Databricks vs Snowflake

Databricks est une plateforme unifiée et ouverte pour les données, l'analytique et les agents d'IA, tandis que Snowflake vous amène à assembler ces capacités sur une base propriétaire. Databricks repose sur des standards ouverts, de sorte que les mêmes données gouvernées servent à l'analytique, à la BI et aux agents d'IA. Snowflake superpose les mêmes capacités sur une base qui reste propriétaire sur les points essentiels, et ne gouverne que les agents fournis par Snowflake.

Le débat sur le lakehouse est clos. Les formats de table ouverts se sont imposés, et l'adoption d'Apache Iceberg™ par Snowflake le reconnaît. La question qui décidera de vos cinq prochaines années n'est plus « warehouse ou lakehouse ». C'est ce que vous pouvez construire par-dessus, et à quel point la fondation sous-jacente est réellement ouverte.

En bref.

• Fondation ouverte, pas de verrouillage propriétaire. Unity Catalog est un catalogue Apache Iceberg™ entièrement ouvert qui permet à n'importe quel moteur de lire vos données sur place, sans créer de copies.

• Un coût plus faible et plus prévisible à Monter en charge. L'avantage en matière de rapport prix/performance s'accroît avec l'augmentation de la simultanéité et du volume de données. Dans le comparatif ETL de 2025 après le lancement de la Gen2 de Snowflake, Databricks s'est exécuté 2,8 fois plus rapidement, pour un rapport prix/performance environ 3,4 fois supérieur.

• Une IA/un ML éprouvé, reconnu par les analystes. Leader du Gartner Magic Quadrant 2025 pour la data science et le machine learning, en tête du cas d’usage Lakehouse dans le Gartner Magic Quadrant 2025 pour les SGBD cloud, Leader de la Forrester Wave 2024 pour les data lakehouses et Leader des IDC MarketScapes 2025 pour la gouvernance unifiée de l’IA et les logiciels de plateforme de données.

• Conçu pour l'avenir. Genie transforme le langage naturel en insight gouverné, et Lakebase ainsi que Unity AI Gateway font de Databricks la plateforme sur laquelle les agents sont construits et gouvernés, et non seulement query.

Sur les différents critères décisionnels, Databricks est en tête sur l'ouverture, le coût Monter en charge, la maturité IA/ML, les capacités OLTP et la gouvernance des agents. Le tableau ci-dessous résume chaque affirmation, chacune étant liée à une source publique.

Databricks conserve vos données au format entièrement ouvert Apache Iceberg™ que n'importe quel moteur peut lire sur place ; l'ouverture de Snowflake est plus limitée, car ses tables au format natif ne peuvent faire l'objet de query que par le propre moteur de Snowflake. Les deux fournisseurs prennent en charge Iceberg. La différence réside dans la portée réelle de cette ouverture.

Unity Catalog est un catalogue Apache Iceberg™ entièrement ouvert et prêt pour la production, avec Managed Iceberg, Iceberg v3 et foreign Iceberg en disponibilité générale. Tout moteur compatible avec Iceberg (Spark, Trino, Flink, Snowflake, DuckDB, pandas) lit vos données gouvernées sur place, sans créer de copies. Il fédère les catalogues que vous utilisez déjà, notamment AWS Glue, Google Cloud, Snowflake Horizon, Palantir, Salesforce et Workday, de sorte qu'il devient un guichet unique pour l'ensemble de votre patrimoine de données.

L'ouverture de Databricks est de bout en bout :

• La connectivité. Le pushdown fédéré atteint des sources externes clés, notamment MySQL, Redshift et SQL Server, afin que vous puissiez query et gouverner les données où qu’elles se trouvent.
• Accès aux données Vous choisissez le moteur et le format ouvert. Vos données ne sont pas enfermées derrière un moteur propriétaire.
• Partage d'asset. Delta Sharing distribue les données et les ressources d'IA sur plusieurs régions, clouds et plateformes, notamment vers Snowflake, Trino, Flink et Apache Spark™, sans copies ni client propriétaire.

