Snowflake vs Databricks: πώς να επιλέξετε το 2026

Η επιλογή Snowflake vs Databricks καταλήγει στο από πού ξεκινά η δουλειά σας. Αν το μεγαλύτερο μέρος της αξίας σας είναι SQL, dashboards και οικονομικές αναφορές που τρέχουν οι αναλυτές, το Snowflake είναι συνήθως η απλούστερη επιλογή. Αν είναι κυρίως μηχανική δεδομένων, δεδομένα αισθητήρων και μηχανική μάθηση που χτίζουν μηχανικοί, το Databricks ταιριάζει συνήθως καλύτερα.

Αυτός ο κανόνας ίσχυε για χρόνια. Το 2026 ισχύει ακόμη, αλλά λιγότερο καθαρά. Το Snowflake τρέχει πλέον Python, Postgres και AI agents.

Το Databricks τρέχει πλέον serverless SQL warehouses, Postgres και AI για επιχειρηματικούς χρήστες. Η απόσταση στις δυνατότητες έκλεισε. Η απόσταση στο λειτουργικό μοντέλο όχι.

Έχω δουλέψει και με τις δύο πλατφόρμες σε προγράμματα μεταποίησης και άμυνας. Ο οδηγός αυτός απευθύνεται στον CIO, τον CFO ή τον επικεφαλής δεδομένων που πρέπει να διαλέξει μία ή να αιτιολογήσει τη διατήρηση και των δύο. Καλύπτει προέλευση, αρχιτεκτονική, ανοιχτά formats, διακυβέρνηση, τιμολόγηση, AI και τις δεξιότητες που θα χρειαστείτε, και μετά δίνει κανόνες απόφασης ανά περίπτωση.

Η προέλευση εξακολουθεί να διαμορφώνει τα προϊόντα, την τιμολόγηση και τους ανθρώπους που τα πουλάνε.

Το Snowflake ξεκίνησε ως cloud data warehouse. Το storage και το compute είναι χωριστά, η υπηρεσία είναι πλήρως διαχειριζόμενη και η SQL είναι η πρώτη γλώσσα.

Δεν ρυθμίζετε clusters. Επιλέγετε μέγεθος warehouse, τρέχετε queries και πληρώνετε τα δευτερόλεπτα που τρέχει.

Το Databricks ξεκίνησε από το Apache Spark και το έφτιαξαν οι άνθρωποι που δημιούργησαν το Spark. Το κέντρο βάρους του είναι η μηχανική δεδομένων, το streaming και η μηχανική μάθηση πάνω σε αρχεία σε cloud object storage, με το format πινάκων Delta Lake. Αυτό το ονόμασε lakehouse, και το SQL warehousing ήρθε αργότερα.

Κέντρο βάρους

Snowflake

• Πρώτα SQL, πλήρως διαχειριζόμενη υπηρεσία
• Οι αναλυτές και οι ομάδες BI νιώθουν γρήγορα άνετα
• Η Python μέσω Snowpark και containers προστέθηκε αργότερα
• Λιγότερες ρυθμίσεις, λιγότεροι τρόποι να το κάνετε λάθος

Databricks

• Πρώτα Spark, Python και notebooks
• Οι data engineers και οι data scientists νιώθουν άνετα
• Τα SQL warehouses και το BI προστέθηκαν αργότερα
• Περισσότερος έλεγχος, περισσότερα να λειτουργήσετε

Και οι δύο έχουν περάσει τρία χρόνια μπαίνοντας η μία στο πεδίο της άλλης. Ακολουθεί η θέση τους το 2026, ελεγμένη απέναντι στα επίσημα release notes:

