Snowflake vs. Databricks: die richtige Wahl 2026

Bei Snowflake vs. Databricks kommt es darauf an, wo Ihre Arbeit beginnt. Wenn der größte Teil Ihres Nutzens aus SQL, Dashboards und Finanzreporting durch Analysten entsteht, ist Snowflake meist die einfachere Wahl. Wenn er überwiegend aus Data Engineering, Sensordaten und Machine Learning durch Engineers entsteht, passt Databricks meist besser.

Diese Regel galt jahrelang. 2026 gilt sie noch, aber weniger trennscharf. Snowflake führt inzwischen Python, Postgres und KI-Agenten aus.

Databricks betreibt inzwischen Serverless SQL Warehouses, Postgres und KI für Fachanwender. Die Funktionslücke ist geschlossen. Die Lücke im Betriebsmodell nicht.

Ich habe mit beiden Plattformen in Programmen in Fertigung und Verteidigung gearbeitet. Dieser Leitfaden richtet sich an CIOs, CFOs und Datenverantwortliche, die eine Plattform wählen oder begründen müssen, warum sie beide behalten. Er behandelt Herkunft, Architektur, offene Formate, Governance, Preise, KI und die nötigen Fähigkeiten und gibt dann Entscheidungsregeln je nach Situation.

Die Herkunft prägt bis heute die Produkte, die Preise und die Menschen, die sie verkaufen.

Snowflake begann als Cloud-Data-Warehouse. Speicher und Rechenleistung sind getrennt, der Dienst ist vollständig verwaltet, und SQL ist die erste Sprache.

Sie tunen keine Cluster. Sie dimensionieren ein Warehouse, führen Abfragen aus und zahlen für die Sekunden, in denen es läuft.

Databricks kommt von Apache Spark und wurde von den Entwicklern von Spark gegründet. Sein Schwerpunkt sind Data Engineering, Streaming und Machine Learning auf Dateien im Cloud-Objektspeicher, mit dem Tabellenformat Delta Lake. Databricks nannte das Lakehouse, und SQL-Warehousing kam erst später dazu.

Schwerpunkt

Snowflake

• SQL zuerst, vollständig verwalteter Dienst
• Analysten und BI-Teams fühlen sich schnell zu Hause
• Python über Snowpark und Container später ergänzt
• Weniger Stellschrauben, weniger Fehlermöglichkeiten

Databricks

• Spark, Python und Notebooks zuerst
• Data Engineers und Data Scientists fühlen sich zu Hause
• SQL Warehouses und BI später ergänzt
• Mehr Kontrolle, mehr Betriebsaufwand

Beide haben drei Jahre damit verbracht, in das Gebiet des jeweils anderen vorzudringen. Hier der Stand 2026, geprüft anhand der offiziellen Release Notes:

1. Postgres. Snowflake Postgres, aufgebaut auf Technologie aus der Übernahme von Crunchy Data, ist seit dem 24. Februar 2026 allgemein verfügbar, in ausgewählten AWS- und Azure-Regionen. Databricks Lakebase, das Serverless-Postgres von Databricks, wurde im Januar 2026 auf AWS GA und im März 2026 auf Azure.
2. Datenaufnahme. Snowflake Openflow, aufgebaut auf Apache NiFi, ist GA. Es läuft innerhalb von Snowflake auf AWS, Azure und GCP oder in Ihrem eigenen AWS-Konto. Databricks hat Lakeflow Connect, mit Pipelines auf Basis von Spark Declarative Pipelines.
3. KI für Fachanwender. Snowflake Intelligence wurde im November 2025 GA, zusammen mit Cortex Agents und Cortex AI Functions, und im Juni 2026 in Snowflake CoWork umbenannt. Databricks hat Genie One und Genie Agents (früher Genie Spaces) im Juni 2026 als GA eingeführt. Genie App Builder ging in die Private Preview.
4. Agentenentwicklung. Die Komponenten von Databricks Agent Bricks wurden 2026 schrittweise GA: Knowledge Assistant im Januar, Supervisor Agent im Februar, Document Intelligence und Custom Agents im April. Databricks lenkt neue Low-Code-Agenten inzwischen zu Genie Agents und führt Knowledge Assistant und Supervisor Agent als Legacy. Das Gegenstück bei Snowflake sind Cortex Agents.

