Databricks vs. Snowflake

Databricks è una piattaforma unificata e aperta per dati, analitiche e AI; Snowflake ti costringe ad assemblare tali funzionalità su una base proprietaria. Databricks si basa su standard aperti, quindi gli stessi dati governati servono per le analitiche, la BI e gli agenti di AI. Snowflake stratifica le stesse funzionalità su una base che rimane proprietaria dove conta e gestisce solo gli agenti forniti da Snowflake stessa.

Il dibattito sul lakehouse è finito. I formati di tabella aperti hanno vinto e l'adozione di Apache Iceberg™ da parte di Snowflake lo ammette. La domanda che deciderà i tuoi prossimi cinque anni non è più "warehouse o lakehouse". È ciò che puoi costruire sopra e quanto è veramente aperta la base sottostante.

In breve,

• Fondazioni aperte, non bloccate. Unity Catalog è un catalogo Apache Iceberg™ completamente aperto che permette a qualsiasi motore di leggere i tuoi dati in posizione, senza copie.

• Costi più bassi e prevedibili su larga scala. Il vantaggio in termini di rapporto prezzo/prestazioni aumenta con la crescita della contemporaneità e del volume dei dati. Nel benchmarking ETL del 2025 dopo il lancio della Gen2 di Snowflake, Databricks è risultato 2,8 volte più veloce, con un rapporto prezzo/prestazioni migliore di circa 3,4 volte.

• AI/ML di comprovata efficacia, riconosciuta dagli analisti. Leader nel Gartner Magic Quadrant 2025 per la data science e il machine learning, al vertice nel caso d'uso Lakehouse nel Gartner Magic Quadrant 2025 per i Cloud DBMS, Leader nel Forrester Wave 2024 per le Data Lakehouse e Leader negli IDC MarketScapes 2025 per la Unified AI Governance e il software per piattaforme di dati.

• Progettata per il futuro. Genie trasforma il linguaggio naturale in insight governati e Lakebase e Unity AI Gateway fanno di Databricks la piattaforma su cui gli agenti vengono creati e governati, non solo quella da cui vengono interrogati.

Nelle varie dimensioni decisionali, Databricks è leader per apertura, costo su larga scala, maturità di AI/ML, capacità OLTP e governance degli agenti. La tabella seguente riassume ciascun punto, con ogni affermazione collegata a una fonte pubblica.

Databricks conserva i tuoi dati in un formato Apache Iceberg™ completamente aperto che qualsiasi motore può leggere in loco; l'apertura di Snowflake è più limitata, perché le sue tabelle in formato nativo possono essere query solo dal motore proprietario di Snowflake. Entrambi i fornitori supportano Iceberg. La differenza sta nella reale portata di tale apertura.

Unity Catalog è un catalogo Apache Iceberg™ completamente aperto e pronto per la produzione, con Managed Iceberg, Iceberg v3 e Iceberg esterni generalmente disponibili. Qualsiasi motore che supporta Iceberg (Spark, Trino, Flink, Snowflake, DuckDB, pandas) legge i dati governati in loco, senza creare copie. Federa i cataloghi già in uso, tra cui AWS Glue, Google Cloud, Snowflake Horizon, Palantir, Salesforce e Workday, diventando così un'unica interfaccia di gestione per l'intero patrimonio di dati.

L'apertura su Databricks è end-to-end:

• Connettività. Il pushdown federato raggiunge le principali fonti esterne, tra cui MySQL, Redshift e SQL Server, in modo da poter interrogare e governare i dati ovunque si trovino.
• Accesso ai dati Puoi scegliere il motore e il formato aperto. I tuoi dati non sono vincolati a un motore proprietario.
• Condivisione di asset. Delta Sharing distribuisce dati e asset AI tra regioni, cloud e piattaforme, inclusi Snowflake, Trino, Flink e Apache Spark™, senza copie e senza client proprietario.

L'apertura di Snowflake è più limitata di quanto suggerisca la comunicazione. Le sue tabelle native non-Iceberg possono essere interrogate solo dal motore di Snowflake. 

Sì. Per le piccole query di BI, le due piattaforme sono simili, ma nel benchmarking TPC-DI ETL del 2025, dopo il lancio di Gen2 di Snowflake, Databricks SQL Serverless è risultato circa 2,8 volte più veloce con un rapporto prezzo/prestazioni circa 3,4 volte migliore, e il vantaggio aumenta con l'aumentare della contemporaneità e del volume dei dati.