1. Postgres. Το Snowflake Postgres, χτισμένο σε τεχνολογία από την εξαγορά της Crunchy Data, έγινε γενικά διαθέσιμο στις 24 Φεβρουαρίου 2026 σε επιλεγμένες περιοχές AWS και Azure. Το Databricks Lakebase, η serverless Postgres της Databricks, έγινε GA στο AWS τον Ιανουάριο του 2026 και στο Azure τον Μάρτιο του 2026.
2. Εισαγωγή δεδομένων. Το Snowflake Openflow, χτισμένο στο Apache NiFi, είναι GA. Τρέχει μέσα στο Snowflake σε AWS, Azure και GCP ή στον δικό σας λογαριασμό AWS. Η Databricks έχει το Lakeflow Connect, με pipelines χτισμένα σε Spark Declarative Pipelines.
3. AI για επιχειρηματικούς χρήστες. Το Snowflake Intelligence έγινε GA τον Νοέμβριο του 2025, μαζί με τα Cortex Agents και τις Cortex AI Functions, και μετονομάστηκε σε Snowflake CoWork τον Ιούνιο του 2026. Η Databricks κυκλοφόρησε το Genie One και τα Genie Agents (πρώην Genie Spaces) ως GA τον Ιούνιο του 2026. Το Genie App Builder μπήκε σε private preview.
4. Ανάπτυξη agents. Τα στοιχεία του Databricks Agent Bricks έγιναν GA σταδιακά μέσα στο 2026: το Knowledge Assistant τον Ιανουάριο, το Supervisor Agent τον Φεβρουάριο, το Document Intelligence και τα Custom Agents τον Απρίλιο. Η Databricks κατευθύνει πλέον τους νέους low-code agents στα Genie Agents και κατατάσσει το Knowledge Assistant και το Supervisor Agent ως legacy. Το αντίστοιχο του Snowflake είναι τα Cortex Agents.

Εδώ βρίσκεται πλέον η διαφορά που μετράει.

Το Snowflake κρατά από προεπιλογή τα δεδομένα στο δικό του managed storage. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε πίνακες Apache Iceberg, αποθηκευμένους στο δικό σας cloud storage.

Εξωτερικές μηχανές όπως το Spark μπορούν να διαβάζουν και να γράφουν σε πίνακες Iceberg που διαχειρίζεται το Snowflake μέσω του Horizon Catalog. Οι εγγραφές έγιναν GA τον Μάιο του 2026. Η Snowflake αναφέρει ότι η χρέωση για αυτή την πρόσβαση από εξωτερικές μηχανές ξεκινά το δεύτερο εξάμηνο του 2026, οπότε ρωτήστε σχετικά.

Το Databricks κρατά από προεπιλογή τα δεδομένα στο δικό σας cloud storage σε Delta Lake. Τα διακυβερνά το Unity Catalog.

Η Databricks ανακοίνωσε τους managed πίνακες Iceberg στο Unity Catalog ως GA τον Μάιο του 2026, αν και κάποιες σελίδες τεκμηρίωσης της Databricks έφεραν ακόμη ένδειξη public preview όταν έλεγξα. Επιβεβαιώστε την κατάσταση για το cloud και την περιοχή σας πριν σχεδιάσετε γύρω από αυτό.

Άρα ο πόλεμος των formats έχει σε μεγάλο βαθμό τελειώσει. Και οι δύο διαβάζουν και γράφουν Iceberg.

Τα πραγματικά ερωτήματα είναι ποιος κατάλογος είναι ο κύριος και ποια μηχανή γράφει σε ποιον πίνακα. Αν δύο κατάλογοι πιστεύουν και οι δύο ότι κατέχουν έναν πίνακα, θα περάσετε ένα τρίμηνο ξεμπερδεύοντάς το.

Η διακυβέρνηση ακολουθεί το ίδιο μοτίβο. Το Snowflake Horizon Catalog καλύπτει πολιτικές πρόσβασης, masking, lineage και audit μέσα στο Snowflake και επεκτείνεται πλέον σε πίνακες Iceberg. Το Unity Catalog κάνει το ίδιο για το Databricks σε πίνακες, αρχεία, μοντέλα και AI functions.

Η Databricks έκανε open source το Unity Catalog το 2024. Ο οδηγός μου για τη διακυβέρνηση με το Unity Catalog εμβαθύνει.

Στη δουλειά στην άμυνα, η διακυβέρνηση είναι συνήθως ο καθοριστικός παράγοντας, όχι η ταχύτητα των queries. Ο διαχωρισμός διαβαθμισμένων και μη διαβαθμισμένων, τα δεδομένα υπό έλεγχο εξαγωγών και τα ίχνη audit που αντέχουν σε ένα μακρύ πρόγραμμα μετράνε περισσότερο από τα διαγράμματα benchmark. Και οι δύο πλατφόρμες κάνουν λεπτομερή έλεγχο πρόσβασης.

