Databricks vs Microsoft Fabric: een beslisgids

Databricks vs Microsoft Fabric draait om de vraag wie de data gebruikt. Komt het meeste in Power BI terecht en denkt uw team in SQL, dan is Fabric meestal de snellere en eenvoudigere keuze. Liggen uw lastige problemen bij engineering, streaming, machine learning of meer dan één cloud, dan is Databricks het sterkere platform.

Voor veel organisaties die zwaar op Microsoft leunen, is het eerlijke antwoord: allebei. Azure Databricks doet het zware engineeringwerk.

Fabric en Power BI bedienen de business. Dat werkt, maar alleen als u de naad tussen beide bewust ontwerpt.

In de programma's in de maakindustrie en defensie waaraan ik heb gewerkt, hangt de beslissing zelden af van featurelijsten. Ze hangt af van het kostenmodel, de vaardigheden, de beveiligingsgrenzen en waar de data mag staan.

Beide zijn lakehouses op open tabelformaten. Ze verschillen in wie eigenaar is van de opslag en hoe u voor compute betaalt.

Microsoft Fabric is een SaaS-platform. Alles komt in OneLake terecht, één logisch lake per tenant, met tabellen opgeslagen in Delta-formaat. Lakehouse, warehouse, pipelines, Real-Time Intelligence en Power BI putten allemaal uit één gedeelde capaciteit.

Shortcuts verwijzen naar data in andere opslag zonder die te kopiëren. Mirroring haalt databases en externe catalogi binnen.

Databricks draait in uw cloudaccount (op Azure als Azure Databricks, een first-party dienst van Microsoft). Uw data staat in uw eigen opslag, beheerd door Unity Catalog. Compute bestaat uit clusters, SQL warehouses of serverless, per workload gemeten in Databricks Units (DBU's).

Op het gebied van openheid is het verschil kleiner geworden. OneLake virtualiseert metadata, zodat een Delta-tabel als Iceberg kan worden gelezen en een Iceberg-tabel als Delta. Er zijn echte grenzen: alleen Parquet, Iceberg V2 als output, en equality deletes breken de conversie.

Managed Iceberg-tabellen in Unity Catalog zijn algemeen beschikbaar, waarbij externe engines lezen en schrijven via de Iceberg REST Catalog API van Unity Catalog. Geen van beide platforms sluit uw data op in een eigen formaat. Beide binden wel uw pipelines, beveiligingsmodel en vaardigheden, en daar zitten de echte overstapkosten.

De brug tussen beide is voor een Microsoft-organisatie het belangrijkst. Fabric kan een Azure Databricks Unity Catalog mirroren als catalogusitem, algemeen beschikbaar. Alleen de metadata wordt gemirrord.

De data wordt ter plekke gelezen via shortcuts. Eén addertje: rechten uit Unity Catalog gaan niet mee. Fabric past zijn eigen rechtenmodel toe.

Fabric verkoopt capaciteit in F-SKU's, van F2 tot F8192, gemeten in capacity units (CU's). Azure rekent per seconde af zonder verplichting, of u reserveert voor een jaar. In East US is de pay-as-you-go-lijstprijs $0.18 per CU-uur.

Daarmee kost een F64 ongeveer $11.52 per uur, grofweg $8,400 per maand als hij doorloopt. Volgens Microsoft bespaart een reservering ongeveer 41% ten opzichte van pay-as-you-go.

OneLake hot storage staat genoteerd op $0.026 per GB per maand. Zie de prijspagina van Microsoft Fabric.

F64 is ook een licentiedrempel. Volgens de licentiedocumentatie van Fabric heeft onder F64 iedereen die Power BI-content bekijkt een Pro- of Premium Per User-licentie nodig.

Vanaf F64 kunnen kijkers met een gratis licentie en een viewer-rol rapporten lezen. Bij een paar honderd rapportlezers kan dat alleen al de SKU bepalen.

Azure Databricks rekent DBU's per type workload, plus de onderliggende Azure-VM's voor klassieke compute. Serverless tarieven zijn inclusief de compute.

Hieronder de Premium-lijstprijzen voor East US. Zie de prijspagina van Azure Databricks.

