Databricks 対 Snowflake

また、Databricksはオープンなフォーマット、オープンな標準、オープンソース、オープンなデータカタログ、オープンなデータ共有に基づいて構築されています。Databricksのオープンなレイクハウスアーキテクチャと組み合わせることで、データのロックインがゼロになります。お客様に最適なエンジンとフォーマットを選択でき、Databricksのコンピュートにロックインされることもありません。

Databricksプラットフォームはコンポーネント化されているため、独自のデータプラットフォームを構築する際に、すべてのコンポーネントに縛られる必要はありません。特定のビジネスの優先事項やエンタープライズアーキテクチャに基づいてカスタマイズできます。

サポート機能:

• DeltaおよびApache Iceberg™テーブルフォーマットを完全にサポート
• ANSI準拠のSQLとApache Spark™におけるオープンソース
• Delta Sharingによるオープンなデータ共有
• すべてのエンジンに対する予測的最適化
• Unity Catalogを備えたオープンなデータカタログで、データウェアハウジング、BI、AI/機械学習のための統合ガバナンスを実現
• データウェアハウスで直接、基盤AIモデルを活用できるAI機能
• パフォーマンスを分離することで、コンシューマは独自のコンピュート（SQLウェアハウスまたはクラスター）を介してデータにクエリーを実行でき、プロデューサーとの競合を回避できます

Unity Catalogによるゼロコピーのデータアクセスは、管理とコラボレーションにおける従来のトレードオフを解消します。組織は、ウェアハウス、リージョン、チーム間でデータを複製するのではなく、一度アクセスポリシーを定義するだけで、必要な場所ならどこにでも、信頼できるデータのセキュアなビューを共有できます。この機能により、事業部門（LOB）を横断する多数のダッシュボードユースケースに対応する、一元化されたメトリクスプラットフォームの開発を、すべて単一の管理されたソースから実現できます。また、Unity Catalogを通じて管理されたデータセットを直接公開することで、冗長なBIパイプラインを削減し、ビジネスチームがコピーを維持することなくセルフサービスでアナリティクスできるようになります。ゼロコピーモデルはガバナンスを簡素化し、一貫性を確保して、エンタープライズデータ共有のコストと複雑さを劇的に削減します。

サポート機能:

• Unity Catalogにより、単一プラットフォームで共有データを一元的に管理、統制、監査、追跡できる一元的なガバナンスを実現
• Delta Lakeテーブルへの読み取りアクセスによるワークスペース間およびリージョン間の共有
• プロデューサーとコンシューマの分離を維持するための、Unity Catalogによるフェデレーションアクセス制御
• BIツールのサポートとSQLウェアハウスにより、共有データをDatabricks レイクハウス、Power BI、Tableauなどのツールから抽出やインポートなしで直接クエリできます。
• クラウド間や外部パートナーとガバナンスの効いたデータを共有するための、ネイティブなDelta Sharing統合
• データがネイティブクラウドに留まるため、データの重複がなく効率的なデータ読み込みが可能です
• ロジックの一元化とデータ移動の最小化により、ストレージの重複を排除し、コンピュートの無駄を削減することでコスト効率を向上

すべてのフォーマットとユースケースに単一のカタログを使用することで、比類のないガバナンスを実現します。Databricksは、データとAIのための業界唯一の統合されたオープンなガバナンスソリューションであるUnity Catalogによって、ガバナンスを統合します。これにより、データサイエンティスト、アナリスト、エンジニアは、信頼性の高いデータやAI資産を安全に検出、アクセス、共同作業できるようになり、生産性の向上と規制コンプライアンスの遵守が可能になります。

Unity Catalogは、クラウドプラットフォームや外部データベースを含むさまざまな環境にわたって、多様なデータセットやモデルを統合する組織の相互運用性を強化し、データマネジメントプロセスを簡素化します。

Unity Catalogのマネージドテーブルを使用すると、クエリーを最大20倍高速化することもできます。これは、クエリープランニングのパフォーマンスを大幅に向上させる、インテリジェントなデータスキッピングやトランザクションメタデータのインメモリキャッシュなどの機能によって実現されます。マネージドテーブルは、クラスタリングや統計収集などのプロセスを自動化し、手作業のオーバーヘッドやストレージコストを削減します。これにより、パフォーマンスを向上させ、コストを50%以上削減することが可能です。

