Snowflake vs Databricks: come scegliere nel 2026

Snowflake vs Databricks si riduce a dove parte il suo lavoro. Se la maggior parte del valore sta in SQL, dashboard e reporting finanziario gestiti da analisti, Snowflake è di solito la scelta più semplice. Se la maggior parte sta in data engineering, dati da sensori e machine learning costruiti da ingegneri, Databricks di solito si adatta meglio.

Questa regola ha retto per anni. Nel 2026 regge ancora, ma in modo meno netto. Snowflake ora esegue Python, Postgres e agenti AI.

Databricks ora esegue SQL warehouse serverless, Postgres e AI per gli utenti di business. Il divario di funzionalità si è chiuso. Quello di modello operativo no.

Ho lavorato con entrambe le piattaforme in programmi nel manifatturiero e nella difesa. Questa guida è per il CIO, il CFO o il responsabile dei dati che deve sceglierne una, o giustificare il mantenimento di entrambe. Tratta origini, architettura, formati aperti, governance, prezzi, AI e competenze necessarie, poi fornisce regole di scelta per situazione.

Le origini plasmano ancora i prodotti, i prezzi e le persone che li vendono.

Snowflake è nato come data warehouse cloud. Storage e compute sono separati, il servizio è completamente gestito e SQL è la lingua principale.

Non si fa tuning dei cluster. Si dimensiona un warehouse, si eseguono le query e si pagano i secondi in cui gira.

Databricks è nato da Apache Spark, costruito dalle persone che hanno creato Spark. Il suo baricentro è il data engineering, lo streaming e il machine learning su file nell'object storage cloud, con il formato di tabella Delta Lake. L'ha chiamato lakehouse, e il data warehousing SQL è arrivato dopo.

Baricentro

Snowflake

• Prima di tutto SQL, servizio completamente gestito
• Analisti e team di BI si trovano subito a loro agio
• Python tramite Snowpark e container aggiunto dopo
• Meno parametri, meno modi di sbagliare

Databricks

• Prima di tutto Spark, Python e notebook
• Data engineer e data scientist si trovano a loro agio
• SQL warehouse e BI aggiunti dopo
• Più controllo, più cose da gestire

Entrambe hanno passato tre anni a entrare l'una nel territorio dell'altra. Ecco la situazione nel 2026, verificata sulle note di rilascio ufficiali:

1. Postgres. Snowflake Postgres, costruito sulla tecnologia dell'acquisizione di Crunchy Data, è diventato disponibile in GA il 24 febbraio 2026 in regioni AWS e Azure selezionate. Databricks Lakebase, il suo Postgres serverless, è passato in GA su AWS a gennaio 2026 e su Azure a marzo 2026.
2. Acquisizione dei dati. Snowflake Openflow, basato su Apache NiFi, è in GA. Gira dentro Snowflake su AWS, Azure e GCP, oppure nel suo account AWS. Databricks ha Lakeflow Connect, con pipeline costruite su Spark Declarative Pipelines.
3. AI per gli utenti di business. Snowflake Intelligence è passato in GA a novembre 2025, insieme a Cortex Agents e Cortex AI Functions, ed è stato rinominato Snowflake CoWork a giugno 2026. Databricks ha lanciato Genie One e Genie Agents (in precedenza Genie Spaces) in GA a giugno 2026. Genie App Builder è passato in private preview.
4. Costruzione di agenti. I componenti di Databricks Agent Bricks sono arrivati in GA per gradi nel corso del 2026: Knowledge Assistant a gennaio, Supervisor Agent a febbraio, Document Intelligence e Custom Agents ad aprile. Databricks ora indirizza i nuovi agenti low-code verso i Genie Agents e indica Knowledge Assistant e Supervisor Agent come legacy. L'equivalente di Snowflake è Cortex Agents.

È qui che oggi sta la differenza che conta.

Snowflake per impostazione predefinita conserva i dati nel proprio storage gestito. Si possono usare anche tabelle Apache Iceberg, archiviate nel proprio cloud storage.

Motori esterni come Spark possono leggere e scrivere tabelle Iceberg gestite da Snowflake tramite Horizon Catalog; le scritture sono passate in GA a maggio 2026. Snowflake indica che la fatturazione di quell'accesso da motori esterni parte nella seconda metà del 2026, quindi chieda informazioni in merito.

