ensamblar esas capacidades sobre una base propietaria. Databricks funciona con estándares abiertos, por lo que los mismos datos gobernados se utilizan para análisis, BI y agentes de IA. Snowflake superpone las mismas capacidades sobre una base que sigue siendo propietaria en los aspectos más importantes y gobierna solo los agentes que el propio Snowflake distribuye.

El debate sobre el lakehouse ha terminado. Los formatos de tabla abiertos ganaron, y la adopción de Apache Iceberg™ por parte de Snowflake lo concede. La pregunta que decidirá sus próximos cinco años ya no es "almacén de datos o lakehouse". Se trata de lo que puede construir encima y de cuán abierta es realmente la base subyacente.

En resumen,

• Bases abiertas, sin ataduras a un proveedor. Unity Catalog es un catálogo Apache Iceberg™ totalmente abierto que permite a cualquier motor leer sus datos en el lugar, sin necesidad de copias.

• Costo más bajo y predecible a escala. La ventaja de precio/rendimiento se amplía a medida que aumentan la concurrencia y el volumen de datos. En la evaluación comparativa de ETL de 2025 después del lanzamiento de Gen2 de Snowflake, Databricks se ejecutó 2.8 veces más rápido, con una relación precio/rendimiento aproximadamente 3.4 veces mejor.

• IA/ML de eficacia probada, reconocida por los analistas. Líder en el 2025 Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning, en la cima del caso de uso de Lakehouse en el 2025 Gartner Magic Quadrant for Cloud DBMS, líder en el 2024 Forrester Wave for Data Lakehouses y líder en los IDC MarketScapes de 2025 para Unified AI Governance y Data Platform Software.

• Creado para el futuro. Genie convierte el lenguaje natural en información gobernada, y Lakebase, junto con Unity AI Gateway, hacen de Databricks la plataforma en la que se crean y gobiernan los agentes, no solo desde la que se consultan.

En las dimensiones de toma de decisiones, Databricks lidera en apertura, costo a escala, madurez en IA/ML, capacidades OLTP y gobernanza de agentes. La tabla siguiente resume cada una, vinculando cada afirmación a una fuente pública.

Databricks mantiene sus datos en un formato Apache Iceberg™ totalmente abierto que cualquier motor puede leer en el lugar; la apertura de Snowflake es más limitada, porque sus tablas de formato nativo solo pueden ser consultadas por el propio motor de Snowflake. Ambos proveedores admiten Iceberg. La diferencia radica en el alcance real de esa apertura.

Unity Catalog es un catálogo Apache Iceberg™ totalmente abierto y listo para la producción, con Managed Iceberg, Iceberg v3 y foreign Iceberg con disponibilidad general. Cualquier motor que entienda Iceberg (Spark, Trino, Flink, Snowflake, DuckDB, pandas) lee sus datos gobernados en el lugar, sin necesidad de copias. Federa los catálogos que ya ejecuta, incluidos AWS Glue, Google Cloud, Snowflake Horizon, Palantir, Salesforce y Workday, por lo que se convierte en un único panel de control sobre todo su patrimonio de datos.

La apertura en Databricks es de extremo a extremo:

• Conectividad. El pushdown federado llega a las principales fuentes externas, como MySQL, Redshift y SQL Server, para que pueda consultar y gobernar los datos dondequiera que se encuentren.
• Acceso a los datos. Usted elige el motor y el formato abierto. Sus datos no están restringidos por un motor propietario.
• Uso compartido de activos. Delta Sharing distribuye activos de datos e IA entre regiones, nubes y plataformas, incluidos Snowflake, Trino, Flink y Apache Spark™, sin copias y sin un cliente propietario.

La apertura de Snowflake es más limitada de lo que sugiere su comunicación. Sus tablas nativas, que no son Iceberg, solo pueden ser consultadas por el propio motor de Snowflake.

Sí. En consultas pequeñas de BI, las dos plataformas son similares, pero en el benchmarking TPC-DI ETL de 2025, tras el lanzamiento de la Gen2 de Snowflake, Databricks SQL Serverless se ejecutó aproximadamente 2,8 veces más rápido con una relación precio/rendimiento 3,4 veces mejor, y la ventaja aumenta a medida que crecen la concurrencia y el volumen de datos.

• En el benchmarking de ingeniería de Databricks realizado después de que Snowflake lanzara sus almacenes de Generación 2, Databricks SQL Serverless completó el benchmark TPC-DI ETL aproximadamente 2,8 veces más rápido que Snowflake Gen2, con una relación precio/rendimiento unas 3,4 veces mejor
• Las tablas gestionadas por Unity Catalog aceleran las consultas hasta 20 veces y reducen los costos en más de un 50 %, con optimización predictiva que adapta automáticamente el diseño de los datos a los patrones de carga de trabajo. El ETL suele representar la mitad o más del gasto total en datos
• Los resultados de migración siguen el mismo patrón: GetYourGuide redujo los costos operativos aproximadamente un 20% al pasar de Snowflake a Databricks para su almacén de datos unificado

Gen2 de Snowflake, aunque es más rápido, aumenta el costo hasta en un 35 % para las cargas de trabajo vinculadas a E/S. Snowflake ha introducido una complejidad considerable, lo que obliga a los usuarios a decidir entre generaciones de almacenes para todas y cada una de las cargas de trabajo.

