Snowflake vs Databricks: zo kiest u in 2026

Snowflake vs Databricks hangt af van waar uw werk begint. Zit de meeste waarde in SQL, dashboards en financiële rapportage die analisten draaien, dan is Snowflake meestal de eenvoudigere keuze. Zit die vooral in data engineering, sensordata en machine learning die engineers bouwen, dan past Databricks meestal beter.

Die regel gold jarenlang. In 2026 geldt hij nog steeds, maar minder scherp. Snowflake draait nu Python, Postgres en AI-agents.

Databricks draait nu serverless SQL warehouses, Postgres en AI voor zakelijke gebruikers. Het verschil in features is weg. Het verschil in operating model niet.

Ik heb met beide platforms gewerkt in programma's in de maakindustrie en defensie. Deze gids is voor de CIO, CFO of het hoofd data die er één moet kiezen, of moet verantwoorden waarom beide blijven. Hij behandelt herkomst, architectuur, open formaten, governance, prijzen, AI en de vaardigheden die u nodig hebt, en geeft daarna beslisregels per situatie.

De herkomst bepaalt nog steeds de producten, de prijzen en de mensen die ze verkopen.

Snowflake begon als clouddatawarehouse. Opslag en compute zijn gescheiden, de dienst is volledig beheerd en SQL is de eerste taal.

U tunet geen clusters. U kiest de grootte van een warehouse, draait queries en betaalt voor de seconden dat hij draait.

Databricks begon bij Apache Spark, gebouwd door de mensen die Spark hebben gemaakt. Het zwaartepunt ligt bij data engineering, streaming en machine learning op bestanden in cloud object storage, met het tabelformaat Delta Lake. Het noemde dit het lakehouse, en SQL-warehousing kwam later.

Zwaartepunt

Snowflake

• SQL eerst, volledig beheerde dienst
• Analisten en BI-teams voelen zich snel thuis
• Python via Snowpark en containers later toegevoegd
• Minder knoppen, minder manieren om het fout te doen

Databricks

• Spark, Python en notebooks eerst
• Data engineers en datawetenschappers voelen zich thuis
• SQL warehouses en BI later toegevoegd
• Meer controle, meer te beheren

Beide zijn drie jaar lang elkaars terrein binnengetrokken. Dit is de stand in 2026, gecontroleerd tegen de officiële release notes:

1. Postgres. Snowflake Postgres, gebouwd op technologie uit de overname van Crunchy Data, werd algemeen beschikbaar op 24 februari 2026 in geselecteerde AWS- en Azure-regio's. Databricks Lakebase, de serverless Postgres, werd GA op AWS in januari 2026 en op Azure in maart 2026.
2. Ingestie. Snowflake Openflow, gebouwd op Apache NiFi, is GA. Het draait binnen Snowflake op AWS, Azure en GCP, of in uw eigen AWS-account. Databricks heeft Lakeflow Connect, met pipelines gebouwd op Spark Declarative Pipelines.
3. AI voor zakelijke gebruikers. Snowflake Intelligence werd GA in november 2025, samen met Cortex Agents en Cortex AI Functions, en werd in juni 2026 hernoemd tot Snowflake CoWork. Databricks lanceerde Genie One en Genie Agents (voorheen Genie Spaces) als GA in juni 2026. Genie App Builder ging naar private preview.
4. Agents bouwen. Onderdelen van Databricks Agent Bricks werden in 2026 in stappen GA: Knowledge Assistant in januari, Supervisor Agent in februari, Document Intelligence en Custom Agents in april. Databricks stuurt nieuwe low-code agents nu naar Genie Agents en noemt Knowledge Assistant en Supervisor Agent legacy. Het equivalent bij Snowflake is Cortex Agents.

Hier zit nu het verschil dat ertoe doet.

Snowflake bewaart data standaard in eigen beheerde opslag. U kunt ook Apache Iceberg-tabellen gebruiken, opgeslagen in uw eigen cloudopslag.

Externe engines zoals Spark kunnen door Snowflake beheerde Iceberg-tabellen lezen en schrijven via Horizon Catalog; schrijven werd GA in mei 2026. Snowflake zegt dat facturering voor die toegang door externe engines in de tweede helft van 2026 begint, dus vraag ernaar.

