Databricks vs. Snowflake: Gemeinsamkeiten & Unterschiede

Unternehmen sammeln ständig riesige Datenmengen, und um sie sinnvoll zu nutzen, sind leistungsstarke Analyseplattformen erforderlich. Zwei Namen, die in den letzten Jahren häufig in diesem Zusammenhang genannt wurden, sind Databricks und Snowflake. Aber wie wählst du zwischen ihnen?

In diesem Blogbeitrag findest du einen allgemeinen Vergleich zwischen den wichtigsten Funktionen von Databricks und Snowflake.

Was ist Databricks?

Databricks ist eine einheitliche Analyseplattform, die für ihre Fähigkeit bekannt ist, Big Data und maschinelles Lernen zu verarbeiten. Es wurde von den Entwicklern von Apache Spark gegründet und bietet eine Reihe von Funktionen, die Data Engineering, Data Science und Business Analytics erleichtern. Mehr über die Plattform erfährst du in unserem Kurs Einführung in Databricks. 

Eigenschaften

Databricks nutzt das Open-Source-Framework Apache Spark, um Data Lakehouses zu erstellen, die das Beste aus Data Warehouses und Data Lakes vereinen können. Außerdem bietet es eine breite Palette von Tools und Dienstleistungen an, darunter:

• Gemeinsame Notizbücher für Python, Scala, R und SQL
• Automatisiertes Cluster-Management
• Open-Source LLM-Framework DBRX
• Integrierte Bibliotheken für maschinelles Lernen und Unterstützung für beliebte ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch
• Integration mit gängigen BI-Tools wie Tableau und Looker.

Anwendungsfälle

Databricks wird häufig für Echtzeit-Analysen, ETL-Prozesse und maschinelles Lernen eingesetzt. Mit den neuen KI-Tools, die kürzlich veröffentlicht wurden, kann Databricks auch für andere Zwecke eingesetzt werden:

• RAG-Modelle mit Mosaic AI Vector Search erstellen
• LLMs mit Mosaic AI Pretraining erstellen

Vorteile

Databricks hat mehrere entscheidende Vorteile, die sich von der Konkurrenz abheben:

• Umgang mit Big Data: Databricks wurde speziell für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt und kann leicht skaliert werden, um wachsenden Anforderungen gerecht zu werden.
• Vereinheitlichte Plattform: Mit einer Reihe von Funktionen und Tools bietet Databricks eine einzige Lösung für alle deine Datenanalyseanforderungen.
• Integriertes maschinelles Lernen und KI-Unterstützung: Databricks verfügt über gute Integrationen in gängige Frameworks und Bibliotheken für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, was es für Unternehmen interessant macht, die diese Technologien schnell in ihre Analyseprozesse einbinden wollen.

Was ist eine Schneeflocke?

Snowflake ist eine Cloud-basierte Data-Warehousing-Lösung, die aufgrund ihrer Einfachheit und Skalierbarkeit an Beliebtheit gewonnen hat. Es trennt Speicher- und Rechenressourcen und ermöglicht es Unternehmen, je nach Bedarf auf- oder abzusteigen. In unserem Kurs Einführung in Snowflake lernst du die Grundlagen der Plattform kennen. 

Eigenschaften

Snowflake bietet ein vollständig verwaltetes, Cloud-natives Data Warehouse, das schnell und einfach zu bedienen ist.

Einige seiner bemerkenswerten Eigenschaften sind:

• Automatische Skalierung und Ressourcenmanagement
• Standard- und erweiterte SQL-Unterstützung
• Fähigkeit, sowohl strukturierte als auch halbstrukturierte Daten zu verarbeiten
• Sicherer Datenaustausch

Anwendungsfälle

Snowflake wird in der Regel in Szenarien eingesetzt, in denen Unternehmen große Datenmengen schnell speichern und analysieren müssen. Dazu gehören Anwendungsfälle wie:

• Echtzeit-Analysen
• Ad-hoc-Abfragen
• Business Intelligence-Berichte

So kann zum Beispiel ein zentraler Datenspeicher erstellt werden, auf den verschiedene Teams und Abteilungen zugreifen und gemeinsame Daten analysieren können.