L'ouverture de Snowflake est plus limitée que ne le suggère sa communication. Ses tables natives non-Iceberg ne peuvent être interrogées que par le propre moteur de Snowflake. 

Oui. Pour les petites requêtes BI, les deux plateformes sont proches, mais lors des tests d'évaluation ETL TPC-DI de 2025 après le lancement de Gen2 par Snowflake, Databricks SQL Serverless s'est exécuté environ 2,8 fois plus vite avec un rapport prix/performance environ 3,4 fois meilleur, et l'avantage s'accroît à mesure que la simultanéité et le volume de données augmentent.

• Lors des tests d'évaluation menés par Data Engineering de Databricks après le lancement par Snowflake de ses warehouses de Génération 2, Databricks SQL Serverless a terminé le test d'évaluation TPC-DI ETL environ 2,8 fois plus vite que Snowflake Gen2, avec un rapport prix/performance environ 3,4 fois meilleur.
• Les tables gérées par Unity Catalog accélèrent les requêtes jusqu'à 20 fois et réduisent les coûts de plus de 50 %, grâce à l'optimisation prédictive qui adapte automatiquement le Layout des données aux schémas de charges de travail. L'ETL représente généralement la moitié ou plus des dépenses totales en données.
• Les résultats de la migration suivent la même tendance : GetYourGuide a réduit ses coûts opérationnels d'environ 20 % en passant de Snowflake à Databricks pour son data warehouse unifié

Bien que plus rapide, Snowflake Gen2 augmente le coût jusqu'à 35 % pour les charges de travail liées aux E/S. Snowflake a introduit une complexité considérable, forçant les utilisateurs à choisir entre les générations d'entrepôts pour chaque charge de travail.

Databricks Elle est leader dans le Magic Quadrant Gartner 2025 pour la Data Science et le Machine Learning, classée en tête en capacité d’exécution et la plus avancée en complétude de vision, avec des milliers d’entreprises exécutant l’IA/ML en production sur une seule architecture.

• Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms, 2025. Databricks est un leader pour la quatrième année consécutive, positionné au plus haut sur l'axe Capacité d'exécution et le plus loin sur l'axe Exhaustivité de la vision. Snowflake a fait sa première apparition dans le rapport en 2025, ses capacités MLOps ayant tardé à arriver.
• Gartner Magic Quadrant pour les SGBD cloud, 2025. Databricks est Leader pour la cinquième année consécutive, reconnu pour l'exhaustivité de sa vision et sa vitesse d'innovation. L'entreprise a également obtenu le meilleur score pour le cas d'usage Lakehouse dans les « Critical Capabilities » de Gartner, devançant ses concurrents tant sur l'exécution que sur l'exhaustivité de sa vision.
• Forrester Wave: Data Lakehouses, Q2 2024 (l'édition la plus récente). Databricks est un Leader, avec les scores les plus élevés dans les catégories Offre actuelle et Stratégie.
• IDC MarketScape : plateformes mondiales de gouvernance unifiée de l'IA 2025-2026 (décembre 2025). Databricks est un Leader, avec le score le plus élevé de tous les fournisseurs dans la catégorie Stratégies, pour la gouvernance des données, du ML, de l'IA générative et des agents via Unity Catalog dans un framework unique.
• IDC MarketScape: Worldwide Data Platform Software 2025 (Juillet 2025). Databricks est un leader dans les domaines du stockage, de la gouvernance, de Data Engineering, de l'analytique et des charges de travail d'IA sur une plateforme unique.

La raison architecturale est simple. Databricks a été conçue pour la data science, le ML et l'IA générative sur une plateforme unifiée. Sur Snowflake, ces fonctionnalités ont été ajoutées au warehouse au fil du temps, en grande partie par le biais d'acquisitions, ce qui correspond au schéma ci-dessous.