Αυτό που διαφέρει είναι σε πόσα σημεία πρέπει να οριστεί μια πολιτική. Λιγότεροι κατάλογοι σημαίνουν λιγότερα κενά. Η ίδια λογική ισχύει μόλις οι AI agents αρχίσουν να ρωτούν αυτά τα δεδομένα, γι' αυτό θα έγραφα το πλαίσιο διακυβέρνησης AI πριν μπει σε λειτουργία ο πρώτος agent.

Ο πίνακας συνοψίζει τη σύγκριση τον Οκτώβριο του 2026. Οι τιμές είναι τιμές καταλόγου, ελεγμένες τον Οκτώβριο του 2026, για AWS US East.

Τομέας	Snowflake	Databricks
Σημείο εκκίνησης	SQL data warehouse, πλήρως διαχειριζόμενο	Spark, μηχανική δεδομένων και ML πάνω σε lakehouse
Προεπιλεγμένο storage	Storage που διαχειρίζεται το Snowflake ή Iceberg στο δικό σας storage	Το δικό σας cloud storage, Delta Lake από προεπιλογή
Ανοιχτά formats	Ανάγνωση και εγγραφή Iceberg, εξωτερικές μηχανές μέσω Horizon Catalog (GA)	Εγγενές Delta Lake, managed Iceberg στο Unity Catalog (ανακοινώθηκε GA τον Μάιο του 2026)
Διακυβέρνηση	Horizon Catalog	Unity Catalog (open source από το 2024)
Μονάδα compute	Credits, χρέωση ανά δευτερόλεπτο, ελάχιστο 60 δευτερολέπτων	DBUs, η τιμή εξαρτάται από προϊόν και tier
Τιμή καταλόγου	$2 (Standard), $3 (Enterprise), $4 (Business Critical) ανά credit	$0,70 ανά DBU για SQL Serverless, με το cloud compute να περιλαμβάνεται
Ποιος πληρώνει τον λογαριασμό cloud	Το Snowflake, μέσα στο credit (εκτός από το Iceberg storage που κατέχετε)	Ο δικός σας λογαριασμός cloud στο classic compute· ενσωματωμένο στο serverless
Τιμή καταλόγου storage	$23 ανά TB τον μήνα on demand	Οι τιμές storage του παρόχου cloud σας
Λειτουργική προσπάθεια	Χαμηλή. Λίγες ρυθμίσεις	Μέτρια έως υψηλή στο classic compute, χαμηλότερη στο serverless
AI για επιχειρηματικούς χρήστες	Snowflake CoWork, πρώην Snowflake Intelligence (GA)	Genie One και Genie Agents (GA)
Ανάπτυξη agents	Cortex Agents (GA)	Agent Bricks (στοιχεία GA μέσα στο 2026)
Postgres	Snowflake Postgres (GA, επιλεγμένες περιοχές)	Lakebase (GA σε AWS και Azure)
Δεξιότητες που χρειάζεστε	SQL, μοντελοποίηση τύπου dbt, λίγη Python	Python, Spark, SQL, MLOps, cloud engineering

Οι βασικές τιμές δεν είναι συγκρίσιμες. Ένα credit και ένα DBU μετρούν διαφορετικά πράγματα και βρίσκονται πάνω σε διαφορετικές δομές κόστους.

Στη σελίδα τιμολόγησης του Snowflake, τα on-demand credits έχουν τιμή καταλόγου $2,00 για Standard, $3,00 για Enterprise και $4,00 για Business Critical στο AWS US East. Το storage κοστίζει $23 ανά TB τον μήνα on demand.

Το credit καλύπτει το compute, οπότε παίρνετε έναν λογαριασμό από το Snowflake. Οι τιμές αλλάζουν ανά περιοχή και cloud, και οι δυνατότητες AI χρησιμοποιούν ξεχωριστά AI credits.

Στη σελίδα τιμολόγησης SQL της Databricks, το SQL Serverless έχει τιμή καταλόγου $0,70 ανά DBU στο Premium plan, AWS US East, με το κόστος των cloud instances να περιλαμβάνεται. Το SQL Classic κοστίζει $0,22 και το SQL Pro $0,55 ανά DBU, αλλά αυτές οι τιμές δεν περιλαμβάνουν τις εικονικές μηχανές, που τις πληρώνετε χωριστά στο AWS, στο Azure ή στη Google.