Databricks bewaart data standaard in uw cloudopslag in Delta Lake. Unity Catalog beheert die.

Databricks kondigde managed Iceberg-tabellen in Unity Catalog in mei 2026 aan als GA, al droegen sommige documentatiepagina's van Databricks nog een public preview-label toen ik het controleerde. Bevestig de status voor uw cloud en regio voordat u er een ontwerp omheen bouwt.

De formatenoorlog is dus grotendeels voorbij. Beide lezen en schrijven Iceberg.

De echte vragen zijn welke catalogus leidend is en welke engine naar welke tabel schrijft. Als twee catalogi allebei denken dat ze eigenaar zijn van een tabel, bent u een kwartaal bezig dat te ontwarren.

Governance volgt hetzelfde patroon. Snowflake Horizon Catalog omvat toegangsbeleid, maskering, lineage en audit binnen Snowflake, en reikt nu ook tot Iceberg-tabellen. Unity Catalog doet hetzelfde voor Databricks over tabellen, bestanden, modellen en AI-functies.

Databricks maakte Unity Catalog in 2024 open source. Mijn gids over governance met Unity Catalog gaat dieper.

In defensiewerk is governance meestal de beslissende factor, niet de querysnelheid. Scheiding tussen gerubriceerd en ongerubriceerd, data onder exportcontrole en audittrails die een lang programma overleven, wegen zwaarder dan benchmarkgrafieken. Beide platforms kunnen fijnmazige toegangscontrole.

Wat verschilt, is op hoeveel plekken een beleid moet worden gedefinieerd. Minder catalogi betekent minder gaten. Dezelfde logica geldt zodra AI-agents die data gaan bevragen, en daarom zou ik het AI-governanceframework schrijven voordat de eerste agent live gaat.

Deze tabel vat de vergelijking per oktober 2026 samen. Prijzen zijn lijstprijzen, gecontroleerd in oktober 2026, voor AWS US East.

Gebied	Snowflake	Databricks
Vertrekpunt	SQL-datawarehouse, volledig beheerd	Spark, data engineering en ML op een lakehouse
Standaardopslag	Door Snowflake beheerde opslag, of Iceberg in uw opslag	Uw cloudopslag, standaard Delta Lake
Open formaten	Iceberg lezen en schrijven, externe engines via Horizon Catalog (GA)	Delta Lake native, managed Iceberg in Unity Catalog (GA aangekondigd mei 2026)
Governance	Horizon Catalog	Unity Catalog (open source sinds 2024)
Compute-eenheid	Credits, facturering per seconde, minimum van 60 seconden	DBU's, tarief hangt af van product en tier
Lijstprijs	$2 (Standard), $3 (Enterprise), $4 (Business Critical) per credit	$0.70 per DBU voor SQL Serverless, cloudcompute inbegrepen
Wie de cloudrekening betaalt	Snowflake, binnen de credit (behalve Iceberg-opslag die u zelf bezit)	Uw cloudaccount bij klassieke compute; gebundeld bij serverless
Lijstprijs opslag	$23 per TB per maand on demand	De opslagtarieven van uw cloudprovider
Beheerinspanning	Laag. Weinig instellingen om te tunen	Middel tot hoog bij klassieke compute, lager bij serverless
AI voor zakelijke gebruikers	Snowflake CoWork, voorheen Snowflake Intelligence (GA)	Genie One en Genie Agents (GA)
Agents bouwen	Cortex Agents (GA)	Agent Bricks (onderdelen GA in de loop van 2026)
Postgres	Snowflake Postgres (GA, geselecteerde regio's)	Lakebase (GA op AWS en Azure)
Benodigde vaardigheden	SQL, modellering in dbt-stijl, wat Python	Python, Spark, SQL, MLOps, cloud engineering

De kopprijzen zijn niet vergelijkbaar. Een credit en een DBU meten verschillende dingen, en ze zitten bovenop verschillende kostenstructuren.

Op de prijspagina van Snowflake staan on-demand credits op $2.00 voor Standard, $3.00 voor Enterprise en $4.00 voor Business Critical op AWS US East. Opslag kost on demand $23 per TB per maand.

De credit dekt compute, dus u krijgt één rekening van Snowflake. Prijzen verschillen per regio en cloud, en AI-functies gebruiken aparte AI-credits.