Databricks Es líder en el Cuadrante Mágico de Gartner 2025 en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, posicionar mejor en Capacidad de Ejecución y más avanzado en Completitud de Visión, con miles de compañías ejecutando IA/ML en producción sobre una sola arquitectura.

• Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms, 2025. Databricks es Líder por cuarto año consecutivo, posicionado en el lugar más alto en Ability to Execute y más lejos en Completeness of Vision. Snowflake entró en el informe por primera vez en 2025, y sus capacidades de MLOps tardaron en llegar.
• Cuadrante Mágico de Gartner para DBMS en la nube, 2025. Databricks es Líder por quinto año consecutivo, reconocido por la exhaustividad de su visión y la velocidad de su innovación, y obtuvo la máxima puntuación en el caso de uso de Lakehouse en las Capacidades Críticas de Gartner, con Databricks a la cabeza tanto en ejecución como en exhaustividad de la visión.
• Forrester Wave: Data Lakehouses, Q2 2024 (la edición más reciente). Databricks es un Líder, con las puntuaciones más altas tanto en Oferta actual como en Estrategia.
• IDC MarketScape: plataformas de gobernanza unificada de la IA a nivel mundial 2025-2026 (diciembre de 2025). Databricks es líder, con la puntuación más alta en Estrategias de entre todos los proveedores, por gobernar datos, ML, IA generativa y agentes a través de Unity Catalog en un único marco.
• IDC MarketScape: Worldwide Data Platform Software 2025 (julio de 2025). Databricks es líder en cargas de trabajo de almacenamiento, gobernanza, ingeniería de datos, análisis e IA en una sola plataforma.

La razón arquitectónica es sencilla. Databricks fue creado para la ciencia de datos, el ML y la IA generativa en una única plataforma unificada. En Snowflake, estas capacidades se añadieron al warehouse con el tiempo, en gran parte mediante adquisiciones, que es el patrón que se muestra a continuación.

Databricks define repetidamente la categoría de plataforma de datos, y Snowflake arma una versión más tarde, por lo general mediante adquisiciones y anexada a su SQL warehouse. Este patrón de "hoja de ruta de seguidor" se basa en una base cerrada y se manifiesta en cuatro categorías.

• Procesamiento distribuido. Databricks fue fundada por los creadores originales de Apache Spark™. La respuesta de Snowflake, Snowpark, dirige el trabajo hacia el propio motor de Snowflake en lugar de a un verdadero entorno de ejecución distribuido de Apache Spark™. Su capa de compatibilidad Snowpark Connect todavía no es compatible con las API principales de Apache Spark™, incluidas la API RDD, MLlib (pyspark.ml) y Structured Streaming.
• Canalizaciones declarativas. Databricks creó un ETL declarativo como Delta Live Tables y en junio de 2025 lo donó a Apache Spark™ como Apache Spark™ Declarative Pipelines, un estándar abierto que cualquier plataforma Apache Spark™ puede ejecutar. El equivalente de Snowflake, Dynamic Tables, es una alternativa propietaria más limitada.
• Ingesta. En lugar de desarrollar una ingesta de nivel de streaming de forma nativa, Snowflake adquirió Datavolo a finales de 2024 y lanzó Openflow sobre Apache NiFi, un proyecto que data de 2006.
• Postgres serverless para agentes. Databricks adquirió Neon el 14 de mayo de 2025: un Postgres serverless donde más del 80 % de las bases de datos son creadas por agentes de IA en lugar de personas, y una nueva instancia se inicia en menos de 500 milisegundos con ramificación instantánea. Días después, el 2 de junio, Snowflake adquirió Crunchy Data. Snowflake Postgres es básicamente una extensión de los datos de Iceberg, nada más, y carece del modelo de ramificación instantánea y de desarrollo y prueba en el que confían los agentes.

El patrón importa porque la base bajo estas ampliaciones permanece cerrada. Los datos nativos de Snowflake requieren su propio motor para consultar, el intercambio está en gran medida confinado al ecosistema de Snowflake, y la gobernanza de agentes solo cubre a los propios agentes de Snowflake. En la era de la disrupción agente, una plataforma cerrada es un riesgo permanente. Una base abierta es lo que te permite aprovechar el último y más avanzado desarrollo, y es la apuesta estratégica que Databricks hizo desde el principio.

Databricks es la plataforma donde se construyen, iteran y gobiernan los agentes, no solo se les consulta: Lakebase ofrece a los agentes Postgres serverless con ramificación instantánea, y Unity AI Gateway gobierna agentes internos y externos — mientras que Snowflake solo gobierna a sus propios agentes. Consultar datos con un agente es la parte fácil. Construir, iterar y gobernar agentes en producción es donde las plataformas se separan.