Αυτός ο διαχωρισμός μετράει για έναν CFO. Με το classic compute του Databricks, το μισό κόστος βρίσκεται στο τιμολόγιο cloud σας και το μισό στο τιμολόγιο της Databricks.

Κανείς δεν κατέχει το σύνολο αν δεν βάλετε κάποιον να το κατέχει. Ο ενιαίος λογαριασμός του Snowflake διαβάζεται πιο εύκολα, αλλά και μεγαλώνει πιο εύκολα χωρίς να το προσέξετε.

Οι εταιρικές δεσμεύσεις και εκπτώσεις μετακινούν πολύ και τους δύο αριθμούς. Μη συγκρίνετε ποτέ τιμές καταλόγου και το ονομάζετε business case.

Τρέξτε τους ίδιους τρεις ή τέσσερις πραγματικούς φόρτους εργασίας και στις δύο, για τουλάχιστον μερικές εβδομάδες, και συγκρίνετε τα τιμολόγια. Ο οδηγός μου για την τιμολόγηση του Databricks και ο οδηγός μου για τα credits του Snowflake αναλύουν τους παράγοντες κόστους.

Οι κανόνες απόφασης λειτουργούν καλύτερα από τις λίστες δυνατοτήτων. Έτσι θα το έκρινα στις τέσσερις περιπτώσεις που βλέπω πιο συχνά.

Περίπτωση	Η συνήθης προτίμησή μου	Γιατί
Ομάδα Οικονομικών με έμφαση στο BI, αναφορές ERP, λίγοι μηχανικοί	Snowflake	Πρώτα SQL, χαμηλή λειτουργική επιβάρυνση, οι αναλυτές αυτοεξυπηρετούνται γρήγορα
Μεταποίηση με πολλά δεδομένα αισθητήρων, historians και ποιότητας, ML στον οδικό χάρτη	Databricks	Streaming, Python και ML είναι εγγενή· τα δεδομένα μένουν στο δικό σας storage
Ρυθμιζόμενη άμυνα με ανάγκες διαμονής δεδομένων και ελέγχου εξαγωγών	Οποιαδήποτε, ανάλογα με την περιοχή και τη διαπίστευση	Και οι δύο προσφέρουν περιοχές της αμερικανικής κυβέρνησης· ελέγξτε ακριβώς ποιες υπηρεσίες είναι διαθέσιμες εκεί
Ήδη βαθιά σε Microsoft Azure και Fabric	Πρώτα Azure Databricks, Snowflake αν κυριαρχεί η SQL	Το Azure Databricks είναι υπηρεσία first-party της Microsoft με χρέωση και υποστήριξη από τη Microsoft

Μερικές σημειώσεις πίσω από αυτόν τον πίνακα.

1. Οικονομικά και αναφορές ERP. Το μεγαλύτερο μέρος της αξίας βρίσκεται σε μοντελοποιημένα δεδομένα SAP, Oracle ή Microsoft Dynamics 365, συνδεδεμένα και συμφωνημένα. Αυτό είναι δουλειά SQL. Η χαμηλότερη λειτουργική επιβάρυνση του Snowflake συνήθως κερδίζει. Ο οδηγός μου για τη μεταφορά δεδομένων ERP στο Snowflake καλύπτει την πλευρά της εξαγωγής.
2. Μεταποίηση. Στα προγράμματα μεταποίησης όπου έχω δουλέψει, ο όγκος προέρχεται από μηχανές, όχι από το ERP. Τα δεδομένα που έκριναν την επιλογή ήταν δεδομένα αισθητήρων και μηχανών, και έσπρωξαν προς το Databricks. Τα δεδομένα αισθητήρων υψηλής συχνότητας, τα συμβάντα MES και οι εικόνες ποιότητας χρειάζονται δεξιότητες μηχανικής περισσότερο από δεξιότητες αναφορών. Το Databricks τα χειρίζεται εγγενώς.
3. Άμυνα. Κανένα από τα δύο προϊόντα δεν τρέχει on premises. Και τα δύο είναι SaaS σε δημόσιο ή κυβερνητικό cloud. Το Snowflake αναφέρει περιοχές US Gov και DoD στη σελίδα τιμολόγησής του. Το Databricks τρέχει στο AWS GovCloud με FedRAMP High, συν ένα ξεχωριστό περιβάλλον DoD IL5. Εκτός ΗΠΑ, ελέγξτε ποιες κυρίαρχες περιοχές υπάρχουν και ποιες δυνατότητες έχουν φτάσει εκεί. Οι λίστες δυνατοτήτων στις κυβερνητικές περιοχές υστερούν σε σχέση με τις εμπορικές.
4. Οργανισμοί Microsoft. Το Snowflake λειτουργεί καλά και στο Azure, και η Microsoft ανακοίνωσε τη διαλειτουργικότητα OneLake και Snowflake ως GA. Η σύγκρισή μου Databricks vs Microsoft Fabric καλύπτει αυτή την επιλογή.