Op de SQL-prijspagina van Databricks staat SQL Serverless op $0.70 per DBU in het Premium-plan, AWS US East, inclusief de kosten van de cloudinstance. SQL Classic kost $0.22 en SQL Pro $0.55 per DBU, maar die zijn exclusief de virtuele machines, die u apart aan AWS, Azure of Google betaalt.

Die splitsing is voor een CFO van belang. Bij klassieke Databricks-compute staat de helft van de kosten op uw cloudfactuur en de helft op de factuur van Databricks.

Niemand is eigenaar van het totaal, tenzij u iemand eigenaar maakt. De ene rekening van Snowflake is makkelijker te lezen, maar groeit ook makkelijker ongemerkt.

Enterprisecommitments en kortingen verschuiven beide bedragen flink. Vergelijk nooit lijstprijzen en noem dat een business case.

Draai dezelfde drie of vier echte workloads op beide, minstens een paar weken, en vergelijk de facturen. Mijn gids over de prijzen van Databricks en mijn gids over Snowflake-credits ontleden de kostenposten.

Beslisregels werken beter dan featurechecklists. Zo zou ik het beslissen in de vier situaties die ik het vaakst zie.

Situatie	Mijn gebruikelijke voorkeur	Waarom
Financeteam dat zwaar op BI leunt, ERP-rapportage, weinig engineers	Snowflake	SQL eerst, weinig beheer, analisten helpen zichzelf snel
Maakindustrie met veel sensor-, historian- en kwaliteitsdata, ML op de roadmap	Databricks	Streaming, Python en ML zijn native; data blijft in uw opslag
Gereguleerde defensie met eisen voor residentie en exportcontrole	Allebei mogelijk, bepaald door regio en accreditatie	Beide bieden Amerikaanse overheidsregio's; controleer welke diensten daar precies beschikbaar zijn
Al diep in Microsoft Azure en Fabric	Eerst Azure Databricks, Snowflake als SQL domineert	Azure Databricks is een first-party dienst van Microsoft met facturering en support door Microsoft

Een paar toelichtingen bij die tabel.

1. Finance en ERP-rapportage. De meeste waarde zit in gemodelleerde data uit SAP, Oracle of Microsoft Dynamics 365, gekoppeld en aangesloten. Dat is SQL-werk. De lagere beheerlast van Snowflake wint meestal. Mijn gids over ERP-data in Snowflake krijgen behandelt de extractiekant.
2. Maakindustrie. In de programma's in de maakindustrie waaraan ik heb gewerkt, komt het volume van machines, niet van het ERP. De data die de keuze bepaalde was sensor- en machinedata, en die duwde richting Databricks. Sensordata met hoge frequentie, MES-gebeurtenissen en kwaliteitsbeelden vragen meer engineeringvaardigheden dan rapportagevaardigheden. Databricks kan daar native mee overweg.
3. Defensie. Geen van beide producten draait on-premises. Beide zijn SaaS op een publieke of overheidscloud. Snowflake vermeldt US Gov- en DoD-regio's op zijn prijspagina. Databricks draait op AWS GovCloud met FedRAMP High, plus een aparte DoD IL5-omgeving. Controleer buiten de VS welke soevereine regio's bestaan en welke functies daar zijn aangekomen. Featurelijsten in overheidsregio's lopen achter op de commerciële.
4. Microsoft-organisaties. Snowflake werkt ook goed op Azure, en Microsoft maakte de interoperabiliteit tussen OneLake en Snowflake GA. Mijn vergelijking Databricks vs Microsoft Fabric behandelt die keuze.

SAP-klanten hebben nog één extra factor. SAP Business Data Cloud heeft nu zero-copy-connectors naar beide platforms.

Snowflake vermeldt zijn SAP BDC-connector als GA vanaf mei 2026, en Databricks maakt verbinding via SAP BDC Connect. Daarmee valt voor beide kanten één argument weg.

Veel grote bedrijven eindigen met allebei. Engineering koos Databricks, finance koos Snowflake, en niemand wilde erover vechten.

Dat kan werken. Het kost meestal meer dan nodig.

Waar ik beide platforms samen heb zien gebruiken, was het vooral om de uitkomsten te testen. Het ene platform controleerde de resultaten van het andere.