Databricks per impostazione predefinita conserva i dati nel suo cloud storage in Delta Lake. Unity Catalog li governa.

Databricks ha annunciato le tabelle Iceberg gestite in Unity Catalog come GA a maggio 2026, anche se alcune pagine della documentazione Databricks riportavano ancora un'etichetta di public preview quando ho controllato. Verifichi lo stato per il suo cloud e la sua regione prima di progettarci intorno.

Quindi la guerra dei formati è in gran parte finita. Entrambe leggono e scrivono Iceberg.

Le vere domande sono quale catalogo è il master e quale motore scrive su quale tabella. Se due cataloghi pensano entrambi di possedere una tabella, passerà un trimestre a sbrogliare la situazione.

La governance segue lo stesso schema. Snowflake Horizon Catalog copre policy di accesso, mascheramento, lineage e audit dentro Snowflake, e ora si estende alle tabelle Iceberg. Unity Catalog fa lo stesso per Databricks su tabelle, file, modelli e funzioni di AI.

Databricks ha reso open source Unity Catalog nel 2024. La mia guida alla governance con Unity Catalog approfondisce il tema.

Nel lavoro per la difesa, il fattore decisivo è di solito la governance, non la velocità delle query. Separazione tra classificato e non classificato, dati soggetti a controllo delle esportazioni e audit trail che resistono per tutta la durata di un lungo programma contano più dei grafici dei benchmark. Entrambe le piattaforme sanno gestire un controllo degli accessi granulare.

Ciò che cambia è in quanti punti va definita una policy. Meno cataloghi significano meno lacune. La stessa logica vale quando gli agenti AI iniziano a interrogare quei dati, ed è per questo che scriverei il framework di governance dell'AI prima che il primo agente vada in produzione.

Questa tabella riassume il confronto a ottobre 2026. I prezzi sono di listino, verificati a ottobre 2026, per AWS US East.

Ambito	Snowflake	Databricks
Punto di partenza	Data warehouse SQL, completamente gestito	Spark, data engineering e ML su un lakehouse
Storage predefinito	Storage gestito da Snowflake, oppure Iceberg nel suo storage	Il suo cloud storage, Delta Lake per impostazione predefinita
Formati aperti	Lettura e scrittura Iceberg, motori esterni tramite Horizon Catalog (GA)	Delta Lake nativo, Iceberg gestito in Unity Catalog (GA annunciata a maggio 2026)
Governance	Horizon Catalog	Unity Catalog (open source dal 2024)
Unità di compute	Crediti, fatturazione al secondo, minimo di 60 secondi	DBU, tariffa in base a prodotto e tier
Prezzo di listino	$2 (Standard), $3 (Enterprise), $4 (Business Critical) per credito	$0,70 per DBU per SQL Serverless, compute cloud incluso
Chi paga la fattura cloud	Snowflake, dentro il credito (tranne lo storage Iceberg di sua proprietà)	Il suo account cloud sul compute classico; incluso nel serverless
Prezzo di listino dello storage	$23 per TB al mese on demand	Le tariffe di storage del suo cloud provider
Impegno operativo	Basso. Pochi parametri da regolare	Medio-alto sul compute classico, più basso sul serverless
AI per gli utenti di business	Snowflake CoWork, in precedenza Snowflake Intelligence (GA)	Genie One e Genie Agents (GA)
Costruzione di agenti	Cortex Agents (GA)	Agent Bricks (componenti in GA nel corso del 2026)
Postgres	Snowflake Postgres (GA, regioni selezionate)	Lakebase (GA su AWS e Azure)
Competenze necessarie	SQL, modellazione in stile dbt, un po' di Python	Python, Spark, SQL, MLOps, cloud engineering

Le tariffe di riferimento non sono confrontabili. Un credito e un DBU misurano cose diverse e poggiano su strutture di costo diverse.

Sulla pagina dei prezzi di Snowflake, i crediti on demand hanno un prezzo di listino di $2,00 per Standard, $3,00 per Enterprise e $4,00 per Business Critical su AWS US East. Lo storage costa $23 per TB al mese on demand.

