Snowflake مقابل Databricks: كيف تختار في 2026

يتلخّص الاختيار بين Snowflake وDatabricks في نقطة انطلاق عملك. إذا كانت معظم القيمة لديك في SQL ولوحات المعلومات وتقارير المالية التي يديرها المحللون، فـSnowflake عادةً هي الخيار الأبسط. وإذا كان معظمها في هندسة البيانات وبيانات الحساسات والتعلّم الآلي الذي يبنيه المهندسون، فـDatabricks عادةً هي الأنسب.

صمدت هذه القاعدة لسنوات. وفي 2026 لا تزال صامدة، لكن بوضوح أقل. فـSnowflake تشغّل الآن Python وPostgres ووكلاء الذكاء الاصطناعي.

وDatabricks تشغّل الآن serverless SQL warehouses وPostgres وذكاءً اصطناعياً لمستخدمي الأعمال. أُغلقت فجوة الميزات. أما فجوة نموذج التشغيل فلم تُغلق.

عملت مع المنصتين في برامج التصنيع والدفاع. هذا الدليل موجّه إلى الرئيس التنفيذي للمعلومات أو الرئيس التنفيذي للمالية أو رئيس البيانات الذي عليه أن يختار واحدة، أو يبرّر الإبقاء على الاثنتين. ويتناول الأصول، والبنية، والصيغ المفتوحة، والحوكمة، والتسعير، والذكاء الاصطناعي، والمهارات التي ستحتاج إليها، ثم يقدّم قواعد للقرار حسب الحالة.

لا تزال الأصول تشكّل المنتجات والتسعير والأشخاص الذين يبيعونها.

بدأت Snowflake كمستودع بيانات سحابي. التخزين والحوسبة منفصلان، والخدمة مُدارة بالكامل، وSQL هي اللغة الأولى.

لا تضبط clusters. تحدد حجم warehouse، وتشغّل الاستعلامات، وتدفع مقابل الثواني التي يعمل فيها.

وبدأت Databricks من Apache Spark، وقد بناها من أنشأوا Spark. مركز ثقلها هو هندسة البيانات والبث المتدفق والتعلّم الآلي على ملفات في تخزين الكائنات السحابي، باستخدام صيغة جداول Delta Lake. أطلقت على ذلك اسم lakehouse، وجاءت مستودعات SQL لاحقاً.

مركز الثقل

Snowflake

• SQL أولاً، وخدمة مُدارة بالكامل
• يشعر المحللون وفرق ذكاء الأعمال بالألفة سريعاً
• أُضيفت Python عبر Snowpark والحاويات لاحقاً
• إعدادات أقل، وطرق أقل للخطأ

Databricks

• Spark وPython ودفاتر الملاحظات أولاً
• يشعر مهندسو البيانات وعلماء البيانات بالألفة
• أُضيفت SQL warehouses وذكاء الأعمال لاحقاً
• تحكم أكبر، وتشغيل أكثر

أمضت المنصتان ثلاث سنوات في التوسع كل منهما في مساحة الأخرى. إليك الوضع في 2026، بعد التحقق مقابل ملاحظات الإصدار الرسمية:

1. Postgres. أصبحت Snowflake Postgres، المبنية على تقنية من استحواذها على Crunchy Data، متاحة للعموم في 24 فبراير 2026 في مناطق مختارة من AWS وAzure. وأصبحت Databricks Lakebase، وهي Postgres دون خوادم من Databricks، متاحة للعموم على AWS في يناير 2026 وعلى Azure في مارس 2026.
2. الاستيعاب. Snowflake Openflow، المبنية على Apache NiFi، متاحة للعموم. وتعمل داخل Snowflake على AWS وAzure وGCP، أو في حساب AWS الخاص بك. ولدى Databricks منصة Lakeflow Connect، مع خطوط معالجة مبنية على Spark Declarative Pipelines.
3. الذكاء الاصطناعي لمستخدمي الأعمال. أصبحت Snowflake Intelligence متاحة للعموم في نوفمبر 2025، إلى جانب Cortex Agents وCortex AI Functions، وأُعيدت تسميتها إلى Snowflake CoWork في يونيو 2026. وأطلقت Databricks كلاً من Genie One وGenie Agents (المعروفة سابقاً باسم Genie Spaces) متاحة للعموم في يونيو 2026. وانتقلت Genie App Builder إلى المعاينة الخاصة.
4. بناء الوكلاء. وصلت مكونات Databricks Agent Bricks إلى الإتاحة العامة على مراحل خلال 2026: Knowledge Assistant في يناير، وSupervisor Agent في فبراير، وDocument Intelligence وCustom Agents في أبريل. وتوجّه Databricks الآن الوكلاء الجدد منخفضي الكود إلى Genie Agents وتصنّف Knowledge Assistant وSupervisor Agent كأدوات قديمة. والمقابل لدى Snowflake هو Cortex Agents.