Hier liegt heute der Unterschied, der zählt.

Snowflake hält Daten standardmäßig in seinem eigenen verwalteten Speicher. Sie können auch Apache-Iceberg-Tabellen nutzen, die in Ihrem eigenen Cloud-Speicher liegen.

Externe Engines wie Spark können von Snowflake verwaltete Iceberg-Tabellen über Horizon Catalog lesen und beschreiben; Schreibzugriffe sind seit Mai 2026 GA. Laut Snowflake beginnt die Abrechnung für diesen Zugriff externer Engines in der zweiten Hälfte 2026, fragen Sie also danach.

Databricks hält Daten standardmäßig in Ihrem Cloud-Speicher in Delta Lake. Unity Catalog steuert sie.

Databricks hat verwaltete Iceberg-Tabellen in Unity Catalog im Mai 2026 als GA angekündigt, auch wenn einige Dokumentationsseiten von Databricks bei meiner Prüfung noch ein Public-Preview-Label trugen. Bestätigen Sie den Status für Ihre Cloud und Region, bevor Sie darum herum entwerfen.

Der Formatkrieg ist also weitgehend vorbei. Beide lesen und schreiben Iceberg.

Die eigentlichen Fragen sind, welcher Katalog führend ist und welche Engine in welche Tabelle schreibt. Wenn zwei Kataloge glauben, dieselbe Tabelle zu besitzen, verbringen Sie ein Quartal damit, das zu entwirren.

Governance folgt demselben Muster. Snowflake Horizon Catalog deckt Zugriffsrichtlinien, Maskierung, Datenherkunft und Audit innerhalb von Snowflake ab und reicht inzwischen bis zu Iceberg-Tabellen. Unity Catalog tut dasselbe für Databricks über Tabellen, Dateien, Modelle und KI-Funktionen hinweg.

Databricks hat Unity Catalog 2024 als Open Source veröffentlicht. Mein Leitfaden zur Governance mit Unity Catalog geht tiefer.

Im Verteidigungsbereich entscheidet meist die Governance, nicht die Abfragegeschwindigkeit. Die Trennung von eingestuften und nicht eingestuften Daten, exportkontrollierte Daten und Audit-Trails, die ein langes Programm überdauern, zählen mehr als Benchmark-Diagramme. Beide Plattformen beherrschen feingranulare Zugriffskontrolle.

Der Unterschied liegt darin, an wie vielen Stellen eine Richtlinie definiert werden muss. Weniger Kataloge bedeuten weniger Lücken. Dieselbe Logik gilt, sobald KI-Agenten diese Daten abfragen, und deshalb würde ich das KI-Governance-Framework schreiben, bevor der erste Agent live geht.

Die Tabelle fasst den Vergleich zum Stand Oktober 2026 zusammen. Die Preise sind Listenpreise für AWS US East, geprüft im Oktober 2026.