• In un benchmark di ingegneria di Databricks eseguito dopo il lancio dei warehouse di seconda generazione di Snowflake, Databricks SQL Serverless ha completato il benchmark TPC-DI ETL circa 2,8 volte più velocemente di Snowflake Gen2, con un rapporto prezzo/prestazioni circa 3,4 volte migliore.
• Le tabelle gestite da Unity Catalog accelerano le query fino a 20 volte e riducono i costi di oltre il 50% <span class="", grazie all' ottimizzazione predittiva che adatta automaticamente il layout dei dati ai modelli di carico di lavoro. L'ETL rappresenta in genere la metà o più della spesa totale per i dati
• I risultati della migrazione seguono lo stesso schema: GetYourGuide ha ridotto i costi operativi di circa il 20% passando da Snowflake a Databricks per il suo data warehouse unificato

Snowflake Gen2, sebbene più veloce, aumenta i costi fino al 35% per i carichi di lavoro I/O bound. Snowflake ha introdotto una notevole complessità, costringendo gli utenti a decidere tra le generazioni di warehouse per ogni singolo carico di lavoro.

databricks È leader nel Magic Quadrant Gartner 2025 per Data Science e Machine Learning, posizionata al meglio per Capacità di Esecuzione e la più avanzata per Completezza di Visione, con migliaia di aziende che utilizzano IA/ML in produzione su un'unica architettura.

• Magic Quadrant di Gartner 2025 per le piattaforme di data science e machine learning. Databricks si conferma Leader per il quarto anno consecutivo, con il posizionamento più alto per capacità di esecuzione (Ability to Execute) e completezza di visione (Completeness of Vision). Snowflake è entrata per la prima volta nel report nel 2025, con funzionalità MLOps che tardano ad arrivare.
• Magic Quadrant di Gartner per i DBMS cloud, 2025. Databricks è Leader per il quinto anno consecutivo, riconosciuta per la completezza della visione e la velocità dell'innovazione, e ha ottenuto il punteggio più alto nel caso d'uso Lakehouse nelle Critical Capabilities di Gartner, con Databricks in testa sia per la capacità di esecuzione che per la completezza della visione.
• Forrester Wave: Data Lakehouses, Q2 2024 (l'edizione più recente). Databricks è un Leader, con i punteggi più alti sia nell'offerta attuale che nella strategia.
• IDC MarketScape: Piattaforme unificate per la governance dell'AI a livello mondiale 2025-2026 (dicembre 2025). Databricks è un Leader, con il punteggio più alto di tutti i fornitori per le strategie, per la governance di dati, ML, AI generativa e agenti tramite Unity Catalog in un unico framework.
• IDC MarketScape: Worldwide Data Platform Software 2025 (luglio 2025). Databricks è un leader in archiviazione, governance, ingegneria dei dati, analitiche e carichi di lavoro AI su un'unica piattaforma.

Il motivo architetturale è semplice. Databricks è stato creato per la Data Science, il ML e l'AI generativa su un'unica piattaforma unificata. Su Snowflake, queste funzionalità sono state aggiunte al warehouse nel tempo, in gran parte tramite acquisizioni, secondo lo schema illustrato di seguito.

Databricks definisce ripetutamente una categoria di piattaforma dati, e Snowflake ne assembla una versione in un secondo momento, solitamente tramite acquisizione e solitamente ancorata al suo SQL warehouse. Questo schema di "roadmap del follower" si basa su fondamenta chiuse e si presenta in quattro categorie.

• Elaborazione distribuita. Databricks è stata fondata dai creatori originali di Apache Spark™. La risposta di Snowflake, Snowpark, spinge il lavoro nel motore di Snowflake anziché in un vero runtime distribuito di Apache Spark™. Il suo livello di compatibilità Snowpark Connect ancora non supporta le API principali di Apache Spark™, tra cui l'API RDD, MLlib (pyspark.ml) e Structured Streaming.
• Pipeline dichiarative. Databricks ha creato l'ETL dichiarativo come Delta Live Tables e nel giugno 2025 lo ha donato ad Apache Spark™ come Apache Spark™ Declarative Pipelines, uno standard aperto che qualsiasi piattaforma Apache Spark™ può eseguire. L'equivalente di Snowflake, Dynamic Tables, è un'alternativa più limitata e proprietaria.
• Ingestione. Invece di creare un'ingestione nativamente di livello streaming, Snowflake ha acquisito Datavolo alla fine del 2024 e ha lanciato Openflow su Apache NiFi, un progetto che risale al 2006.
• Postgres Serverless per agenti. Databricks ha acquisito Neon il 14 maggio 2025: un Postgres Serverless in cui oltre l'80% dei database è creato da agenti AI anziché da persone e una nuova istanza si avvia in meno di 500 millisecondi con branching istantaneo. Pochi giorni dopo, il 2 giugno, Snowflake ha acquisito Crunchy Data. Snowflake Postgres è fondamentalmente un'estensione dei dati Iceberg, niente di più: manca del modello di branching istantaneo e di sviluppo e test su cui fanno affidamento gli agenti.

Lo schema è importante perché la base sottostante a queste aggiunte rimane chiusa. I dati nativi di Snowflake richiedono il proprio motore per l'esecuzione di query, la condivisione è in gran parte confinata all'ecosistema Snowflake e la governance degli agenti copre solo gli agenti di Snowflake. Nell'era dell'interruzione degli agenti, una piattaforma chiusa rappresenta un rischio costante. Una base aperta è ciò che ti consente di sfruttare gli sviluppi più recenti e importanti ed è la scommessa strategica che Databricks ha fatto fin dall'start.

