Le choix entre Databricks et Snowflake est l'une des décisions architecturales les plus fréquentes pour les entreprises qui construisent leur plateforme data. Les deux solutions excellent, mais dans des registres très différents.
Databricks en bref
Databricks est une plateforme lakehouse fondée par les créateurs d'Apache Spark. Son architecture repose sur Delta Lake, un format de stockage ouvert qui combine les avantages du data lake (flexibilité, coût) et du data warehouse (performance, transactions ACID).
Points forts : ML/AI natif avec MLflow intégré, traitement streaming avec Structured Streaming, Unity Catalog pour la gouvernance unifiée, et une communauté open source active. Databricks est le choix naturel pour les équipes data science et les workloads ML intensifs.
Snowflake en bref
Snowflake est un cloud data warehouse conçu pour la performance analytique. Son architecture unique sépare complètement le compute du storage, permettant un scaling indépendant de chaque couche.
Points forts : performance SQL exceptionnelle, data sharing natif entre organisations, Snowpark pour le développement en Python/Java/Scala, et une facilité d'utilisation remarquable. Snowflake est idéal pour les équipes BI et les workloads SQL-first.
Comparatif point par point
| Critère | ⚡ Databricks | ❄️ Snowflake |
|---|---|---|
| Performance SQL | ★★★☆☆ Photon | ★★★★★ Natif |
| ML / AI | ★★★★★ MLflow, GPU | ★★★☆☆ Snowpark |
| Streaming | ★★★★★ Spark natif | ★★☆☆☆ Limité |
| Facilité d'usage | ★★★☆☆ Technique | ★★★★★ SQL-first |
| Data Sharing | ★★★☆☆ Delta Sharing | ★★★★★ Natif |
| Gouvernance | Unity Catalog | Horizon |
| Idéal pour | Data Science & ML | BI & Analytics SQL |
Quand choisir Databricks ?
Choisissez Databricks si votre priorité est la data science et le ML, si vous avez des workloads streaming, si vous voulez une architecture lakehouse ouverte (Delta Lake, Apache Iceberg), ou si vos équipes sont techniques (Python, Spark, SQL avancé).
Quand choisir Snowflake ?
Choisissez Snowflake si votre priorité est l'analytics et la BI, si vous avez besoin de data sharing avec des partenaires, si vos équipes sont principalement SQL, ou si vous cherchez la simplicité d'administration.
- Priorité ML / Data Science
- Workloads streaming temps réel
- Architecture lakehouse ouverte
- Équipes Python & Spark
- Priorité analytics & BI
- Data sharing inter-organisations
- Équipes SQL-first
- Simplicité d'administration
Et Microsoft Fabric dans tout ça ?
Microsoft Fabric propose une troisième voie : une plateforme unifiée qui combine lakehouse, warehouse, data science et Power BI natif. Pour les organisations déjà dans l'écosystème Microsoft, Fabric offre l'avantage de l'intégration complète avec OneLake comme couche de stockage unique. C'est une option à considérer sérieusement, surtout pour les entreprises qui utilisent déjà Power BI et Azure.