Bereich	Snowflake	Databricks
Ausgangspunkt	SQL-Data-Warehouse, vollständig verwaltet	Spark, Data Engineering und ML auf einem Lakehouse
Standardspeicher	Von Snowflake verwalteter Speicher oder Iceberg in Ihrem Speicher	Ihr Cloud-Speicher, standardmäßig Delta Lake
Offene Formate	Iceberg lesen und schreiben, externe Engines über Horizon Catalog (GA)	Delta Lake nativ, verwaltetes Iceberg in Unity Catalog (GA angekündigt im Mai 2026)
Governance	Horizon Catalog	Unity Catalog (seit 2024 Open Source)
Recheneinheit	Credits, sekundengenaue Abrechnung, 60 Sekunden Minimum	DBUs, Preis abhängig von Produkt und Tarif
Listenpreis	2 $ (Standard), 3 $ (Enterprise), 4 $ (Business Critical) pro Credit	0,70 $ pro DBU für SQL Serverless, Cloud-Rechenleistung enthalten
Wer die Cloud-Rechnung zahlt	Snowflake, im Credit enthalten (außer Iceberg-Speicher in Ihrem Besitz)	Ihr Cloud-Konto bei klassischem Compute; gebündelt bei Serverless
Listenpreis Speicher	23 $ pro TB und Monat on demand	Die Speicherpreise Ihres Cloud-Anbieters
Betriebsaufwand	Gering. Wenige Einstellungen zu tunen	Mittel bis hoch bei klassischem Compute, geringer bei Serverless
KI für Fachanwender	Snowflake CoWork, früher Snowflake Intelligence (GA)	Genie One und Genie Agents (GA)
Agentenentwicklung	Cortex Agents (GA)	Agent Bricks (Komponenten im Lauf von 2026 GA)
Postgres	Snowflake Postgres (GA, ausgewählte Regionen)	Lakebase (GA auf AWS und Azure)
Nötige Fähigkeiten	SQL, Modellierung im Stil von dbt, etwas Python	Python, Spark, SQL, MLOps, Cloud Engineering

Die Listenpreise sind nicht vergleichbar. Ein Credit und eine DBU messen unterschiedliche Dinge und sitzen auf unterschiedlichen Kostenstrukturen.

Auf der Preisseite von Snowflake kosten On-Demand-Credits auf AWS US East 2,00 $ für Standard, 3,00 $ für Enterprise und 4,00 $ für Business Critical. Speicher kostet on demand 23 $ pro TB und Monat.

Der Credit deckt die Rechenleistung ab, Sie erhalten also eine einzige Rechnung von Snowflake. Die Preise ändern sich je nach Region und Cloud, und KI-Funktionen nutzen separate AI Credits.

Auf der SQL-Preisseite von Databricks kostet SQL Serverless im Premium-Plan auf AWS US East 0,70 $ pro DBU, Kosten der Cloud-Instanzen inbegriffen. SQL Classic kostet 0,22 $ und SQL Pro 0,55 $ pro DBU, aber ohne die virtuellen Maschinen, die Sie separat an AWS, Azure oder Google zahlen.

Für einen CFO ist diese Aufteilung wichtig. Bei klassischem Compute von Databricks liegt die Hälfte der Kosten auf Ihrer Cloud-Rechnung und die Hälfte auf der Databricks-Rechnung.

Niemand verantwortet die Gesamtsumme, wenn Sie nicht jemanden dafür verantwortlich machen. Die einzelne Rechnung von Snowflake ist leichter zu lesen, wächst aber auch leichter unbemerkt.

Unternehmenszusagen und Rabatte verschieben beide Zahlen stark. Vergleichen Sie nie Listenpreise und nennen das einen Business Case.

Lassen Sie dieselben drei oder vier echten Workloads auf beiden Plattformen laufen, mindestens einige Wochen lang, und vergleichen Sie die Rechnungen. Mein Leitfaden zu den Databricks-Preisen und mein Leitfaden zu den Snowflake-Credits schlüsseln die Kostentreiber auf.

Entscheidungsregeln funktionieren besser als Funktions-Checklisten. So würde ich in den vier Situationen entscheiden, die ich am häufigsten sehe.

Situation	Meine übliche Tendenz	Warum
BI-lastiges Finanzteam, ERP-Reporting, wenige Engineers	Snowflake	SQL zuerst, wenig Betriebsaufwand, Analysten bedienen sich schnell selbst
Fertigung mit vielen Sensor-, Historian- und Qualitätsdaten, ML auf der Roadmap	Databricks	Streaming, Python und ML sind nativ; die Daten bleiben in Ihrem Speicher
Regulierte Verteidigung mit Anforderungen an Datenresidenz und Exportkontrolle	Beide möglich, entschieden nach Region und Akkreditierung	Beide bieten US-Government-Regionen; prüfen Sie, welche Dienste dort genau verfügbar sind
Bereits tief in Microsoft Azure und Fabric	Zuerst Azure Databricks, Snowflake wenn SQL dominiert	Azure Databricks ist ein First-Party-Dienst von Microsoft mit Abrechnung und Support durch Microsoft

Einige Anmerkungen zu dieser Tabelle.