1. Jobs compute: $0.30 per DBU-uur.
2. All-purpose compute (interactieve notebooks): $0.55 per DBU-uur.
3. SQL Pro: $0.55 per DBU-uur. Serverless SQL: $0.70 per DBU-uur.
4. Serverless jobs: $0.45 per DBU-uur. Serverless interactieve compute: $0.95 per DBU-uur.

Alle bedragen zijn lijstprijzen, gecontroleerd in oktober 2026, voor East US. Andere regio's wijken af.

Enterprise agreements, voorafbetaalde commitments bij Databricks en Azure-reserveringen veranderen het werkelijke bedrag. Mijn gids over de prijzen van Databricks gaat dieper in op DBU's.

Wat dit in de praktijk betekent:

1. Fabric is voorspelbaar maar gedeeld. Eén zware Spark-job kan de Power BI-rapporten op dezelfde capaciteit afknijpen. Iemand moet de capaciteit beheren als een gedeelde server.
2. Databricks is fijnmazig maar lekt. Elke workload kost precies wat hij gebruikt. Clusters die blijven draaien, te grote warehouses en all-purpose compute voor geplande jobs zijn de gebruikelijke lekken.
3. Vergelijk de totale kosten op echte workloads. Prijs uw tien belangrijkste pipelines en uw drukste rapportage-uur op beide platforms. Een spreadsheet met lijstprijzen bewijst niets.

De tabel behandelt de punten die voor een organisatie die zwaar op Microsoft leunt meestal de doorslag geven.

Criterium	Microsoft Fabric	Databricks (Azure Databricks)
Leveringsmodel	SaaS, één OneLake voor de hele tenant	Platform in uw eigen cloudaccount en opslag
Prijsmodel	F-SKU-capaciteit, pay-as-you-go of gereserveerd	DBU's per workload, plus VM's voor klassieke compute
Diepgang data engineering	Goed voor SQL, pipelines, Dataflows en Spark-notebooks	Dieper: Spark-tuning, streaming, declaratieve pipelines, CI/CD
ML en GenAI	Copilot in Fabric, Fabric data agents (GA), ML-modellen en experimenten	Model serving, MLflow, Genie, Agent Bricks
Power BI	Native; Direct Lake op OneLake	Via mirroring naar Fabric, of DirectQuery en Import
Governance	Fabric-rechten, OneLake-beveiliging, Purview, gevoeligheidslabels	Unity Catalog; Purview kan het scannen
Multi-cloud	Alleen Azure	Azure, AWS en Google Cloud
Passende vaardigheden	Power BI-, SQL- en Microsoft-datateams	Data engineers, Python en Spark, ML-engineers

Power BI en Direct Lake. Met Direct Lake leest een Power BI-semantisch model Delta-tabellen in OneLake rechtstreeks in het geheugen, zonder import-refresh. Het is de sterkste reden om Fabric te gebruiken.

Het vereist een Fabric-capaciteit, en de tabellimieten stijgen met de SKU. Een gemirrorde Azure Databricks-catalogus is een ondersteunde Direct Lake-bron, dus gold-tabellen die in Databricks zijn gebouwd kunnen Direct Lake-rapporten voeden.

ML en GenAI. Fabric data agents, die vragen in gewone taal over OneLake-data beantwoorden, zijn algemeen beschikbaar. Sommige integraties, zoals het gebruik ervan vanuit Microsoft 365 Copilot, zijn nog in preview. Copilot in Fabric vereist een betaalde capaciteit van F2 of groter en verbruikt daarvan.

Op Databricks laat Genie zakelijke gebruikers beheerde tabellen in gewone taal bevragen. Agent Bricks is het platform om eigen agents in code te bouwen en uit te rollen.

Databricks noemt Knowledge Assistant en Supervisor Agent nu legacy en verwijst nieuw low-codewerk naar Genie Agents. Mijn artikel over Genie en Agent Bricks behandelt dit in detail.

Governance. Unity Catalog is het volwassenere centrale control plane voor tabellen, modellen, lineage en fijnmazige toegang over workspaces en clouds heen. De governance van Fabric verbetert snel.