Databricks définit régulièrement une catégorie de plateforme de données, et Snowflake en assemble une version plus tard, généralement par le biais d'acquisitions et greffée à son SQL Warehouse. Ce modèle de « feuille de route de suiveur » repose sur une fondation fermée et se manifeste dans quatre catégories.

• Traitement distribué. Databricks a été fondée par les créateurs originaux d'Apache Spark™. La réponse de Snowflake, Snowpark, exécute les tâches dans le propre moteur de Snowflake plutôt que dans un véritable runtime Apache Spark™ distribué. Sa couche de compatibilité Snowpark Connect ne prend toujours pas en charge les API principales d'Apache Spark™, notamment l'API RDD, MLlib (pyspark.ml) et Structured Streaming.
• Pipelines déclaratifs. Databricks a développé l'ETL déclaratif sous la forme de Delta Live Tables et, en juin 2025,l'a donné à Apache Spark™ sous le nom de pipelines déclaratifs Apache Spark™ <span class="", une norme ouverte que n'importe quelle plateforme Apache Spark™ peut exécuter. L'équivalent de Snowflake, les Dynamic Tables, est une alternative plus restreinte et propriétaire.
• Ingestion. Plutôt que de développer une ingestion en mode natif de streaming, Snowflake a acquis Datavolo fin 2024 et a lancé Openflow sur la base d'Apache NiFi, un projet qui date de 2006.
• Postgres serverless pour les agents. Databricks a racheté Neon le 14 mai 2025: une solution Postgres serverless où plus de 80 % des bases de données sont créées par des agents d'IA plutôt que par des humains, et où une nouvelle instance démarre en moins de 500 millisecondes avec un branchement instantané. Quelques jours plus tard, le 2 juin, Snowflake a racheté Crunchy Data. Snowflake Postgres n'est pour l'essentiel qu'une extension des données Iceberg, rien de plus. Il lui manque le modèle de branchement instantané, de développement et de test sur lequel les agents s'appuient.

Ce modèle a son importance, car la fondation qui sous-tend ces ajouts reste fermée. Les données natives de Snowflake nécessitent son propre moteur pour être interrogées, le partage est en grande partie limité à l'écosystème Snowflake, et la gouvernance des agents ne couvre que les propres agents de Snowflake. À l'ère de la disruption agentique, une plateforme fermée constitue un risque permanent. Une fondation ouverte est ce qui vous permet de tirer parti des développements les plus récents et les plus performants, et c'est le pari stratégique que Databricks a fait depuis le start.

Databricks est la plateforme sur laquelle les agents sont développés, itérés et gouvernés, et pas seulement interrogés : Lakebase fournit aux agents un Postgres serverless avec un branchement instantané, et Unity AI Gateway gouverne les agents internes et externes — tandis que Snowflake ne gouverne que ses propres agents. Interroger les données avec un agent est la partie facile. Le développement, l'itération et la gouvernance des agents en production, c'est ce qui différencie les plateformes.

• Lakebase, basé sur Neon, est une version Serverless de Postgres conçue pour les agents. Une nouvelle instance start en moins de 500 millisecondes, monte en charge jusqu'à zéro et prend en charge le branchement instantané, de sorte qu'un agent ou un développeur peut lancer une copie isolée pour chaque test. Il se synchronise automatiquement entre Delta et Postgres et dans Vector Search, de sorte que les données opérationnelles et analytiques restent synchronisées. La version Postgres de Snowflake, issue de l'acquisition de Crunchy Data, cible les déploiements d'entreprise de Postgres sur Kubernetes plutôt que le modèle de branchement instantané et de dev-test sur lequel les agents itèrent.
• Databricks Apps fournit un framework Node et Python simple avec OAuth et une intégration native des Ressources — aucune clé API à gérer. Le développement d'applications Snowflake couvre Streamlit, qui s'exécute sous une politique de sécurité du contenu (Content Security Policy) et des contraintes d'exécution restrictives, et Snowpark Container Services, qui nécessite le provisionnement de Pools de compute, repository et rôles.
• Unity AI Gateway gouverne et observe les MCP internes et externes, les appels d'inférence LLM et les agents de codage tiers. Snowflake gouverne et observe uniquement ses propres agents et MCP, donc tout ce qui se trouve en dehors de son périmètre échappe à ses contrôles.