1. Finanz- und ERP-Reporting. Der größte Nutzen liegt in modellierten Daten aus SAP, Oracle oder Microsoft Dynamics 365, verknüpft und abgestimmt. Das ist SQL-Arbeit. Der geringere Betriebsaufwand von Snowflake gewinnt meist. Mein Leitfaden dazu, wie ERP-Daten nach Snowflake kommen, behandelt die Extraktionsseite.
2. Fertigung. In den Fertigungsprogrammen, an denen ich gearbeitet habe, kommt das Volumen von Maschinen, nicht aus dem ERP. Die Daten, die die Wahl entschieden haben, waren Sensor- und Maschinendaten, und sie haben in Richtung Databricks gedrängt. Hochfrequente Sensordaten, MES-Ereignisse und Qualitätsbilder brauchen eher Engineering- als Reporting-Fähigkeiten. Databricks bewältigt das nativ.
3. Verteidigung. Keines der beiden Produkte läuft on premises. Beide sind SaaS in einer öffentlichen oder einer Government Cloud. Snowflake führt auf seiner Preisseite US-Gov- und DoD-Regionen. Databricks läuft auf AWS GovCloud mit FedRAMP High, dazu in einer separaten DoD-IL5-Umgebung. Prüfen Sie außerhalb der USA, welche souveränen Regionen es gibt und welche Funktionen dort angekommen sind. Die Funktionslisten in Government-Regionen hinken den kommerziellen hinterher.
4. Microsoft-Unternehmen. Snowflake funktioniert auch auf Azure gut, und Microsoft hat die Interoperabilität zwischen OneLake und Snowflake als GA angekündigt. Mein Vergleich Databricks vs. Microsoft Fabric behandelt diese Wahl.

SAP-Kunden haben einen weiteren Faktor. SAP Business Data Cloud hat inzwischen Zero-Copy-Konnektoren zu beiden Plattformen.

Snowflake führt seinen SAP-BDC-Konnektor ab Mai 2026 als GA, und Databricks verbindet sich über SAP BDC Connect. Damit entfällt ein Argument für beide Seiten.

Viele große Unternehmen haben am Ende beide. Das Engineering hat Databricks gewählt, der Finanzbereich Snowflake, und niemand wollte darüber streiten.

Das kann funktionieren. Meist kostet es mehr als nötig.

Wo ich beide Plattformen zusammen im Einsatz gesehen habe, ging es vor allem darum, die Ergebnisse zu testen. Eine Plattform prüfte die Ergebnisse der anderen.

Das war keine geplante langfristige Aufteilung. Wenn das Ihr Grund für den Betrieb beider ist, setzen Sie dem Parallelbetrieb ein Enddatum.

Die Verschwendung kommt aus drei Quellen:

1. Zwei Kopien derselben Daten. Rohe ERP- und Werksdaten werden doppelt abgelegt, doppelt gespeichert und doppelt aktualisiert.
2. Zwei Pipelines für dieselbe Quelle. Zwei Teams extrahieren aus demselben System von SAP, Oracle oder Dynamics 365, oft mit unterschiedlichen Geschäftsregeln.
3. Zwei Governance-Modelle. Zugriffsrichtlinien werden in Horizon und noch einmal in Unity Catalog definiert und laufen auseinander.

Die Lösung ist eine schriftliche Aufteilung. Bestimmen Sie eine Plattform, die die Datenaufnahme und die kuratierte Schicht verantwortet. Speichern Sie gemeinsame Tabellen einmal, in Iceberg, mit einem führenden Katalog.