Vorteile

Snowflake ist bekannt für seine Einfachheit, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit. Seine wichtigsten Vorteile sind:

• Einfache Gleichzeitigkeit: Mit Snowflake können mehrere Nutzer gleichzeitig dieselben Daten abfragen, ohne dass es zu Leistungsproblemen kommt.
• Datenaustausch: Mit integrierten Funktionen wie Secure Data Sharing vereinfacht Snowflake die Zusammenarbeit zwischen Teams und Partnern, indem es einen sicheren Zugriff auf gemeinsame Daten von verschiedenen Konten aus ermöglicht.
• Flexibilität: Snowflake bietet vielseitige Speicheroptionen und unterstützt verschiedene Datenformate, so dass es für unterschiedliche Arten von Arbeitslasten geeignet ist.
• Einfache Schnittstelle: Snowflake hat eine benutzerfreundliche Oberfläche, die nur ein Minimum an Schulung und technischem Fachwissen erfordert, so dass sie auch für nicht-technische Benutzer zugänglich ist. Abfragen können auch mit SQL durchgeführt werden, was die Einführung erleichtert.

Mehr darüber, wie Snowflake funktioniert, erfährst du in diesem praktischen Snowflake-Tutorial.

Databricks vs. Snowflake: Ähnlichkeiten

Die beiden Plattformen haben einige Gemeinsamkeiten, darunter die folgenden:

1. Cloud-basiert

Sowohl Databricks als auch Snowflake sind Cloud-basierte Plattformen, die von jedem Ort mit einer Internetverbindung zugänglich sind. Eine Cloud-basierte Lösung bedeutet auch, dass die Nutzerinnen und Nutzer je nach Bedarf ohne physische Beschränkungen einfach auf- oder absteigen können. 

2. Skalierbarkeit

Beide Plattformen lassen sich je nach Bedarf vergrößern oder verkleinern, so dass die Unternehmen auch bei wachsenden Datenmengen flexibel bleiben. Diese automatische Skalierungsfunktion ist perfekt für schnell wachsende Unternehmen mit dynamischem Wachstum.

3. Unterstützung von Abfragesprachen

Sowohl Databricks als auch Snowflake unterstützen SQL, die am weitesten verbreitete Sprache für Datenbankabfragen.

SQL wird bereits von vielen Datenanalysten und Dateningenieuren verwendet. Das bedeutet, dass Unternehmen die vorhandenen SQL-Kenntnisse ihrer Mitarbeiter/innen nutzen können, um mit diesen Plattformen zu arbeiten.

4. Data Lake Fähigkeiten

Beide Plattformen unterstützen Data Lakes und bieten Unternehmen Flexibilität bei der Speicherung und Analyse einer Vielzahl von strukturierten und unstrukturierten Daten. Da beide von Grund auf für den Umgang mit Big Data entwickelt wurden, können sie die Arbeitslast großer Data Lakes problemlos bewältigen.

Databricks vs. Snowflake: Unterschiede

1. Leistungsvergleich

Wenn es um die Leistung geht, glänzen sowohl Databricks als auch Snowflake, allerdings in unterschiedlichen Bereichen.

Databricks

Databricks zeichnet sich durch die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen aus und ist daher ideal für Echtzeit-Analysen und maschinelles Lernen. Der Einsatz von Apache Spark sorgt für eine schnelle Datenverarbeitung, auch bei komplexen Abfragen.

Quelle: Databricks

Schneeflocke

Snowflake hingegen ist für Data Warehousing optimiert. Seine Architektur ermöglicht eine schnelle Abfrageleistung, insbesondere bei strukturierten Daten. Die Trennung von Speicher- und Rechenressourcen bedeutet, dass Unternehmen beide unabhängig voneinander skalieren können, um eine optimale Leistung zu gewährleisten.