Οι πελάτες SAP έχουν ακόμη ένα δεδομένο. Το SAP Business Data Cloud έχει πλέον zero-copy connectors και προς τις δύο πλατφόρμες.

Το Snowflake αναφέρει τον SAP BDC connector του ως GA από τον Μάιο του 2026 και το Databricks συνδέεται μέσω του SAP BDC Connect. Αυτό αφαιρεί ένα επιχείρημα και για τις δύο πλευρές.

Πολλές μεγάλες εταιρείες καταλήγουν και με τα δύο. Η μηχανική διάλεξε Databricks, τα Οικονομικά διάλεξαν Snowflake και κανείς δεν ήθελε να τσακωθεί γι' αυτό.

Αυτό μπορεί να λειτουργήσει. Συνήθως κοστίζει περισσότερο απ' όσο θα έπρεπε.

Όπου έχω δει τις δύο πλατφόρμες να χρησιμοποιούνται μαζί, ήταν κυρίως για να ελεγχθούν τα αποτελέσματα. Η μία πλατφόρμα έλεγχε τα αποτελέσματα της άλλης.

Δεν ήταν σχεδιασμένος μακροπρόθεσμος καταμερισμός. Αν αυτός είναι ο λόγος που τρέχετε και τις δύο, βάλτε ημερομηνία λήξης στην παράλληλη λειτουργία.

Η σπατάλη προέρχεται από τρία σημεία:

1. Δύο αντίγραφα των ίδιων δεδομένων. Ακατέργαστα δεδομένα ERP και εργοστασίου που προσγειώνονται δύο φορές, αποθηκεύονται δύο φορές και ανανεώνονται δύο φορές.
2. Δύο pipelines για την ίδια πηγή. Δύο ομάδες που εξάγουν από το ίδιο σύστημα SAP, Oracle ή Dynamics 365, συχνά με διαφορετικούς επιχειρηματικούς κανόνες.
3. Δύο μοντέλα διακυβέρνησης. Πολιτικές πρόσβασης ορισμένες στο Horizon και ξανά στο Unity Catalog, που αποκλίνουν σταδιακά.

Η λύση είναι ένας γραπτός καταμερισμός. Διαλέξτε μία πλατφόρμα που κατέχει την εισαγωγή δεδομένων και το επιμελημένο επίπεδο. Αποθηκεύστε τους κοινούς πίνακες μία φορά, σε Iceberg, με έναν κατάλογο ως κύριο.

Αφήστε την άλλη πλατφόρμα να διαβάζει αυτούς τους πίνακες αντί να τους αντιγράφει. Ορίστε έναν μοναδικό υπεύθυνο για τον συνολικό λογαριασμό.

Θα έβαζα επίσης ημερομηνία επανεξέτασης. Αν μετά από έναν χρόνο η μία πλατφόρμα εξυπηρετεί λιγότερες από μια χούφτα χρήσεις, ενοποιήστε.

Μην ξεκινήσετε με επίδειξη προμηθευτή. Ξεκινήστε με μια λίστα με τις πέντε κυριότερες χρήσεις δεδομένων σας για τα επόμενα δύο χρόνια, ποιος θα τις χτίσει και ποιες δεξιότητες έχετε σήμερα. Αυτή η λίστα συνήθως απαντά στο ερώτημα πριν από οποιοδήποτε proof of concept.