هنا يكمن الآن الفرق الذي يهمّ.

تحتفظ Snowflake بالبيانات في تخزينها المُدار افتراضياً. ويمكنك أيضاً استخدام جداول Apache Iceberg، المخزّنة في تخزينك السحابي الخاص.

يمكن للمحركات الخارجية مثل Spark قراءة جداول Iceberg التي تديرها Snowflake والكتابة إليها عبر Horizon Catalog؛ وأصبحت الكتابة متاحة للعموم في مايو 2026. وتقول Snowflake إن فوترة هذا الوصول من المحركات الخارجية تبدأ في النصف الثاني من 2026، لذا اسأل عنها.

تحتفظ Databricks بالبيانات في تخزينك السحابي بصيغة Delta Lake افتراضياً. ويحكمها Unity Catalog.

أعلنت Databricks إتاحة جداول Iceberg المُدارة في Unity Catalog للعموم في مايو 2026، وإن كانت بعض صفحات وثائق Databricks لا تزال تحمل وسم المعاينة العامة حين تحققت. تأكد من الحالة لسحابتك ومنطقتك قبل أن تبني تصميمك عليها.

إذن انتهت حرب الصيغ في معظمها. فالمنصتان تقرآن Iceberg وتكتبانها.

الأسئلة الحقيقية هي أي كتالوج هو المرجع الرئيسي، وأي محرك يكتب إلى أي جدول. إذا اعتقد كتالوجان أن كلاً منهما يملك جدولاً، فستقضي ربع سنة في فك التشابك.

وتتبع الحوكمة النمط نفسه. يغطي Snowflake Horizon Catalog سياسات الوصول والتقنيع ومسار البيانات والتدقيق داخل Snowflake، ويمتد الآن إلى جداول Iceberg. ويفعل Unity Catalog الشيء نفسه لـ Databricks عبر الجداول والملفات والنماذج ودوال الذكاء الاصطناعي.

جعلت Databricks كتالوج Unity Catalog مفتوح المصدر في 2024. ويتعمّق دليلي لحوكمة Unity Catalog في ذلك.

في أعمال الدفاع، عادةً ما تكون الحوكمة هي العامل الحاسم، لا سرعة الاستعلام. الفصل بين السري وغير السري، والبيانات الخاضعة لضوابط التصدير، وسجلات التدقيق التي تصمد طوال برنامج طويل، أهم من مخططات المقارنة المعيارية. والمنصتان قادرتان على التحكم الدقيق في الوصول.

ما يختلف هو عدد الأماكن التي يجب أن تُعرَّف فيها السياسة. كتالوجات أقل تعني ثغرات أقل. والمنطق نفسه ينطبق حين يبدأ وكلاء الذكاء الاصطناعي في الاستعلام عن تلك البيانات، ولهذا أكتب إطار حوكمة الذكاء الاصطناعي قبل تشغيل أول وكيل.

يلخّص هذا الجدول المقارنة حتى أكتوبر 2026. الأسعار أسعار قائمة، تم التحقق منها في أكتوبر 2026، لمنطقة AWS US East.