Il credito copre il compute, quindi riceve un'unica fattura da Snowflake. I prezzi cambiano per regione e cloud, e le funzionalità di AI usano AI credit separati.

Sulla pagina dei prezzi SQL di Databricks, SQL Serverless ha un listino di $0,70 per DBU sul piano Premium, AWS US East, con il costo delle istanze cloud incluso. SQL Classic costa $0,22 e SQL Pro $0,55 per DBU, ma questi escludono le macchine virtuali, che paga separatamente ad AWS, Azure o Google.

Questa divisione conta per un CFO. Con il compute classico di Databricks, metà del costo sta sulla fattura del cloud e metà su quella di Databricks.

Nessuno è responsabile del totale, a meno che non renda qualcuno responsabile. L'unica fattura di Snowflake è più facile da leggere, ma è anche più facile da far crescere senza accorgersene.

Gli impegni enterprise e gli sconti spostano molto entrambi i numeri. Non confronti mai i prezzi di listino chiamandolo business case.

Esegua gli stessi tre o quattro workload reali su entrambe, per almeno qualche settimana, e confronti le fatture. La mia guida ai prezzi di Databricks e la guida ai crediti Snowflake analizzano i fattori di costo.

Le regole di scelta funzionano meglio delle checklist di funzionalità. Ecco come deciderei nelle quattro situazioni che vedo più spesso.

Situazione	La mia tendenza abituale	Perché
Team finanziario orientato alla BI, reporting ERP, pochi ingegneri	Snowflake	Prima di tutto SQL, poca gestione operativa, gli analisti diventano autonomi in fretta
Manifatturiero con molti dati da sensori, historian e qualità, ML nella roadmap	Databricks	Streaming, Python e ML sono nativi; i dati restano nel suo storage
Difesa regolamentata con esigenze di residenza e controllo delle esportazioni	Entrambe, la scelta dipende da regione e accreditamento	Entrambe offrono regioni governative statunitensi; verifichi quali servizi sono disponibili lì
Già molto dentro Microsoft Azure e Fabric	Prima Azure Databricks, Snowflake se domina SQL	Azure Databricks è un servizio Microsoft di prima parte con fatturazione e supporto Microsoft

Qualche nota dietro questa tabella.

1. Finanza e reporting ERP. La maggior parte del valore sta in dati SAP, Oracle o Microsoft Dynamics 365 modellati, uniti e riconciliati. È lavoro SQL. Il minore impegno operativo di Snowflake di solito vince. La mia guida su come portare i dati ERP in Snowflake copre il lato dell'estrazione.
2. Manifatturiero. Nei programmi manifatturieri su cui ho lavorato, il volume arriva dalle macchine, non dall'ERP. I dati che hanno deciso la scelta erano quelli di sensori e macchine, e hanno spinto verso Databricks. Dati da sensori ad alta frequenza, eventi MES e immagini di qualità richiedono competenze di engineering più che di reporting. Databricks li gestisce in modo nativo.
3. Difesa. Nessuno dei due prodotti gira on premise. Entrambi sono SaaS su cloud pubblico o governativo. Snowflake elenca regioni US Gov e DoD nella sua pagina dei prezzi. Databricks gira su AWS GovCloud con FedRAMP High, più un ambiente DoD IL5 separato. Fuori dagli Stati Uniti, verifichi quali regioni sovrane esistono e quali funzionalità ci sono arrivate. Gli elenchi di funzionalità nelle regioni governative sono indietro rispetto a quelle commerciali.
4. Aziende Microsoft. Snowflake funziona bene anche su Azure, e Microsoft ha annunciato in GA l'interoperabilità tra OneLake e Snowflake. Il mio confronto Databricks vs Microsoft Fabric tratta questa scelta.

I clienti SAP hanno un elemento in più da considerare. SAP Business Data Cloud ora ha connettori zero-copy verso entrambe le piattaforme.

Snowflake indica il suo connettore SAP BDC come GA da maggio 2026, e Databricks si collega tramite SAP BDC Connect. Questo toglie un argomento a entrambe le parti.

Molte grandi aziende finiscono per averle entrambe. L'engineering ha scelto Databricks, la finanza ha scelto Snowflake, e nessuno voleva litigare.