• Lakebase, desarrollado sobre Neon, es un Postgres sin servidor diseñado para agentes. Una instancia nueva se inicia en menos de 500 milisegundos, escala a cero y admite la ramificación instantánea, para que un agente o un desarrollador pueda crear una copia aislada para cada prueba. Se sincroniza automáticamente entre Delta y Postgres y en Vector Search, para que los datos operativos y analíticos se mantengan sincronizados. Postgres de Snowflake, desarrollado a partir de la adquisición de Crunchy Data, apunta a Postgres empresarial en Kubernetes en lugar del modelo de ramificación instantánea y de desarrollo y prueba sobre el que iteran los agentes.
• Databricks Apps proporciona un framework sencillo de Node y Python con OAuth e integración de recursos nativos, sin claves de API que gestionar. El desarrollo de aplicaciones de Snowflake abarca Streamlit, que se ejecuta bajo una restrictiva Content Security Policy y limitaciones de tiempo de ejecución, y Snowpark Container Services, que requiere el aprovisionamiento de pools de computación, repositorios de imágenes y roles.
• Unity AI Gateway gobierna y observa MCPs internos y externos, llamadas de inferencia LLM y agentes de codificación de terceros. Snowflake solo gobierna y observa a sus propios agentes y MCPs, así que cualquier cosa fuera de su perímetro queda fuera de su control.

Elección de modelo abierto. Databricks te permite servir a Claude, Llama, GPT-OSS, Gemini y tus propios ajustes finos detrás de un único gateway.

¿Está Databricks listo para el nivel empresarial? Sí. Databricks ofrece recuperación de desastres multirregional documentada, un SLA de tiempo de actividad de la plataforma del 99.9 % o superior (99.95 % en Azure) y gobernanza unificada a través de Unity Catalog en todos los motores y nubes. Es líder en el 2025 Gartner MQ para DSML y Cloud DBMS, y en el 2024 Forrester Wave para Data Lakehouses.

¿Databricks tiene recuperación ante desastres? Sí. Databricks documenta la recuperación de desastres activa-pasiva y multirregión, y su plano de control es resistente a fallos de zona, recuperar automáticamente en aproximadamente 15 minutos.

¿Es Unity Catalog de código abierto y está basado en estándares abiertos? Unity Catalog es un catálogo Apache Iceberg™ totalmente abierto con API REST abiertas, por lo que cualquier motor compatible con Iceberg (Spark, Trino, Flink, Snowflake, DuckDB, pandas) lee sus datos sin necesidad de copias. También federa catálogos externos, incluidos Glue, Snowflake Horizon, Palantir, Salesforce y Workday.

¿Mis datos están bloqueados en Databricks? No. Sus datos residen en formato abierto Iceberg o Delta en su propio almacenamiento, y cualquier motor puede leerlos. En Snowflake, los clientes se ven obligados a elegir entre el formato nativo y propietario de Snowflake y el formato Iceberg. Los clientes deben tener en cuenta las implicaciones de rendimiento y las funciones no compatibles.

¿Es Databricks más caro que Snowflake? No. En consultas de BI pequeñas, ambas están cercanas, pero a gran escala ETL y a medida que crecen la concurrencia y el volumen de datos, Databricks se adelanta tanto en velocidad como en costo. En 2025, comparando con los almacenes de última generación de Snowflake, Databricks funcionó aproximadamente 2,8 veces más rápido, a un precio/rendimiento aproximadamente 3,4 veces mejor. Snowflake Gen2, aunque es más rápida, aumenta el costo hasta un 35% para cargas de trabajo ligadas a E/S.

¿Es Snowflake una buena opción para la IA y el machine learning? Snowflake añadió IA/ML a su almacén y entró por primera vez en el Cuadrante Mágico de Gartner para DSML en 2025. Snowflake tiene limitaciones de disponibilidad de MLOps e IA. Databricks ha ejecutado IA/ML de producción para miles de empresas en una sola plataforma y es el líder en ese cuadrante.

¿En qué se diferencia el manejo de los agentes de IA de Databricks del de Snowflake? Databricks gobierna los agentes y MCP internos y externos a través de Unity AI Gateway, y permite que los agentes desarrollen e iteren en Lakebase, un Postgres sin servidor con escalado a cero y ramificación instantánea. Snowflake solo gobierna sus propios agentes, y su oferta de Postgres se dirige a implementaciones estándar en lugar del modelo de ramificación instantánea sobre el que iteran los agentes.

¿Puedo usar mis propios modelos de IA? Sí. Databricks admite la elección de modelos abiertos (Claude, Llama, GPT-OSS, Gemini y modelos perfeccionados) detrás de una única puerta de enlace, en lugar de apostar por el modelo de un único proveedor.