المجال	Snowflake	Databricks
نقطة الانطلاق	مستودع بيانات SQL، مُدار بالكامل	Spark وهندسة البيانات والتعلّم الآلي على lakehouse
التخزين الافتراضي	تخزين تديره Snowflake، أو Iceberg في تخزينك	تخزينك السحابي، وDelta Lake افتراضياً
الصيغ المفتوحة	قراءة Iceberg وكتابتها، والمحركات الخارجية عبر Horizon Catalog (متاح للعموم)	Delta Lake أصلية، وIceberg المُدارة في Unity Catalog (أُعلنت إتاحتها للعموم في مايو 2026)
الحوكمة	Horizon Catalog	Unity Catalog (مفتوح المصدر منذ 2024)
وحدة الحوسبة	Credits، فوترة بالثانية، بحد أدنى 60 ثانية	DBUs، ويتوقف السعر على المنتج والفئة
سعر القائمة	$2 (Standard)، و$3 (Enterprise)، و$4 (Business Critical) لكل credit	$0.70 لكل DBU لـ SQL Serverless، والحوسبة السحابية مشمولة
من يدفع فاتورة السحابة	Snowflake، داخل الـ credit (باستثناء تخزين Iceberg الذي تملكه)	حسابك السحابي في classic compute؛ ومجمّعة في serverless
سعر قائمة التخزين	$23 لكل TB شهرياً حسب الطلب	أسعار التخزين لدى مزوّد السحابة
جهد التشغيل	منخفض. إعدادات قليلة للضبط	متوسط إلى مرتفع في classic compute، وأقل في serverless
الذكاء الاصطناعي لمستخدمي الأعمال	Snowflake CoWork، المعروفة سابقاً باسم Snowflake Intelligence (متاحة للعموم)	Genie One وGenie Agents (متاحة للعموم)
بناء الوكلاء	Cortex Agents (متاح للعموم)	Agent Bricks (مكونات متاحة للعموم خلال 2026)
Postgres	Snowflake Postgres (متاحة للعموم، مناطق مختارة)	Lakebase (متاحة للعموم على AWS وAzure)
المهارات التي تحتاج إليها	SQL، ونمذجة على طريقة dbt، وبعض Python	Python وSpark وSQL وMLOps وهندسة السحابة

الأسعار المعلنة غير قابلة للمقارنة المباشرة. فالـ credit والـ DBU يقيسان أشياء مختلفة، ويقعان فوق هياكل تكلفة مختلفة.

في صفحة تسعير Snowflake، تُدرج credits حسب الطلب بسعر $2.00 لفئة Standard، و$3.00 لفئة Enterprise، و$4.00 لفئة Business Critical على AWS US East. والتخزين بسعر $23 لكل TB شهرياً حسب الطلب.

يغطي الـ credit الحوسبة، فتحصل على فاتورة واحدة من Snowflake. وتتغير الأسعار حسب المنطقة والسحابة، وتستخدم ميزات الذكاء الاصطناعي AI credits منفصلة.

في صفحة تسعير SQL في Databricks، تُدرج SQL Serverless بسعر $0.70 لكل DBU في خطة Premium، AWS US East، مع تضمين تكلفة الأجهزة السحابية. وSQL Classic بسعر $0.22 وSQL Pro بسعر $0.55 لكل DBU، لكنهما لا يشملان الأجهزة الافتراضية، التي تدفعها لـ AWS أو Azure أو Google بشكل منفصل.

هذا الانقسام مهم للرئيس التنفيذي للمالية. مع classic compute في Databricks، يقع نصف التكلفة في فاتورة السحابة ونصفها في فاتورة Databricks.

لا أحد يملك الإجمالي ما لم تجعل أحداً يملكه. فاتورة Snowflake الواحدة أسهل قراءةً، لكنها أيضاً أسهل نمواً دون أن تلاحظ.

التزامات المؤسسات والخصومات تحرّك الرقمين كثيراً. لا تقارن أسعار القائمة أبداً ثم تسمّي ذلك دراسة جدوى.

شغّل ثلاثة أو أربعة أحمال عمل حقيقية نفسها على المنصتين، لبضعة أسابيع على الأقل، وقارن الفواتير. ويفصّل دليلي لتسعير Databricks ودليلي لـ credits في Snowflake محركات التكلفة.

قواعد القرار أنجع من قوائم الميزات. هكذا أحسم الأمر في الحالات الأربع التي أراها أكثر من غيرها.