Choix de modèles ouverts. Databricks vous permet de servir Claude, Llama, GPT-OSS, Gemini et vos propres modèles affinés derrière une passerelle unique.

Databricks est-il prêt pour l’entreprise ? Oui. Databricks fournit une reprise documentée en cas de catastrophe multi-région, un SLA de disponibilité de la plateforme de 99,9 % ou plus (99,95 % sur Azure), et une gouvernance unifiée via Unity Catalog sur tous les moteurs et cloud. Il est leader dans le Gartner MQ 2025 pour DSML et les SGBD Cloud, ainsi que dans leForrester Wave 2024 pour les Data Lakehouses.

Databricks propose-t-il une reprise après sinistre ? Oui. Databricks documente la reprise après sinistre multirégion active-passive, et son plan de contrôle est résilient aux pannes de zone, se rétablissant automatiquement en 15 minutes environ.

Unity Catalog est-il open source et basé sur des standards ouverts ? Unity Catalog est un catalogue Apache Iceberg™ entièrement ouvert avec des APIs REST ouvertes, de sorte que tout moteur compatible avec Iceberg (Spark, Trino, Flink, Snowflake, DuckDB, Pandas) peut lire vos données sans les copier. Il fédère également des catalogues externes, notamment Glue, Snowflake Horizon, Palantir, Salesforce et Workday.

Mes données sont-elles captives de Databricks ? Non. Vos données résident dans les formats ouverts Iceberg ou Delta au sein de votre propre stockage, et sont lisibles par n'importe quel moteur. Sur Snowflake, les clients sont contraints de choisir entre le format natif propriétaire de Snowflake et Iceberg. Les clients doivent prendre en compte les implications en matière de performances et les fonctionnalités non prises en charge.

Databricks est-il plus cher que Snowflake ? Non. Pour les petites requêtes BI, les deux sont proches, mais pour l'ETL Monter en charge et à mesure que la simultanéité et le volume de données augmentent, Databricks prend l'avantage en termes de vitesse et de coût. Dans un benchmarking de 2025 comparant avec les warehouse de dernière génération de Snowflake, Databricks s'est avéré environ 2,8 fois plus rapide, avec un rapport prix/performance environ 3,4 fois meilleur. Bien que plus rapide, Snowflake Gen2 augmente le coût jusqu'à 35 % pour les charges de travail liées aux E/S.

Snowflake est-il adapté à l'IA et au Machine Learning ? Snowflake a ajouté l'IA/ML à son warehouse et a fait son entrée dans le Magic Quadrant de Gartner pour les plateformes DSML pour la première fois en 2025. Limitations de disponibilité du MLOps et de l'IA de Snowflake. Databricks exécute des applications d'IA/ML en production pour des milliers d'entreprises sur une seule et même plateforme et est le leader de ce quadrant.

Comment Databricks gère-t-il les agents IA différemment de Snowflake ? Databricks gouverne les agents internes et externes ainsi que les MCP via Unity AI Gateway, et permet aux agents de construire et d’itérer sur Lakebase, des Postgres serverless avec scale-to-zero et branchement instantané. Snowflake ne gouverne que ses propres agents, et son Postgres propose des déploiements standards ciblés plutôt que le modèle à branchement instantané sur lequel les agents s’inspirent.

Puis-je utiliser mes propres modèles d'IA ? Oui. Databricks prend en charge le choix de modèles ouverts (Claude, Llama, GPT-OSS, Gemini et modèles affinés) derrière une passerelle unique, plutôt que de miser sur le modèle d'un seul fournisseur.