Gewinnerin

Databricks ist der Gesamtsieger bei der Leistung, weil es ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bietet. Die Abfrage-Engine von Databricks wird von Apache Spark angetrieben, was eine bessere Wahl für die Verarbeitung von Big Data ist.

2. Vergleich der Skalierbarkeit

Skalierbarkeit ist für Unternehmen entscheidend, wenn ihr Datenbedarf wächst. In diesem Punkt unterscheiden sich die beiden Plattformen leicht.

Databricks

Databricks bietet robuste Skalierbarkeit, insbesondere für Big Data und Machine Learning Workloads. Die Integration mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcen nach Bedarf zu skalieren.

Schneeflocke

Die automatische Skalierungsfunktion von Snowflake ist großartig. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Rechenressourcen je nach Arbeitsbelastung automatisch zu vergrößern oder zu verkleinern. Ermöglicht wird dies durch ihre Multi-Cluster-Warehouses, bei denen die Anzahl der Cluster je nach Rechenlast hinzugefügt oder entfernt wird.

Diese Funktion stellt sicher, dass Unternehmen nur das nutzen (und bezahlen), was sie brauchen, und ist damit äußerst effizient.

Gewinnerin

Snowflake ist der Gesamtsieger in Sachen Skalierbarkeit, dank der automatischen Skalierungsfunktion und der vielseitigen Speicheroptionen.

3. Vergleich der Benutzerfreundlichkeit

Die Benutzerfreundlichkeit kann sich erheblich auf die Geschwindigkeit auswirken, mit der Teams eine Plattform annehmen und von ihr profitieren können. Ein Tool, das zu schwer zu bedienen ist, kann dazu führen, dass es von den Datenteams nicht angenommen wird.

Im Folgenden vergleichen wir die beiden Plattformen.

Databricks

Databricks bietet eine kollaborative Umgebung, die für Anfänger komplex sein kann, aber intuitiv wird, wenn die Nutzer mit der Plattform vertraut sind. Die Unterstützung mehrerer Sprachen macht es flexibel, erhöht aber auch die Lernkurve.

Schneeflocke

Snowflake wird für seine Einfachheit und seine benutzerfreundliche Oberfläche gelobt. Die SQL-basierte Abfragesprache macht sie für Benutzer zugänglich, die mit traditionellen Datenbanken vertraut sind. Die Architektur der Plattform vereinfacht auch viele Verwaltungsaufgaben, sodass sie leichter zu verwalten ist.

Gewinnerin

Snowflake gewinnt den ersten Platz bei der Benutzerfreundlichkeit, weil die Benutzeroberfläche einfach ist und nur wenig technisches Wissen erfordert. Wenn es sich jedoch um einen fortgeschrittenen Nutzer handelt, fällt dieser Unterschied nicht so sehr auf, da er sich mit technischer Software besser auskennt.

4. Integrationsfähigkeit

Integrationsfunktionen sind in den letzten Jahren immer wichtiger geworden, da es eine Vielzahl von Tools gibt, die zu unterschiedlichen Formen von Daten-Workflows führen.

Databricks

Databricks lässt sich gut mit verschiedenen Datenquellen und Plattformen integrieren, darunter Hadoop, Apache Kafka und Cloud-Speicherlösungen. Dank seiner Flexibilität eignet es sich für verschiedene Datenumgebungen.

Einige bemerkenswerte Integrationen sind:

• dbt, AirFlow für ETL-Workflows
• Amazon S3, Google BigQuery und Cloud Storage, Snowflake für Datenquellen
• Qlik, Power BI und Tableau als Business Intelligence (BI) Tools

Schneeflocke

Snowflake bietet robuste Integrationsmöglichkeiten mit gängigen BI-Tools wie Tableau, Looker und Power BI. Außerdem werden Datenintegrationsplattformen wie Fivetran und Talend unterstützt, so dass eine Verbindung mit bestehenden Datenökosystemen leicht möglich ist.