الحالة	ميلي المعتاد	السبب
فريق مالية يعتمد على ذكاء الأعمال، وتقارير ERP، ومهندسون قليلون	Snowflake	SQL أولاً، وتشغيل منخفض، ويخدم المحللون أنفسهم بسرعة
تصنيع ببيانات كثيفة من الحساسات وhistorian والجودة، والتعلّم الآلي على خارطة الطريق	Databricks	البث المتدفق وPython والتعلّم الآلي أصلية؛ والبيانات تبقى في تخزينك
دفاع خاضع للتنظيم مع متطلبات إقامة البيانات وضوابط التصدير	أي منهما، ويحسم الأمر المنطقة والاعتماد	كلتاهما تقدّمان مناطق للحكومة الأمريكية؛ تحقّق من الخدمات المتاحة هناك بالضبط
متعمّق أصلاً في Microsoft Azure وFabric	Azure Databricks أولاً، وSnowflake إذا كانت SQL هي الغالبة	Azure Databricks خدمة من Microsoft نفسها مع فوترة ودعم من Microsoft

بعض الملاحظات وراء هذا الجدول.

1. المالية وتقارير ERP. معظم القيمة في بيانات SAP أو Oracle أو Microsoft Dynamics 365 المُنمذجة، المدمجة والمطابقة. هذا عمل SQL. وعادةً ما يفوز جهد التشغيل الأقل في Snowflake. ويتناول دليلي عن إدخال بيانات ERP إلى Snowflake جانب الاستخراج.
2. التصنيع. في برامج التصنيع التي عملت عليها، يأتي الحجم من الآلات، لا من ERP. البيانات التي حسمت الاختيار كانت بيانات الحساسات والآلات، ودفعت باتجاه Databricks. تحتاج بيانات الحساسات عالية التردد وأحداث MES وصور الجودة إلى مهارات هندسية أكثر من مهارات التقارير. وDatabricks تتعامل مع ذلك أصلاً.
3. الدفاع. لا يعمل أي من المنتجين محلياً (on premises). فكلاهما SaaS على سحابة عامة أو حكومية. تُدرج Snowflake مناطق US Gov وDoD في صفحة تسعيرها. وتعمل Databricks على AWS GovCloud مع FedRAMP High، إضافة إلى بيئة DoD IL5 منفصلة. خارج الولايات المتحدة، تحقّق من المناطق السيادية الموجودة ومن الميزات التي وصلت إليها. فقوائم الميزات في المناطق الحكومية متأخرة عن التجارية.
4. المؤسسات المعتمدة على Microsoft. تعمل Snowflake جيداً على Azure أيضاً، وأعلنت Microsoft إتاحة التشغيل البيني بين OneLake وSnowflake للعموم. وتتناول مقارنتي بين Databricks وMicrosoft Fabric ذلك الاختيار.

لدى عملاء SAP مُدخل إضافي. فلدى SAP Business Data Cloud الآن موصلات دون نسخ (zero-copy) مع المنصتين.

تُدرج Snowflake موصل SAP BDC الخاص بها كمتاح للعموم اعتباراً من مايو 2026، وتتصل Databricks عبر SAP BDC Connect. وهذا يُسقط حجة واحدة لصالح أي من الجانبين.

كثير من الشركات الكبيرة ينتهي بها الأمر إلى الاثنتين. اختارت الهندسة Databricks، واختارت المالية Snowflake، ولم يرد أحد أن يتشاجر بشأن ذلك.

قد ينجح ذلك. لكنه عادةً يكلّف أكثر مما ينبغي.

حيثما رأيت المنصتين تُستخدمان معاً، كان ذلك في الغالب لاختبار المخرجات. منصة تتحقق من نتائج الأخرى.

ولم يكن تقسيماً مخططاً طويل الأمد. إذا كان هذا هو سببك في تشغيل الاثنتين، فضع موعداً لانتهاء التشغيل المتوازي.

يأتي الهدر من ثلاثة مواضع:

1. نسختان من البيانات نفسها. بيانات ERP والمصانع الخام تُنزَّل مرتين، وتُخزَّن مرتين، وتُحدَّث مرتين.
2. خطا معالجة للمصدر نفسه. فريقان يستخرجان من نظام SAP أو Oracle أو Dynamics 365 نفسه، غالباً بقواعد أعمال مختلفة.
3. نموذجا حوكمة. سياسات وصول معرّفة في Horizon ومرة أخرى في Unity Catalog، وتتباعد مع الوقت.