サポート機能:

• 1つのカタログによる、全プラットフォームにわたる統一ガバナンス
• アクセス管理とセキュリティ
• データがどのように変換され、流れるかを包括的に表示するデータリネージ
• 検出と可観測性
• オープンデータ・アクセシビリティ
• 相互運用性とコラボレーション

データアーキテクトやデータアナリストは、情報を迅速に入手する必要があります。Databricksを使えば、1つのプラットフォームですべてのデータから知見を引き出すことができます。複数のプラットフォーム間でデータを複製したり、アクセスポリシーを管理したりする必要はありません。AI/BIはDatabricksにネイティブに組み込まれており、Databricks SQLおよびUnity Catalogと統合されています。別途ライセンスを調達したり、シャドーデータウェアハウスを管理したりする必要はありません。今こそ、データインテリジェンスによるビジネスインテリジェンスを体験できます。AI/BIを駆動するエージェントは、企業のデータとビジネスセマンティクスに関する深い知識を持っており、組織に合わせた自然言語の質問に対して正確な回答を確実に得ることができます。データアナリストは、よりスマートなセルフサービス機能も利用できるようになります。対話型のインターフェースを通じて、AI/BI Genieは自然言語の質問に対する回答をユーザーに提供し、専門家への依存を減らします。

ストリーミングデータによってリアルタイムのインサイトがシンプルになり、ビジネスインテリジェンスの精度と実用性をすぐに向上させることができます。また、ODBC/JDBC接続を管理することなく、データセットをお気に入りのBIツール（Power BI、Tableau、Looker、Excel、Google Sheets、Sigma、Qlick、ThoughtSpotなど）に直接シームレスに公開できます。

サポート機能:

• AIが支援する視覚的な知見のためのAI/BI Dashboards
• AI/BI Genie により、自然言語でデータに関する質問が可能
• Lakeflow Spark Declarative Pipelinesによるストリーミングデータパイプライン
• データウェアハウスから直接公開できる統合BIツール
• 差分データ更新を管理するための低レイテンシー

適切なモデルのために適切なデータが正しく準備されるよう、データエンジニアとデータサイエンティストは緊密に連携する必要があります。Databricksは、データエンジニアリングとMachine Learningの両方に対応する統合プラットフォームを提供し、さまざまなデータタイプ（非構造化データを含む）とリアルタイム処理をサポートしています。Databricksはまた、多種多様なAIモデルの活用を支援し、コスト効率の高い推論ソリューションを提供します。

サポート機能:

• MLflow
• リアルタイムAI推論のユースケース
• 分散AI/機械学習ワークロードとノートブックの実行
• GenAIユースケースを評価・モニタリングするためのLLMOps機能

Databricks Lakebase は、Databricks Data Intelligence Platformにおいて、既存の アナリティクス ワークフローと並行して実行されるオペレーショナルデータベースを導入することで、オペレーショナルと アナリティクス の分断という課題に対処します。オープンソースのPostgreSQLをベースに、コンピュートとストレージを分離して構築されたLakebaseは、低レイテンシーでの挿入、更新、削除、高速ポイントルックアップなどのフルマネージドのトランザクション機能を提供し、Delta LakeおよびUnity Catalogと統合されています。これにより、データを複製することなく、ダッシュボードやMLモデルと並行してリアルタイムアプリケーションを大規模に実行することが可能になります。

データウェアハウスへのオンライン取引処理（OLTP）データの同期に伴うレイテンシーと運用上のオーバーヘッドをなくすことで、LakebaseはAI時代のトランザクションワークロードのモダナイゼーションを支援します。チームは、ビジネスアナリストやデータサイエンティストが信頼する、統制された同一のデータセットを使用して、アプリやAPI、リアルタイムの意思決定エンジンを動かすことができます。これは、現代のデータランドスケープにおける根本的な変化です。

Lakebaseは、データベースとレイクハウスの間の摩擦を最小限に抑えることで、オペレーショナルと分析のユースケースの統合を支援します。LakebaseとDeltaテーブル間の同期がネイティブにサポートされているため、チームはカスタムのリバースETLパイプラインに頼ることなく、アナリティクスやAIに使用されるものと同じデータセットとやり取りするアプリケーションを構築できます。