Lassen Sie die andere Plattform diese Tabellen lesen, statt sie zu kopieren. Bestimmen Sie einen einzigen Verantwortlichen für die gemeinsame Rechnung.

Ich würde außerdem einen Prüftermin festlegen. Wenn eine Plattform nach einem Jahr weniger als eine Handvoll Anwendungsfälle bedient, konsolidieren Sie.

Beginnen Sie nicht mit einer Anbieter-Demo. Beginnen Sie mit einer Liste Ihrer fünf wichtigsten Datenanwendungsfälle für die nächsten zwei Jahre, wer sie bauen wird und welche Fähigkeiten Sie heute haben. Diese Liste beantwortet die Frage meist schon vor jedem Proof of Concept.

Führen Sie dann einen kurzen, bezahlten Proof of Concept mit echten Daten durch: einen Fall aus dem Finanzreporting und einen aus Engineering oder KI. Vergleichen Sie Kosten, Aufwand und wie Ihre eigenen Leute damit zurechtkamen. Wenn Sie einen unabhängigen Blick auf die Entscheidung oder die kommerziellen Bedingungen wollen, nehmen Sie Kontakt auf.

Ist Snowflake oder Databricks besser?

Keine von beiden ist grundsätzlich besser. Snowflake passt meist einfacher für SQL-Analytics und BI mit einem kleinen Engineering-Team. Databricks passt meist besser für Data Engineering, Streaming und Machine Learning. 2026 decken beide den Großteil des Terrains der jeweils anderen ab, die Entscheidung hängt also von Ihren Fähigkeiten, Workloads und davon ab, wie Sie bezahlen wollen.

Ist Databricks günstiger als Snowflake?

Das hängt vom Workload ab und davon, wie Sie rechnen. Der Credit von Snowflake enthält die Rechenleistung. Bei klassischem Compute von Databricks zahlen Sie DBUs an Databricks plus die Kosten für virtuelle Maschinen an Ihren Cloud-Anbieter. Serverless Databricks bündelt beides. Der einzig verlässliche Vergleich ist, dieselben echten Workloads auf beiden laufen zu lassen und die Rechnungen nach Rabatten zu vergleichen.

Können Snowflake und Databricks dieselben Daten nutzen?

Ja. Beide lesen und schreiben Apache-Iceberg-Tabellen, und externe Engines können über Horizon Catalog auf von Snowflake verwaltete Iceberg-Tabellen zugreifen. Legen Sie fest, welcher Katalog welche Tabelle besitzt, speichern Sie sie einmal und lassen Sie die andere Plattform sie lesen. So vermeiden Sie, Speicher und Pipelines doppelt zu bezahlen.

Unterstützt Snowflake Machine Learning und Python?

Ja. Snowpark führt Python, Java und Scala innerhalb von Snowflake aus, und Cortex AI Functions und Cortex Agents sind allgemein verfügbar. Teams mit vielen eigenen ML-, Streaming- oder Spark-Workloads finden Databricks trotzdem meist naheliegender.

Können Snowflake oder Databricks für die Verteidigung on premises laufen?

Nein. Beide sind Cloud-Dienste. Für regulierte Verteidigungsarbeit bietet Snowflake US-Government-Regionen an, darunter eine DoD-Region, und Databricks läuft auf AWS GovCloud mit FedRAMP High und in einer separaten DoD-IL5-Umgebung. Prüfen Sie, welche Funktionen in genau Ihrer Region verfügbar sind, denn Government-Regionen hinken den kommerziellen hinterher.

Sollte ich Snowflake oder Databricks mit Microsoft Fabric nutzen?

Beide funktionieren mit Microsoft. Azure Databricks ist ein First-Party-Dienst von Azure mit Abrechnung und Support durch Microsoft. Snowflake hat eine allgemein verfügbare Interoperabilität mit OneLake. Wenn Ihre Teams überwiegend SQL und Power BI nutzen, prüfen Sie genau, ob Fabric allein den Bedarf deckt, bevor Sie eine der beiden hinzunehmen.