العلاج تقسيم مكتوب. اختر منصة واحدة تملك الاستيعاب والطبقة المنقّحة. خزّن الجداول المشتركة مرة واحدة، بصيغة Iceberg، مع كتالوج واحد كمرجع رئيسي.

دع المنصة الأخرى تقرأ تلك الجداول بدلاً من نسخها. وعيّن مالكاً واحداً للفاتورة المجمّعة.

وأضع أيضاً موعداً للمراجعة. إذا كانت إحدى المنصتين بعد عام تخدم أقل من حفنة من حالات الاستخدام، فوحّد.

لا تبدأ بعرض توضيحي من المورّد. ابدأ بقائمة بأهم خمس حالات استخدام للبيانات لديك خلال العامين القادمين، ومن سيبنيها، وما المهارات المتوفرة لديك اليوم. عادةً ما تجيب هذه القائمة عن السؤال قبل أي إثبات مفهوم.

ثم نفّذ إثبات مفهوم قصيراً ومدفوعاً على بيانات حقيقية: حالة واحدة لتقارير المالية وحالة واحدة للهندسة أو الذكاء الاصطناعي. قارن التكلفة والجهد وانطباع فريقك عنها. وإذا أردت رأياً مستقلاً في القرار أو في الشروط التجارية، تواصل معي.

أيهما أفضل، Snowflake أم Databricks؟

لا تتفوق أي منهما بشكل عام. Snowflake عادةً هي الأنسب والأبسط لتحليلات SQL وذكاء الأعمال مع فريق هندسة صغير. وDatabricks عادةً هي الأنسب لهندسة البيانات والبث المتدفق والتعلّم الآلي. وفي 2026 تغطي كل منهما معظم مساحة الأخرى، لذا يتوقف القرار على مهاراتك وأحمال عملك والطريقة التي تريد أن تدفع بها.

هل Databricks أرخص من Snowflake؟

يتوقف ذلك على حمل العمل وعلى طريقة الحساب. يشمل الـ credit في Snowflake الحوسبة. وفي classic compute في Databricks تدفع وحدات DBU لـ Databricks إضافة إلى تكاليف الأجهزة الافتراضية لمزوّد السحابة. أما serverless في Databricks فتجمع الاثنين. المقارنة الوحيدة الموثوقة هي تشغيل أحمال العمل الحقيقية نفسها على المنصتين ومقارنة الفواتير بعد الخصومات.

هل يمكن لـ Snowflake وDatabricks مشاركة البيانات نفسها؟

نعم. كلتاهما تقرآن جداول Apache Iceberg وتكتبانها، ويمكن للمحركات الخارجية الوصول إلى جداول Iceberg التي تديرها Snowflake عبر Horizon Catalog. قرّر أي كتالوج يملك كل جدول، وخزّنه مرة واحدة، ودع المنصة الأخرى تقرؤه. هذا يجنّبك الدفع مرتين مقابل التخزين وخطوط المعالجة.

هل تدعم Snowflake التعلّم الآلي وPython؟

نعم. تشغّل Snowpark لغات Python وJava وScala داخل Snowflake، كما أن Cortex AI Functions وCortex Agents متاحة للعموم. ومع ذلك تميل الفرق ذات أحمال العمل الثقيلة في التعلّم الآلي المخصص أو البث المتدفق أو Spark إلى أن تجد Databricks أكثر ملاءمة.

هل يمكن تشغيل Snowflake أو Databricks محلياً لأغراض الدفاع؟

لا. كلتاهما خدمات سحابية. ولأعمال الدفاع الخاضعة للتنظيم، تقدّم Snowflake مناطق للحكومة الأمريكية، منها منطقة DoD، وتعمل Databricks على AWS GovCloud مع FedRAMP High وبيئة DoD IL5 منفصلة. تحقّق من الميزات المتاحة في منطقتك بالضبط، لأن المناطق الحكومية متأخرة عن التجارية.

هل أستخدم Snowflake أم Databricks مع Microsoft Fabric؟

كلتاهما تعملان مع Microsoft. فـAzure Databricks خدمة Azure من Microsoft نفسها مع فوترة ودعم من Microsoft. ولدى Snowflake تشغيل بيني متاح للعموم مع OneLake. وإذا كانت فرقك في الغالب على SQL وPower BI، فادرس بجدية هل تكفي Fabric وحدها قبل إضافة أي منهما.