Μετά τρέξτε ένα σύντομο, πληρωμένο proof of concept σε πραγματικά δεδομένα: μία περίπτωση οικονομικών αναφορών και μία περίπτωση μηχανικής ή AI. Συγκρίνετε κόστος, προσπάθεια και την εμπειρία των δικών σας ανθρώπων. Αν θέλετε μια ανεξάρτητη ματιά στην απόφαση ή στους εμπορικούς όρους, επικοινωνήστε μαζί μου.

Είναι καλύτερο το Snowflake ή το Databricks;

Κανένα δεν είναι καλύτερο γενικά. Το Snowflake ταιριάζει συνήθως πιο απλά για SQL analytics και BI με μικρή ομάδα μηχανικών. Το Databricks ταιριάζει συνήθως καλύτερα για μηχανική δεδομένων, streaming και μηχανική μάθηση. Το 2026 το καθένα καλύπτει το μεγαλύτερο μέρος του πεδίου του άλλου, οπότε η απόφαση στηρίζεται στις δεξιότητες, τους φόρτους εργασίας σας και στο πώς θέλετε να πληρώνετε.

Είναι το Databricks φθηνότερο από το Snowflake;

Εξαρτάται από τον φόρτο εργασίας και από το πώς μετράτε. Το credit του Snowflake περιλαμβάνει το compute. Στο classic compute του Databricks πληρώνετε DBUs στην Databricks συν κόστος εικονικών μηχανών στον πάροχο cloud σας. Το serverless Databricks τα ενσωματώνει και τα δύο. Η μόνη αξιόπιστη σύγκριση είναι να τρέξετε τους ίδιους πραγματικούς φόρτους και στις δύο και να συγκρίνετε τα τιμολόγια μετά τις εκπτώσεις.

Μπορούν το Snowflake και το Databricks να μοιράζονται τα ίδια δεδομένα;

Ναι. Και τα δύο διαβάζουν και γράφουν πίνακες Apache Iceberg, και εξωτερικές μηχανές έχουν πρόσβαση σε πίνακες Iceberg που διαχειρίζεται το Snowflake μέσω του Horizon Catalog. Αποφασίστε ποιος κατάλογος κατέχει κάθε πίνακα, αποθηκεύστε τον μία φορά και αφήστε την άλλη πλατφόρμα να τον διαβάζει. Έτσι αποφεύγετε να πληρώνετε δύο φορές για storage και pipelines.

Υποστηρίζει το Snowflake μηχανική μάθηση και Python;

Ναι. Το Snowpark τρέχει Python, Java και Scala μέσα στο Snowflake, και οι Cortex AI Functions και τα Cortex Agents είναι γενικά διαθέσιμα. Οι ομάδες με βαριά προσαρμοσμένη ML, streaming ή φόρτους Spark εξακολουθούν να βρίσκουν το Databricks πιο φυσικό.

Μπορούν το Snowflake ή το Databricks να τρέξουν on premises για την άμυνα;

Όχι. Και τα δύο είναι υπηρεσίες cloud. Για ρυθμιζόμενη αμυντική δουλειά, το Snowflake προσφέρει περιοχές της αμερικανικής κυβέρνησης, συμπεριλαμβανομένης μιας περιοχής DoD, και το Databricks τρέχει στο AWS GovCloud με FedRAMP High και ένα ξεχωριστό περιβάλλον DoD IL5. Ελέγξτε ποιες δυνατότητες είναι διαθέσιμες στη συγκεκριμένη περιοχή σας, γιατί οι κυβερνητικές περιοχές υστερούν σε σχέση με τις εμπορικές.

Να χρησιμοποιήσω Snowflake ή Databricks με το Microsoft Fabric;

Και τα δύο λειτουργούν με τη Microsoft. Το Azure Databricks είναι υπηρεσία first-party του Azure με χρέωση και υποστήριξη από τη Microsoft. Το Snowflake έχει διαλειτουργικότητα GA με το OneLake. Αν οι ομάδες σας είναι κυρίως SQL και Power BI, εξετάστε σοβαρά αν το Fabric από μόνο του καλύπτει την ανάγκη πριν προσθέσετε οποιοδήποτε από τα δύο.