Gewinnerin

Beide Tools sind in dieser Kategorie mit ihren umfangreichen Integrationsmöglichkeiten gleichwertig. Die Kompatibilität von Snowflake mit vielen BI-Tools, die schon länger auf dem Markt sind, könnte ihm jedoch einen leichten Vorteil verschaffen.

5. Sicherheit

Sicherheit hat für Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten, oberste Priorität.

Databricks

Databricks bietet robuste Sicherheitsfunktionen, darunter vom Kunden verwaltete Schlüssel, eine serverlose Infrastruktur und einheitliche Sicherheit für Daten und KI-Governance.

Kundenverwaltete Schlüssel sind eng mit Anbietern wie:

• Microsoft Azure Key Vault für Azure
• AWS Key Management Service (KMS) mit Amazon Web Services (AWS)

Schneeflocke

Snowflake bietet außerdem starke Sicherheitsfunktionen, darunter Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, Sicherheit des Netzwerkverkehrs, Multi-Faktor-Authentifizierung durch Access Control und die Einhaltung verschiedener Industriestandards. Seine Architektur unterstützt von Haus aus die sichere gemeinsame Nutzung von Daten und die Zugriffskontrolle und gewährleistet so den Schutz der Daten.

Außerdem gewährleistet sie durch ihre Sicherheitsfunktionen und -kontrollen die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA, PCI DSS und FedRAMP.

Gewinnerin

Was die Sicherheit angeht, bieten beide Plattformen robuste Funktionen, so dass es schwierig ist, einen Sieger zu wählen. Die enge Integration von Databricks mit Cloud-Anbietern könnte ihm jedoch einen leichten Vorteil verschaffen.

6. Kosten

Die Kosten sind immer ein wichtiger Faktor bei der Auswahl einer Datenplattform. Das ist ein wichtiger Faktor, den du berücksichtigen musst, wenn du die Rechenlast für deine Anwendungen oder Abfragen ausgleichen willst.

Databricks

Databricks bietet ein Pay-as-you-go-Preismodell an, das für Unternehmen mit schwankendem Arbeitsaufkommen kostengünstig sein kann. Allerdings können sich die Kosten schnell summieren, vor allem bei umfangreichen Datenverarbeitungsaufgaben.

Schneeflocke

Das Preismodell von Snowflake ist etwas anders. Er berechnet dir eine Gebühr, die sich nach der Kreditnutzung richtet. Dies basiert auf der Trennung von Speicher und Rechenleistung und ermöglicht es Unternehmen, die Kosten je nach Nutzung zu skalieren. Dieses Modell ist berechenbarer und oft auch kostengünstiger, vor allem wenn es um Data Warehousing geht. Dies kann jedoch einschränkend sein, wenn das Arbeitspensum des Nutzers variabel ist.

Gewinnerin

Beide Plattformen bieten vernünftige Preismodelle, aber insgesamt kann Snowflakes Trennung von Storage und Compute für Unternehmen mit vorhersehbaren Workloads budgetfreundlicher sein. Das Pay-as-you-go-Modell von Databricks kann aber auch für schwankende Arbeitslasten kosteneffizient sein.

Databricks vs. Snowflake: Eine Zusammenfassung

Im Folgenden findest du eine Zusammenfassung der beiden Plattformen und ihrer wichtigsten Unterschiede.

Schlussgedanken

Insgesamt bieten sowohl Databricks als auch Snowflake leistungsstarke Lösungen für Datenmanagement und -analyse. Databricks zeichnet sich durch Echtzeit-Datenverarbeitung und maschinelles Lernen aus, während Snowflake bei Data Warehousing und Benutzerfreundlichkeit glänzt. Deine Wahl hängt von deinen spezifischen Bedürfnissen und zukünftigen Zielen ab.

Wenn du mehr über Databricks erfahren möchtest, ist unser Webinar "Erste Schritte mit Databricks " oder der Kurs "Einführung in Databricks " der perfekte Startpunkt für dich. Für alle, die sich für Snowflake interessieren, haben wir auch einen Einführungskurs, der sich an Anfänger richtet.