Databricks è la piattaforma su cui gli agenti vengono creati, iterati e governati, non solo interrogati: Lakebase offre agli agenti un'istanza Postgres serverless con branching istantaneo e Unity AI Gateway governa gli agenti interni ed esterni, mentre Snowflake governa solo i propri agenti. Interrogare i dati con un agente è la parte facile. Creare, iterare e governare gli agenti in produzione è ciò che differenzia le piattaforme.

• Lakebase, basato su Neon, è un'istanza Postgres Serverless progettata per gli agenti. Una nuova istanza start in meno di 500 millisecondi, Scale a zero e supporta il branching istantaneo, in modo che un agente o uno sviluppatore possa creare una copia isolata per ogni test. Si sincronizza automaticamente tra Delta e Postgres e in Vector Search, in modo che i dati operativi e analitici rimangano allineati. La versione Postgres di Snowflake, basata sull'acquisizione di Crunchy Data, si rivolge a Postgres di livello enterprise su Kubernetes piuttosto che al modello di sviluppo e test con branching istantaneo su cui iterano gli agenti.
• Databricks Apps fornisce un semplice framework Node e Python con OAuth e integrazione nativa delle risorse, senza chiavi API da gestire. Lo sviluppo di app Snowflake si estende a Streamlit, che viene eseguito con una Content Security Policy restrittiva e vincoli di runtime, e a Snowpark Container Services, che richiede il provisioning di Pool di compute, repository di immagini e ruoli.
• Unity AI Gateway governa e osserva MCP interni ed esterni, chiamate di inferenza LLM e agenti di codifica di terze parti. Snowflake governa e osserva solo i propri agenti e MCP, quindi tutto ciò che si trova al di fuori del suo perimetro non rientra nei suoi controlli.

Scelta di modelli aperti. Databricks consente di servire Claude, Llama, GPT-OSS, Gemini e i propri modelli perfezionati dietro un unico gateway.

Databricks è pronto per l'uso aziendale? Sì. Databricks offre un ripristino di emergenza multi-regione documentato, uno SLA di uptime della piattaforma del 99,9% o superiore (99,95% su Azure) e una governance unificata tramite Unity Catalog su ogni motore e cloud. È un Leader nel Magic Quadrant di Gartner 2025 per DSML e Cloud DBMS e nel Forrester Wave 2024 per le data lakehouse.

Databricks dispone di un sistema di ripristino di emergenza? Sì. Databricks documenta il ripristino di emergenza multi-regionale attivo-passivo e il suo piano di controllo è resiliente ai guasti di zona, con ripristino automatico in circa 15 minuti.

Unity Catalog è open source e basato su standard aperti? Unity Catalog è un catalogo Apache Iceberg™ completamente aperto con API REST aperte, quindi qualsiasi motore compatibile con Iceberg (Spark, Trino, Flink, Snowflake, DuckDB, pandas) può leggere i dati senza doverli copiare. Inoltre, federa cataloghi esterni, tra cui Glue, Snowflake Horizon, Palantir, Salesforce e Workday.

I miei dati sono vincolati a Databricks? No. I tuoi dati risiedono in formati aperti come Iceberg o Delta nel tuo storage e sono leggibili da qualsiasi motore. Su Snowflake, i clienti sono costretti a scegliere tra il formato nativo proprietario di Snowflake e Iceberg. I clienti devono considerare le implicazioni sulle prestazioni e le funzionalità non supportate.

Databricks è più costoso di Snowflake? No. Per le query BI di piccole dimensioni, i due sono simili, ma su ETL su larga scala e con l'aumento della contemporaneità e del volume dei dati, Databricks si impone sia per velocità che per costo. Nel benchmarking del 2025 rispetto ai warehouse di ultima generazione di Snowflake, Databricks è risultato circa 2,8 volte più veloce, con un rapporto prezzo/prestazioni migliore di circa 3,4 volte. Snowflake Gen2, sebbene più veloce, aumenta il costo fino al 35% per i carichi di lavoro legati all'I/O.

Snowflake è adatto per l'AI e il Machine Learning? Snowflake ha aggiunto AI/ML al suo warehouse ed è entrato per la prima volta nel Magic Quadrant di Gartner per DSML nel 2025. Snowflake Limiti di disponibilità di MLOps e AI. Databricks ha eseguito AI/ML di produzione per migliaia di aziende su un'unica piattaforma ed è leader in quel quadrante.

In che modo Databricks gestisce gli agenti di AI in modo diverso da Snowflake? Databricks governa agenti e MCP interni ed esterni tramite Unity AI Gateway e consente agli agenti di creare e iterare su Lakebase, un'istanza Postgres Serverless con Scale-to-zero e branching istantaneo. Snowflake governa solo i propri agenti e la sua offerta Postgres si rivolge a implementazioni standard piuttosto che al modello con branching istantaneo su cui iterano gli agenti.

Posso usare i miei modelli di AI? Sì. Databricks supporta una scelta di modelli aperti (Claude, Llama, GPT-OSS, Gemini e modelli perfezionati) tramite un unico gateway, invece di puntare su un modello di un unico fornitore.