Snowflake ve Databricks: 2026'da nasıl seçim yapılır

Snowflake ile Databricks arasındaki seçim, işinizin nereden başladığına bağlıdır. Değerinizin çoğu analistlerin yürüttüğü SQL, dashboard'lar ve finansal raporlamaysa, Snowflake genellikle daha basit seçimdir. Çoğu mühendislerin kurduğu veri mühendisliği, sensör verisi ve makine öğrenmesiyse, Databricks genellikle daha iyi uyar.

Bu kural yıllarca geçerli oldu. 2026'da hâlâ geçerli, ama eskisi kadar net değil. Snowflake artık Python, Postgres ve yapay zeka ajanları çalıştırıyor.

Databricks de artık serverless SQL warehouse'lar, Postgres ve iş kullanıcısına yönelik yapay zeka çalıştırıyor. Özellik farkı kapandı. İşletim modeli farkı kapanmadı.

Üretim ve savunma programlarında iki platformla da çalıştım. Bu rehber, birini seçmek ya da ikisini birden tutmayı gerekçelendirmek zorunda olan CIO, CFO veya veri yöneticisi için. Kökenleri, mimariyi, açık formatları, yönetişimi, fiyatlandırmayı, yapay zekayı ve ihtiyaç duyacağınız yetkinlikleri ele alıyor, ardından duruma göre karar kuralları veriyor.

Kökenler hâlâ ürünleri, fiyatlandırmayı ve onları satan insanları şekillendiriyor.

Snowflake bir bulut veri ambarı olarak başladı. Depolama ve işlem gücü ayrıdır, hizmet tamamen yönetilir ve ilk dil SQL'dir.

Cluster ayarı yapmazsınız. Bir warehouse boyutlandırır, sorgu çalıştırır ve çalıştığı saniyeler için ödersiniz.

Databricks, Spark'ı yaratan ekip tarafından Apache Spark üzerine kuruldu. Ağırlık merkezi; Delta Lake tablo formatını kullanarak bulut nesne depolamasındaki dosyalar üzerinde veri mühendisliği, akış işleme ve makine öğrenmesidir. Buna lakehouse adını verdi; SQL veri ambarı daha sonra geldi.

Ağırlık merkezi

Snowflake

• Önce SQL, tamamen yönetilen hizmet
• Analistler ve BI ekipleri kendilerini hızla evinde hisseder
• Snowpark ve container'lar ile Python sonradan eklendi
• Daha az ayar, hata yapmanın daha az yolu

Databricks

• Önce Spark, Python ve notebook'lar
• