Snowflake vs. Databricks: Wer hat die Oberhand?

Was ist der Unterschied zwischen den Data-Plattformen Databricks und Snowflake? Wann lohnt sich für Sie welche Plattform?

Dieser Frage stellen wir uns und geben einen ausführlichen Vergleich.

Kaum ein Unternehmen kommt heute ohne Datenanalyse ans Ziel. Der Wettbewerb auf dem Markt ist zu schnelllebig und zu dynamisch, um Strategien mit dem Bauchgefühl zu lenken. Wir brauchen Zahlen und Fakten. Allerdings ist die Datenaufbereitung von BigData keine Aufgabe, die mal eben nebenbei erledigt ist. Sie verlangt nach Zeit und Expertise. Die beiden Cloud-Giganten Databricks und Snowflake haben sich auf die Lösung dieser Herausforderung spezialisiert und konkurrieren um den Platz der besten Datenspeicher-Architektur. 

In diesem Beitrag möchten wir untersuchen, worin sich die beiden Spitzenreiter unterscheiden und welche Plattform besser zu Ihren Bedürfnissen passt.

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Vorstellung der Unternehmen

Databricks und Snowflake sind führende Anbieter in der Branche der Datenverarbeitung. Ihre Produkte helfen Unternehmen ihre wachsenden Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu verarbeiten und aus ihnen Nutzen zu generieren. Normalerweise erledigen Data-Warehouses die Aufgabe der Datenspeicherung, um anschließend Analysen mit BI-Dashboards durchzuführen. Dieser Prozess ist zeitaufwendig und ignoriert unstrukturierte Daten wie Text, Video oder Foto.

Durch Cloud-Tools wie Databricks und Snowflake ist es allerdings möglich geworden, die wachsenden Datenpools der Unternehmen nahezu in Echtzeit zu speichern, unabhängig vom Datenformat.

Snowflake positioniert sich selbst als die „Data Cloud“ für Unternehmen, während Databricks sich als „Data Lakehouse“ präsentiert. Sehen wir uns das genauer an.

Der Hintergrund von Snowflake

Im Jahr 2012 taten sich drei Data-Warehousing-Experten – Benoit Dageville, Thierry Cruanes und Marcin Zukowski (frühere Oracle Mitarbeiter) – zusammen und gründeten das Unternehmen, das heute als „Snowflake“ bekannt ist. Die so genannte „Data Cloud“ sollte Big Data auf Basis eines Data Warehouse in der Cloud verarbeiten können.

Auf diese Weise konnten die drei Gründer proaktiv die Probleme lösen, die in On-Premises-Lösungen eingebettet waren. Zum einen speichert Snowflake Daten unabhängig davon, wo die Berechnungen durchgeführt werden. Dabei besteht eine große Diskrepanz zwischen den Speicherkosten und den Kosten für die Rechenleistung. Diese Trennung bedeutet nicht nur, dass sie unabhängig voneinander skaliert werden können, sondern auch, dass die Kunden nur für das bezahlen, was sie tatsächlich nutzen. Zum anderen können Kunden virtuelle Data Warehouses schnell und in Echtzeit einrichten und in diesen interaktiv arbeiten.

Wir haben Snowflake einen eigenen Blogbeitrag gewidmet, wo wir die Plattform im Detail erklären: Was ist Snowflake?

Der Hintergrund von Databricks

Databricks hat seinen Ursprung in der Wissenschaft und der Open-Source-Community und wurde 2013 von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Spark, Delta Lake und MLflow gegründet: Ali Ghodsi, Matei Zaharia, Reynold Xin und Ion Stoica. Als weltweit erste und einzige Lakehouse-Plattform in der Cloud, kombiniert Databricks das Beste aus Data Warehouses und Data Lakes und bietet eine offene und einheitliche Plattform für Daten und KI.

Das Databricks-Projekt wurde ins Leben gerufen, um die Nutzung von Spark zu vereinfachen. Databricks übernimmt

• die Erstellung und Konfiguration von Server-Clustern,
• das Herstellen von Verbindungen zu verschiedenen Dateisystemen,
• die Erstellung von Programmierschnittstellen für Python, Scala und SQL,
• das automatisches Herunterfahren nach Nichtnutzung (um Geld zu sparen)

und viele andere Annehmlichkeiten.

Auch über Databricks haben wir einen ausführlichen Blogbeitrag veröffentlicht: Was ist Databricks?

Schauen wir uns die Fakten über die Plattformen gegenübergestellt an.

Die folgende Tabelle dient als Übersicht für den Vergleich der beiden Unternehmen.

	Databricks	Snowflake
Gründungsjahr	2013	2012
Servicemodell	Platform as a Service (PaaS)	Software as a Service (SaaS)
Ursprung	Apache Spark, Delta Lake, MLflow	Cloud Data Warehouse
Kernzielgruppe	Data Engineers, Data Scientists, ML-Engineers	Data Analysts, BI-Teams, SQL-Nutzer
Fokus	Vereinheitlichte „Data Intelligence Plattform“ für Daten und KI, wachsender Fokus auf agentenfähige, governance-basierte Workloads	„AI Data Cloud“: Eine Plattform für Datenspeicherung, Integration, Analytics, App-Entwicklung sowie KI und ML
Unternehmensgröße Mitarbeiteranzahl	Mehr als 10.000 weltweit	Um die 9.000
Jahresumsatz	$7+ Mrd. Revenue Run-Rate (+80% YoY, Q2 2026)	$4,68 Mrd. Produktumsatz in FY2026 (+29% YoY)

Beide Plattformen wachsen stark und sind in Analysten-Rankings als Leader positioniert. Gartner hat Databricks 2025 zum fünften Mal in Folge als Leader im Magic Quadrant für Cloud Database Management Systems ausgezeichnet. Snowflake ist ebenfalls Leader.

Die Positionierung im Datenverwaltungsprozess

Beide Unternehmen verfolgen die gleiche Vision: die einzige „Big Data“-Plattform für moderne Unternehmen zu werden und die Datenanalyse zu vereinfachen. Dabei positionieren sich Snowflake und Databricks an verschiedenen Stellen in dem Datenverwaltungsprozess.

Snowflake fokussiert sich auf die Speicherung und Verarbeitung von Daten, primär mit SQL (Data Engineering). Sie kümmern sich aber auch um die unten aufgeführten Punkte, wie etwa die Datensicherheit. Data Science ist bei Snowflake ein recht frisches Thema und wird gerade ausgebaut wie mit Snowflake Cortex AI für generative KI.

Databricks setzt bei der Datenaufbereitung an und deckt das gesamte Spektrum der Datenverarbeitung ab. Von Data Engineering über die Datenmodellierung bis hin zur Operationalisierung von Machine Learning Modellen, Data Science und Machine Learning. Auch die Aspekte der Datensicherheit und Data Governance sind durch den Unity Catalog von Databricks garantiert.

Um einen guten Vergleich zwischen dem Data Lakehouse und der Data Cloud ziehen zu können, sehen wir uns zunächst die Architektur und das Vendor Lock-In an. 

Wie unterscheidet sich die Architektur von Snowflake und Databricks?

Der größte Unterschied der beiden Architekturen liegt im Ursprung. Während Databricks seinen Ursprung im Machine Learning, Data Lakehouse und Spark findet, baut die Data Cloud von Snowflake auf dem Konzept der Data Warehouses auf.

Sehen wir uns das genauer an. 

Data Cloud Architektur (Snowflake)

Snowflake ist eine Daten-Cloud-Plattform, die im Jahr 2014 vorgestellt wurde. Kunden können neue virtuelle Cluster (private virtuelle Cluster) einrichten, die alle durch die vom Kunden benötigte Anzahl von Knoten betrieben werden. Größere Unternehmen können mehrere Instanzen oder Multi-Cluster einrichten. 

Wenn Kunden ein neues virtuelles Cluster einrichten, können sie den Cloud-Anbieter und die Region angeben, und eine Größe (von XS bis 6X-Large) für den Computer-Cluster auswählen. Snowflake verwaltet und skaliert die Infrastruktur der eigenen Plattform bei Cloud-Anbietern wie AWS und Azure, hilft aber auch bei der Skalierung von Kundeninstanzen, die innerhalb von Snowflake laufen.

Die Data Cloud besteht aus drei voneinander unabhängig skalierbaren Komponenten:

• Speicher,
• Rechenleistung
• und Cloud-Services.

Die ursprüngliche Stärke von Snowflake war die Trennung von Rechen- und Speicherleistung. Dieser Wettbewerbsvorteil wurde jedoch ausgehöhlt, da die meisten modernen Datenplattformen ähnliche Funktionen in ihrer Infrastruktur anbieten.

Wir stellen Ihnen die einzelnen Ebenen der Architektur vor.

Speicherebene:

Die Speicherebene von Snowflake nimmt riesige Mengen und Varianten von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten auf, um einen einheitlichen Datensatz zu erstellen. Physisch ist die Speicherebene von der Rechenleistung getrennt. Das ermöglicht eine von der Rechenleistung unabhängige Skalierbarkeit für das Data Warehousing. Die Speicherebene von Snowflake basiert auf AWS S3, Azure Blob und Google Cloud Storage (GCS). Der Kunde kann dank Cloud-Agnostic den Cloud-Anbieter wählen, den er nutzen möchte.

Rechenleistung/ Compute-Cluster:

Snowflake-Kunden können einen dedizierten Compute-Cluster, ein so genanntes „virtuelles Lager“, für Analysen einrichten. Die Architektur, die dahinter steht, wird als massive parallele Verarbeitung (MPP) bezeichnet, bei der der Compute-Cluster Abfragen in separate Unterabfragen auf den einzelnen Compute-Knoten aufteilt, von denen jeder einen Teil der verteilten Daten bearbeitet. 

Snowflake speichert Daten in kleinen Datenblöcken, so genannten Mikropartitionen.  Dies ermöglicht die schnelle Verarbeitung riesiger Datenmengen und eine Skalierung   auf unglaublich große Datensätze mit mehreren Petabytes.

Cloud-Services:

Zu den angebotenen Diensten gehören eine API für die Verwaltung der Daten, Sicherheitsrollen, die gemeinsame Nutzung von Daten, ein Datenmarktplatz, Datentransaktionen und die Partitionierung von Metadaten (z. B. wie Datenfelder aufgeteilt werden).

Data Lakehouse Architektur von Databricks

Databricks bietet eine Plattform für Datenwissenschaft und -analyse. Das Kernprodukt ist eine Apache Spark Engine, die für die Ausführung fortgeschrittener Datenabfragen verwendet wird. Das Data Lakehouse kombiniert Elemente eines Data Warehouse mit einem Data Lake in einer zentralen Plattform. Es ist in der Lage, die Vorteile von Streaming Analytics, BI und maschinellem Lernen auf einer einzigen Plattform bereitzustellen.

Das Data Lakehouse basiert auf dem Open-Source-Framework Apache Spark, welches analytische Abfragen von semi-strukturierten Daten ohne traditionelles Datenbankschema ermöglicht. 

Der Vorteil, welcher sich aus der Kombination von Data Lake und Warehouse in einer Plattform ergibt: Datenteams können schneller mit den Daten arbeiten, ohne auf mehrere Systeme zugreifen zu müssen. 

Das hilft den Teams wiederum, Probleme mit Datenduplizierung, zusätzlichen Betriebskosten und mehreren ETL-Prozessen zu vermeiden.

Wir haben dem Thema Data Lakehouse einen kompletten Blogbeitrag gewidmet: Das Data Lakehouse.

Da wir uns die Architekturen der Cloud-Giganten angesehen haben, können wir nun in den Vergleich gehen.

Snowflake vs. Databricks: Die wichtigsten Unterschiede im Vergleich

Neben der Architektur der Datenmanagement-Systeme gibt es noch weitere Unterschiede zu berücksichtigen. 

In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Unterschiede übersichtlich aufgelistet.

	Databricks „Data Lakehouse“	Snowflake „Data-Cloud“
Service Model	PaaS	SaaS
Unterstützung wichtigster Cloud-Plattformen	Azure, AWS, Google	In Snowflake Cloud: Azure, AWS, Google
Migration auf Plattform	Komplex, da Data Lakehouse	Einfach, Design basiert auf Data Warehouse
Skalierbarkeit	Automatisch	Automatisch
Vendor Lock-In?	Reduziert: Unity Catalog, Workflows und SQL Warehouses binden weiterhin an die Plattform	Seit der Iceberg-Interoperabilität 2026 deutlich reduziert, aber nicht vollständig aufgehoben (Details siehe unten)
Benutzerfreundlichkeit	Lernkurve	Intuitiv
Kosten	Je nach Gebrauch	Je nach Gebrauch
Data Strukturen	Alle Datentypen	Semi-strukturiert, strukturiert
Dateiformate	Delta Lake und seit Mai 2026 auch Iceberg-kompatibel über UniForm	Eigenes Format sowie Apache Iceberg (Lesen und Schreiben über externe Engines seit 2026 allgemein verfügbar)
Support für ML-Anwendungen	Stark	Begrenzt
Streaming Fähigkeit	Stark	Schwach
Unterstützte Programmiersprachen	Scala, Python, R, SQL	Java, Scala, SQL, Python (Snowpark), Java 21 seit Juli 2026 in der Vorschau

Gehen wir in den Tiefenvergleich.

Welches System ist offener?

Databricks ist mit seinem Open-Source Ansatz basierend rund um Delta Lake tendenziell offener aufgestellt als Snowflake. Die Plattform baut auf drei zentralen Open-Source-Projekten auf (Apache Spark, Delta Lake und MLflow) und unterstützt verschiedene Programmiersprachen, wie SQL, Python, Java und R.

Vollständig frei von Plattformbindung ist Databricks damit jedoch nicht, denn während Delta Lake, Apache Spark und MLflow Open Source sind, bleiben zentrale Dienste wie Unity Catalog, Workflows, SQL Warehouses und Serverless Compute proprietär. Hier entsteht also weiterhin eine Bindung an die Databricks-Plattform.

Snowflake hingegen folgt dem traditionellen Enterprise Data Warehouse (ähnlich wie früher Oracle). Daten können in Snowflake nur durch die Snowflake-Abfrage-Engine abgerufen werden. Snowflake ist somit ein eher geschlossenes System, was diverse Nachteile im Datenimport und -export mit sich bringt.

Offen bedeutet aber je nach Use Case nicht unbedingt besser:

Offene Tabellenformate 2026: Wo Snowflake und Databricks sich annähern

Eine strikte Trennung, nach welcher Databricks offen und Snowflake geschlossen ist, trifft 2026 nicht mehr ganz zu. Beide Plattformen haben ihre Iceberg-Interoperabilität deutlich ausgebaut. Bei Snowflake können externe Engines über den Horizon Catalog seit Februar 2026 Snowflake-verwaltete Iceberg-Tabellen lesen und seit Mai 2026 auch beschreiben.

Databricks wiederum hat Unity-Catalog-verwaltete und externe Iceberg-Tabellen seit Mai 2026 allgemein verfügbar gemacht. Entscheider sollten daher berücksichtigen, dass das Lock-in-Risiko heute eher vom gewählten Tabellenformat und der Architektur abhängt als von der Plattform allein. Bei Iceberg-Daten ist es auf beiden Seiten deutlich kleiner geworden, aber nicht null.

Datengröße

Stellen Sie sich zunächst die Frage, wie groß Ihre Daten eigentlich sind. Sowohl Databricks als auch Snowflake sind in der Lage, Big Data zu handhaben. Jedoch gibt es eher wenige Use Cases, die belegen, dass Snowflake Big Data problemlos verarbeitet.

Support und Benutzerfreundlichkeit

Die Snowflake Data Cloud gilt als benutzerfreundlich und verfügt über eine intuitive SQL-Schnittstelle, die die Einrichtung und den Betrieb erleichtert. Automatisierungsfunktionen wie Auto-Scaling und Auto-Suspend helfen zum Beispiel beim Stoppen und Starten von Clustern in Leerlauf- oder Spitzenzeiten. Die Größe von Clustern kann einfach angepasst werden.

Etwas schwächer ist die Data Cloud bei Machine Learning Workloads. Diese war ursprünglich auf SQL ausgelegt und ermöglicht mittlerweile über Snowpark Dataframes auch die Arbeit mit Python. Dieses Bild hat sich auch beim Streaming verschoben. Mit dem Snowflake-Connector for Kafka Version 4.0 (seit April 2026 allgemein verfügbar) verarbeitet Snowpipe Streaming bis zu 10 GB pro Sekunde und Tabelle bei 5 bis 10 Sekunden Ende-zu-Ende-Latenz mit garantiert genau einmaliger und geordneter Zustellung. Das ist zwar kein Sub-Sekunden-Versprechen, jedoch auch nicht pauschal „schwach“.

Auch Databricks verfügt über eine automatische Skalierung von Clustern, ist aber nicht so benutzerfreundlich. Die Benutzeroberfläche ist komplexer, da sie sich an ein technisches Publikum richtet. Sie erfordert mehr manuelle Eingaben, wenn es um Dinge wie die Größenänderung von Clustern, die Aktualisierung von Konfigurationen oder das Umschalten von Optionen geht. Dafür ist das Data Lakehouse bestens für den Support von Machine Learning Workloads geeignet.

Streaming Fähigkeit

Databricks hat die Nase vorn, wenn es um Real-Time Streaming Anwendungen geht und verfügt mit Auto-Loader und den in Lakeflow gebündelten deklarativen Pipelines (früher Delta Live Tables) um Streaming Anwendungen für Entwickler zu vereinfachen.

Sicherheit

Snowflake und Databricks bieten beide rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und automatische Verschlüsselung. Snowflake fügt Netzwerkisolierung und andere robuste Sicherheitsfunktionen in mehreren Stufen hinzu, wobei jede höhere Stufe mehr kostet. Der Vorteil ist jedoch, dass Sie nur für die Sicherheitsfunktionen zahlen, die Sie tatsächlich brauchen.

Auch bei der Data-Governance haben beide Plattformen inzwischen aufgeholt. Während Databricks sie unter anderem mit attributbasierter Zugriffskontrolle und Datenklassifizierung über den Unity Catalog bietet (GA April 2026), bietet Snowflake sie über den Horizon Catalog, unter anderem mit Tasking- und Row-Access-Policies auch für Iceberg-Tabellen (GA Januar 2026). Eine klare Rangfolge, wer die bessere Lösung hat, hängt somit von konkreten, projektbezogenen Kriterien ab.

Databricks zieht darüber hinaus auch bei Zertifizierungen nach. Laut aktuellem Security Addendum sind für Databricks SOC 1 Typ II, SOC 2 Typ II, ISO 27001, ISO 27017, ISO 27018, HIPAA (mit Business Associate Agreement) und PCI DSS bestätigt.

Snowflakes offizielle offizielle Compliance-Übersicht listet unter anderem ISO 27001, ISO 27017, ISO 27018, ISO 9001, SOC 1 Typ II, SOC 2 Typ II, PCI DSS und HITRUST CSF für das Gesundheitswesen. Eine eigenständige „HIPAA-Zertifizierung“ führt Snowflake dort nicht auf.

Zur Einordnung: GDPR (die europäische Datenschutz-Grundverordnung) gehört nicht in diese Liste, da es sich dabei nicht um eine Zertifizierung, sondern einen gesetzlichen Rahmen handelt, den beide Anbieter ohnehin einhalten müssen.

Integration

Snowflake findet sich auf dem AWS-Marktplace wieder, ist aber nicht tief in das AWS-Ökosystem eingebettet. Die Integration der Data-Cloud kann zu Herausforderungen führen, funktioniert aber problemlos mit beispielsweise Apache Spark, IBM Cognos, Tableau und Qlik. Databricks Data Lakehouse ist jedoch vielseitiger in Bezug auf die Unterstützung  beliebiger Datenformate (einschließlich unstrukturierter Daten). 

Was Snowflake und Databricks wirklich kosten: TCO im Vergleich

Die Frage „Welche Plattform ist günstiger?“ hat keine pauschale Antwort. Die richtige Frage lautet: Günstiger für welche Workloads, in welcher Unternehmensumgebung, mit welchem Team?

Snowflakes Kostenmodell

Snowflake rechnet nach Credits ab. Ein Credit entspricht einer Stunde Rechenleistung. Bei Standard-Warehouses reicht die Staffelung laut aktueller Snowflake-Dokumentation von X-Small (1 Credit/Stunde) über Medium (4) und X-Large (16) bis 6X-Large (512 Credits/Stunde). Dabei wird sekundengenau mit einer Mindestdauer von 60 Sekunden pro Start abgerechnet, während Storage separat kostet. Das Modell ist transparent und gut planbar für BI-Workloads mit bekanntem Nutzungsmuster.

Eine pauschale Eurosumme lässt sich hier nicht seriös angeben, da Cloud-Region, vertraglicher Creditpreis, Snowflake-Edition, Auslastung und Auto-Suspend das Ergebnis erheblich verändern. Als reine Rechengröße: Fünf Medium-Warehouses mit acht Stunden Nutzung an 30 Tagen verbrauchen rechnerisch rund 4.800 Credits pro Monat, vor Storage-Kosten und vor Preisverhandlung. Der tatsächliche Eurobetrag ergibt sich jedoch erst aus dem individuellen Vertrag.

Databricks Kostenmodell

Databricks rechnet nach Databricks-Units (DBUs) ab. Der Preis pro DBU variiert je nach Workload-Typ (Jobs, SQL, ML) und Cluster-Typ. Hinzu kommen die Cloud-Kosten für die VMs, auf denen Databricks auf der Infrastruktur des Kunden aufgesetzt wird (Ausnahme: Serverless Compute, das über eigene Databricks SKIs abgerechnet wird).

Das ist ein entscheidender Unterschied zu Snowflake. Databricks läuft auf der Cloud-Infrastruktur des Kunden. Auf Azure bedeutet das, dass Netzwerk- und Sicherheitskosten (Azure Firewall, Private Endpoints) separat anfallen. Wie hoch diese ausfallen, hängt laut Databricks-Dokumentation stark von Region, Architektur und Datenvolumen ab, weswegen sich dafür keine pauschale Monatssumme nennen lässt. Für Produktionsumgebungen im Mittelstand empfehlen wir trotzdem, diesen Kostenfaktor früh und individuell in die TCO-Rechnung einzubeziehen.

Alle Details zum Kostenmodell von Databricks haben wir in einem separaten Artikel behandelt. Wie eine detaillierte Kostenschätzung für ein Databricks-Setup im Mittelstand aussehen kann, lesen Sie hier.

Generative KI und Machine Learning: Wer hat die Nase vorn?

Beide Plattformen haben in den vergangenen Monaten erhebliche Fortschritte im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) gemacht und erweitern kontinuierlich ihre Funktionen für Generative AI (GenAI).

Snowflake hat mit Cortex AI aufgeholt; der Abstand in der AI-Inference und in einfachen KI-Anwendungen ist kleiner geworden.

Der Abstand beim vollständigen ML-Lifecycle ist weiterhin groß.

Databricks

Databricks verfolgt einen klaren Fokus auf den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus – von der Datenaufbereitung über Modelltraining bis zur Bereitstellung von Large Language Models (LLMs). Als Unified Analytics Platform kombiniert Databricks Data Engineering, Data Science und MLOps in einer Cloud-nativen Umgebung.

Durch die Integration von MLflow wird der komplette ML-Lifecycle – inklusive Experiment-Tracking, Reproduzierbarkeit und Modell-Governance – zentral abgebildet. Damit ist Databricks besonders stark auf die produktive Nutzung und Anpassung von Foundation Models ausgerichtet. Unternehmen können LLMs gezielt feinabstimmen, um domänenspezifische Use Cases zu realisieren, ohne die Kontrolle über ihre Daten oder Sicherheitsrichtlinien zu verlieren.

Ergänzend dazu ermöglicht die Funktion AI/BI Genie interaktive Chat-Erlebnisse auf Unternehmensebene. Anwender können hier über eine Chat-Oberfläche oder API natürliche Sprache nutzen, um Daten zu explorieren, Analysen zu starten oder Prognosen zu generieren. Ergänzend bündelt Lakeflow seit 2026 Datenaufnahme, deklarative Pipelines und Orchestrierung, und für Genie-Agenten sind seit dem 27. August 2026 neue Agent-mode-Schnittstellen allgemein verfügbar.

Praxisbeispiel aus einem eigenen Projekt: Bei einem Versicherungsvermittler haben wir zwei Genie Spaces aufgebaut und damit das Reporting auf natürlichsprachliche Datenanalyse umgestellt. Dabei entstand gleichzeitig die Datenbasis für künftige Machine-Learning-Anwendungen.

Ein zweites Praxisbeispiel: Bei einem deutschen Versicherungsdienstleister haben wir mit Hilfe von Lakebase Datenbankabfragen von bis zu 90 Sekunden auf unter 1 Sekunde beschleunigt, bei einer Fehlerquote von 0 Prozent.

Mit dem AI Playground und den Agentic-Fähigkeiten eröffnet Databricks zudem neue Wege für die Entwicklung intelligenter, automatisierter Workflows. Damit ist Databricks die derzeit umfassendste Plattform, wenn es um den praktischen Einsatz von Generativer KI in Verbindung mit Unternehmensdaten geht.

Snowflake

Snowflake verfolgt einen anderen Ansatz: Die Plattform dient in erster Linie als skalierbare, sichere und Multi-Cloud-fähige Datenbasis für KI-Anwendungen. Mit der Einführung von Snowflake Cortex hat Snowflake ebenfalls generative KI-Funktionen integriert – unter anderem für Natural Language to SQL, Dokumentensuche (Cortex Search) und Agentensteuerung (Cortex Agents).

Seit August 2026 empfiehlt Snowflake allerdings, für neue Anwendungen direkt auf Cortex Agents statt auf Cortex Analyst zu setzen, da Cortex Agents die Analyst-Fähigkeiten mit Cortex-Search, Tool-Calling und mehrfacher Orchestrierung in einem Baustein bündelt. Bestehende Cortex-Analyst-Integrationen und REST-API laufen dabei weiter.

Diese Bausteine lassen sich flexibel kombinieren, um KI-Funktionalitäten in Anwendungen einzubetten oder einfache Chat-Interfaces mit Streamlit zu entwickeln. Snowflake legt den Schwerpunkt dabei stärker auf die Integration und Orchestrierung bestehender KI-Funktionen als auf das Training oder Fine-Tuning eigener Modelle.

Die Plattform fungiert somit als robuste Datengrundlage für KI- und Analytics-Workloads, nicht primär als Entwicklungsumgebung für generative Modelle.

Kurz und knapp

Während Snowflake vor allem als zuverlässige und sichere Datenbasis für KI-getriebene Analysen überzeugt, bietet Databricks eine End-to-End-Plattform für die Entwicklung, Anpassung und Operationalisierung von Generativer KI. Wer also auf LLM-Feinabstimmung, Agentic Workflows und integrierte MLOps-Prozesse setzt, findet in Databricks die umfassendere Lösung. Snowflake hingegen bleibt stark für Unternehmen, die generative Funktionen in bestehende BI- und Analyseprozesse einbetten möchten, ohne selbst tief in das ML- oder Modelltraining einzusteigen.