In een Microsoft-omgeving is Purview vaak al de catalogus voor de hele onderneming, en het kan metadata en lineage uit Unity Catalog scannen. Mijn gids over governance met Unity Catalog behandelt de kant van Databricks.

De meeste organisaties die zwaar op Microsoft leunen kiezen niet één van de twee. Ze draaien Azure Databricks voor ingestie, engineering en ML, en stellen daarna gecureerde tabellen beschikbaar aan Fabric voor Power BI. Met catalogusmirroring en Direct Lake wordt dat patroon nu goed ondersteund.

Het werkt als drie dingen kloppen:

1. Eén platform is eigenaar van elke laag. Databricks is eigenaar van bronze tot en met gold. Fabric is eigenaar van semantische modellen en rapporten. Niemand bouwt dezelfde tabel in beide opnieuw.
2. Beveiliging wordt twee keer ontworpen, in één keer. Mirroring kopieert de rechten uit Unity Catalog niet. Bepaal wie in Fabric eigenaar is van de regels op rij- en kolomniveau, en documenteer de mapping.
3. Iemand is eigenaar van de rekening voor beide. DBU's en capaciteit staan op verschillende kostenregels. Zonder één eigenaar optimaliseert elk team zijn eigen platform en stijgt het totaal.

Het mislukt wanneer Fabric ongemerkt een tweede engineeringplatform wordt en u eindigt met twee gold-lagen die elkaar tegenspreken. Waar ik "allebei gebruiken" heb zien misgaan, kwam het neer op twee dingen: de integratie tussen de platforms klopte niet, en niemand wist welk platform eigenaar was van de data. Ik stel de regel liever op dag één vast dan dat ik het later moet ontwarren.

Voor ERP-data (SAP, Oracle of Microsoft Dynamics 365) geldt dezelfde logica. Land en modelleer het één keer, op één plek. Mijn aantekeningen over ERP-modernisering en Clean Core leggen uit waarom de ERP-kant net zo belangrijk is als het platform.

Maakindustrie. Fabrieksdata is de stresstest. Feeds uit historians en MES, sensorstromen met hoge frequentie, kwaliteits- en onderhoudsrecords gekoppeld aan het ERP. Real-Time Intelligence in Fabric (eventstreams en eventhouses) kan goed overweg met operationele dashboards.

Voor streaming engineering op grote schaal, featurepipelines voor voorspellend onderhoud en ML op sensordata gebruik ik Databricks. Streaming en machine learning op sensor- en machinedata is waar het in mijn werk zijn plek verdient.

Defensie. Soevereiniteit en scheiding gaan voor. Gerubriceerde en ongerubriceerde omgevingen blijven gescheiden. Data onder exportcontrole (ITAR als categorie) vereist strikte toegangscontrole en audit.

Programma's lopen decennia. Controleer hier de beschikbaarheid voordat u iets ontwerpt, want de government clouds lopen achter op commerciële Azure.

1. Fabric in GCC High. Volgens Microsoft Learn, gecontroleerd in oktober 2026, draait Fabric in US Gov Virginia en US Gov Texas. De kernworkloads zijn beschikbaar, waaronder lakehouse, warehouse, pipelines en Power BI met Direct Lake. Customer-managed keys, de meeste mirroringbronnen, workspace Private Link en Copilot voor Power BI worden niet ondersteund. De FedRAMP High-autorisatie voor GCC High wordt nog beoordeeld.
2. Azure Databricks in Azure Government. Volgens de regionale featurelijst van Azure Databricks, bijgewerkt op 1 oktober 2026, ondersteunen de US Gov-regio's Databricks SQL en Unity Catalog niet. Ook serverless en de nieuwere AI-functies ontbreken. Databricks heeft aangekondigd het volledige platform naar Azure Government te brengen. Controleer op de dag dat u beslist wat er in uw regio live is.

Buiten de VS geldt dezelfde discipline. Controleer de regionale tabellen voor de exacte Azure-regio waaraan u gebonden bent. Verschillende serverless- en AI-functies van Databricks vereisen in sommige regio's verwerking over geografische grenzen heen, wat voor soevereine data onbespreekbaar kan zijn.