Può funzionare. Di solito costa più del dovuto.

Dove ho visto usare insieme le due piattaforme, era soprattutto per verificare i risultati. Una piattaforma controllava i risultati dell'altra.

Non era una divisione pianificata a lungo termine. Se è questo il motivo per cui le usa entrambe, fissi una data di fine per l'esecuzione in parallelo.

Lo spreco nasce da tre fonti:

1. Due copie degli stessi dati. Dati grezzi ERP e di stabilimento caricati due volte, archiviati due volte e aggiornati due volte.
2. Due pipeline per la stessa sorgente. Due team che estraggono dallo stesso sistema SAP, Oracle o Dynamics 365, spesso con regole di business diverse.
3. Due modelli di governance. Policy di accesso definite in Horizon e di nuovo in Unity Catalog, che si allontanano tra loro.

La soluzione è una divisione messa per iscritto. Scelga una piattaforma responsabile dell'acquisizione e del livello curato. Archivi le tabelle condivise una sola volta, in Iceberg, con un solo catalogo come master.

Lasci che l'altra piattaforma legga quelle tabelle invece di copiarle. Assegni un unico responsabile per la fattura complessiva.

Fisserei anche una data di revisione. Se dopo un anno una piattaforma serve meno di una manciata di casi d'uso, consolidi.

Non parta da una demo del fornitore. Parta da un elenco dei suoi cinque principali casi d'uso sui dati per i prossimi due anni, di chi li costruirà e di quali competenze ha oggi. Quell'elenco di solito risponde alla domanda prima di qualsiasi proof of concept.

Poi esegua una proof of concept breve e a pagamento su dati reali: un caso di reporting finanziario e un caso di engineering o di AI. Confronti costi, impegno e l'esperienza delle sue persone. Se desidera un parere indipendente sulla decisione o sulle condizioni commerciali, mi contatti.

È meglio Snowflake o Databricks?

In generale nessuno dei due è migliore. Snowflake è di solito la scelta più semplice per analytics SQL e BI con un piccolo team di engineering. Databricks è di solito la scelta migliore per data engineering, streaming e machine learning. Nel 2026 ciascuno copre gran parte del terreno dell'altro, quindi la decisione dipende da competenze, workload e da come vuole pagare.

Databricks costa meno di Snowflake?

Dipende dal workload e da come si fanno i conti. Il credito Snowflake include il compute. Sul compute classico di Databricks paga i DBU a Databricks più i costi delle macchine virtuali al suo cloud provider. Databricks serverless include entrambi. L'unico confronto affidabile è eseguire gli stessi workload reali su entrambe e confrontare le fatture al netto degli sconti.

Snowflake e Databricks possono condividere gli stessi dati?

Sì. Entrambe leggono e scrivono tabelle Apache Iceberg, e i motori esterni possono accedere alle tabelle Iceberg gestite da Snowflake tramite Horizon Catalog. Decida quale catalogo possiede ogni tabella, la archivi una sola volta e lasci che l'altra piattaforma la legga. Così evita di pagare due volte storage e pipeline.

Snowflake supporta machine learning e Python?

Sì. Snowpark esegue Python, Java e Scala dentro Snowflake, e Cortex AI Functions e Cortex Agents sono in disponibilità generale. I team con molto ML personalizzato, streaming o workload Spark tendono comunque a trovare Databricks più naturale.

Snowflake o Databricks possono girare on premise per la difesa?

No. Entrambi sono servizi cloud. Per il lavoro regolamentato nella difesa, Snowflake offre regioni governative statunitensi, inclusa una regione DoD, e Databricks gira su AWS GovCloud con FedRAMP High e un ambiente DoD IL5 separato. Verifichi quali funzionalità sono disponibili nella sua regione esatta, perché le regioni governative sono indietro rispetto a quelle commerciali.

Con Microsoft Fabric conviene usare Snowflake o Databricks?

Entrambi funzionano con Microsoft. Azure Databricks è un servizio Azure di prima parte con fatturazione e supporto Microsoft. Snowflake ha un'interoperabilità con OneLake in GA. Se i suoi team lavorano soprattutto con SQL e Power BI, valuti con attenzione se Fabric da solo copre l'esigenza prima di aggiungere uno dei due.