Het was geen geplande splitsing voor de lange termijn. Is dat uw reden om beide te draaien, zet dan een einddatum op de parallelle run.

De verspilling komt uit drie hoeken:

1. Twee kopieën van dezelfde data. Ruwe ERP- en fabrieksdata twee keer geland, twee keer opgeslagen en twee keer ververst.
2. Twee pipelines voor dezelfde bron. Twee teams die uit hetzelfde SAP-, Oracle- of Dynamics 365-systeem extraheren, vaak met verschillende bedrijfsregels.
3. Twee governancemodellen. Toegangsbeleid gedefinieerd in Horizon en nog eens in Unity Catalog, die uit elkaar groeien.

De oplossing is een vastgelegde verdeling. Kies één platform als eigenaar van ingestie en de gecureerde laag. Sla gedeelde tabellen één keer op, in Iceberg, met één catalogus als leidend.

Laat het andere platform die tabellen lezen in plaats van ze te kopiëren. Wijs één eigenaar aan voor de gecombineerde rekening.

Ik zou ook een reviewdatum vastleggen. Bedient één platform na een jaar minder dan een handvol use cases, consolideer dan.

Begin niet met een leveranciersdemo. Begin met een lijst van uw vijf belangrijkste data-use cases voor de komende twee jaar, wie ze gaat bouwen en welke vaardigheden u vandaag hebt. Die lijst beantwoordt de vraag meestal al vóór een proof of concept.

Draai daarna een korte, betaalde proof of concept op echte data: één case voor financiële rapportage en één case voor engineering of AI. Vergelijk de kosten, de inspanning en hoe uw eigen mensen het ervoeren. Wilt u een onafhankelijke blik op de beslissing of de commerciële voorwaarden, neem dan contact op.

Is Snowflake of Databricks beter?

In het algemeen is geen van beide beter. Snowflake past meestal eenvoudiger bij SQL-analytics en BI met een klein engineeringteam. Databricks past meestal beter bij data engineering, streaming en machine learning. In 2026 dekken beide het grootste deel van elkaars terrein, dus de beslissing hangt af van uw vaardigheden, workloads en hoe u wilt betalen.

Is Databricks goedkoper dan Snowflake?

Dat hangt af van de workload en van hoe u telt. De credit van Snowflake is inclusief compute. Bij klassieke Databricks-compute betaalt u DBU's aan Databricks plus kosten voor virtuele machines aan uw cloudprovider. Serverless Databricks bundelt beide. De enige betrouwbare vergelijking is dezelfde echte workloads op beide draaien en de facturen na korting vergelijken.

Kunnen Snowflake en Databricks dezelfde data delen?

Ja. Beide lezen en schrijven Apache Iceberg-tabellen, en externe engines kunnen door Snowflake beheerde Iceberg-tabellen benaderen via Horizon Catalog. Bepaal welke catalogus eigenaar is van elke tabel, sla die één keer op en laat het andere platform haar lezen. Zo voorkomt u dat u twee keer betaalt voor opslag en pipelines.

Ondersteunt Snowflake machine learning en Python?

Ja. Snowpark draait Python, Java en Scala binnen Snowflake, en Cortex AI Functions en Cortex Agents zijn algemeen beschikbaar. Teams met zware eigen ML-, streaming- of Spark-workloads vinden Databricks nog steeds vaak natuurlijker.

Kunnen Snowflake of Databricks on-premises draaien voor defensie?

Nee. Beide zijn clouddiensten. Voor gereguleerd defensiewerk biedt Snowflake Amerikaanse overheidsregio's, waaronder een DoD-regio, en draait Databricks op AWS GovCloud met FedRAMP High en een aparte DoD IL5-omgeving. Controleer welke functies in uw exacte regio beschikbaar zijn, want overheidsregio's lopen achter op commerciële.

Moet ik Snowflake of Databricks gebruiken met Microsoft Fabric?

Beide werken met Microsoft. Azure Databricks is een first-party Azure-dienst met facturering en support door Microsoft. Snowflake heeft GA-interoperabiliteit met OneLake. Werken uw teams vooral met SQL en Power BI, kijk dan goed of Fabric alleen de behoefte dekt voordat u een van beide toevoegt.