Kies Fabric als:

1. Power BI de belangrijkste afnemer is en u Direct Lake wilt.
2. Uw team vooral SQL, Power BI en Microsoft kent, met weinig diepgang in Spark.
3. U één capaciteitsrekening en SaaS-beheer wilt, geen platform engineering.
4. U honderden rapportlezers hebt en de licenties vanaf F64 de rekensom laten kloppen.

Kies Databricks als:

1. Data engineering, streaming of ML het moeilijke deel is, niet de rapportage.
2. U op meer dan één cloud draait, of dat verwacht.
3. U Unity Catalog nodig hebt als één governancelaag over veel workspaces.
4. U strakke kostenbeheersing per workload nodig hebt en de vaardigheden hebt om die te beheren.

Kies allebei als u Azure Databricks al goed draait en de business in Power BI leeft. Mirror de Unity Catalog naar Fabric, gebruik Direct Lake voor rapporten en leg vast wie eigenaar is van elke laag.

Draait u al een volwassen Databricks-platform, migreer het dan niet naar Fabric om op BI te besparen. Voor een breder beeld, zie mijn vergelijking Snowflake vs Databricks.

Voer een test van twee weken uit, appels met appels, op drie echte workloads: één zware pipeline, één Power BI-model voor de directie, één ML- of AI-use case. Meet de kosten per run, de vertraging bij verversen en de inspanning die uw team nodig had. Vraag de leveranciers of uw SI om precies die set te prijzen tegen uw onderhandelde tarieven.

Stel elke leverancier drie vragen: wat is GA en wat is preview in mijn regio, wat gebeurt er met de kosten als het gebruik verdubbelt, en hoe werkt beveiliging over de naad heen?

Wilt u een onafhankelijke blik op de platformkeuze of het testontwerp, dan help ik organisaties precies hiermee. U kunt een gesprek van 30 minuten inplannen.

Vervangt Microsoft Fabric Azure Databricks?

Nee. Azure Databricks blijft een first-party dienst van Azure, en Microsoft documenteert hoe de twee samenwerken. Fabric kan een Azure Databricks Unity Catalog mirroren, algemeen beschikbaar, zodat Power BI Databricks-tabellen via Direct Lake kan gebruiken zonder data te kopiëren. Veel organisaties draaien allebei.

Is Fabric goedkoper dan Databricks?

Dat hangt af van de mix van workloads. Fabric is een gedeelde capaciteit (lijstprijs in East US $0.18 per CU-uur, ongeveer 41% minder met een reservering van een jaar). Databricks rekent DBU's per workload, plus VM's voor klassieke compute. Prijs uw eigen belangrijkste workloads op beide.

Kan Power BI Databricks-data gebruiken zonder Fabric?

Ja. Power BI maakt verbinding met Databricks SQL warehouses in de modus Import of DirectQuery. Direct Lake vereist een Fabric-capaciteit, en een gemirrorde Azure Databricks-catalogus is een ondersteunde Direct Lake-bron.

Gaat de beveiliging van Unity Catalog mee naar Fabric?

Nee. Wanneer Fabric een Azure Databricks-catalogus mirrort, mirrort het de metadata en leest het de data via shortcuts. Beleid en rechten uit Unity Catalog worden niet gemirrord, dus het eigen rechtenmodel van Fabric is van toepassing. Ontwerp en documenteer de toegangsregels aan de kant van Fabric.

Is Microsoft Fabric beschikbaar in Azure Government?

Fabric draait in de GCC High-omgeving in US Gov Virginia en US Gov Texas, met minder functies dan commerciële Fabric. Customer-managed keys, de meeste mirroringbronnen en Copilot voor Power BI worden niet ondersteund, volgens Microsoft Learn, oktober 2026. FedRAMP High voor GCC High wordt nog beoordeeld. Controleer de actuele lijst voordat u plant.

Wat is beter voor machine learning, Databricks of Fabric?

Databricks heeft de diepere tooling voor ML en GenAI: MLflow, model serving, Genie en Agent Bricks voor eigen agents. Fabric dekt ML-experimenten en modellen, data agents (GA) en Copilot, en de data agents kunnen vanuit Microsoft Foundry worden gebruikt (in preview). Is ML een kerncapaciteit en geen toevoeging, dan is Databricks meestal de sterkere basis.