Herausforderungen von Snowflake

Wir sprechen mit vielen Kunden, die gerade bei steigenden Datenmengen über exponentielles Kostenwachstum der ETL-Workloads in Snowflake sprechen. Dies liegt primär daran, dass Snowflake nicht als ETL Tool entwickelt wurde, sondern seine Stärken als Serving-Layer von BI-Tools hat. Wir haben einmal die gängigen Herausforderungen von Snowflake zusammengefasst, die wir in der Praxis sehen:

Hohe ETL-Kosten

• Hohe Kosten für die Verarbeitung schwererer ETL-Workloads
• Geringe Transparenz bei der Kostenaufteilung – ETL, Ingress/Egress, BI, andere

Daten-Lock-in

• Geschlossene statt offene Architektur schränkt die Wahlmöglichkeiten ein
• Innovation außerhalb des Data Warehouses (z.B. Spark) ausgeschlossen
• Kostenpflichtiges Auslagern von Daten aus Snowflake zur Nutzung in anderen Systemen

Für Daten im Apache-Iceberg-Format hat sich dieses Bild verschoben (siehe oben „Offene Tabellenformate 2026″) . Für alle anderen Snowflake-Formate gelten die genannten Einschränkungen weiterhin.

Doppelte Speicherung

• Aufblähende Cloud-Speicherkosten
• Kein „Single Source of Truth“
• Hohe Ingress/Egress-Computekosten

Fehlende Tools für Data Science

• Data Scientists extrahieren Daten, um Modelle woanders zu entwickeln
• Ineffizienzen durch zwei Plattformen kostet Data Scientisten viel Zeit und mindert deren Produktivität
• Hohe Kosten um Data Science Feature einzukaufen durch weitere Tools

Entscheidungsmatrix: Wann Databricks, wann Snowflake?

Wenn Sie …	… dann empfehlenswert
Tief im SAP-Ökosystem verankert sind und Ihr Team überwiegend SQL-basierte BI-Analysen durchführt	Snowflake
Komplexe ML-/GenAI-Workloads entwickeln und eine offene, erweiterbare Lakehouse-Architektur wünschen	Databricks
Ein kleines Team ohne Spark-Erfahrung haben und schnell startklar sein wollen	Snowflake
Daten überwiegend im Apache-Iceberg-Format vorhalten und Multi-Engine-Zugriff planen	beide geeignet (siehe Abschnitt „Offenheit und Lock-in“)
Einen budgetsensiblen Einstieg ohne eigene Cloud-Infrastruktur suchen	Snowflake (vollständig verwaltetes SaaS-Modell)
Bereits signifikante Data-Engineering-Pipelines in Spark betreiben und diese konsolidieren wollen	Databricks

Fazit: Wer gewinnt das Rennen um das Top Datenmanagement-System?

Snowflake und Databricks sind beide ausgezeichnete Datenplattformen für Analysezwecke. Sowohl das Data Lakehouse als auch die Data Cloud haben ihre jeweiligen Vor- und Nachteile. Die Wahl der besten Plattform für Ihr Unternehmen hängt deswegen vor allem von den Nutzungsmustern, Datenmengen, Arbeitslasten und Datenstrategien ab.

Wir empfehlen Snowflakes Data-Cloud für die Standard-Datentransformationen und -analysen. Es eignet sich außerdem für Benutzer, die mit SQL vertraut sind. Databricks Data Lakehouse eignet sich besonders für Streaming, Machine Learning und für erfahrene Data-Analysten. Snowflake unterstützt inzwischen Python, Java und Scala über Snowpark, mit Java 21 seit Juli 2026 in der Vorschau.

Wir denken, dass Databricks bei einem technischen Publikum mit Spark-Erfahrung und bei Unternehmen mit großen Datenmengen sowie Machine-Learning-Fokus das Rennen macht. Snowflake ist für technische und weniger technische Benutzer leicht zugänglich. Beide Plattformen decken heute einen großen, teils überlappenden Funktionsumfang ab. Eine pauschale „Databricks kann alles, was Snowflake kann, und mehr“-Aussage wird der technischen Realität 2026 nicht mehr gerecht. Dafür ist die Plattform des Data Lakehouse nicht einfach zu bedienen, hat eine steile Lernkurve, erfordert mehr technisches Know-how und ein größeres Team für den Betrieb.

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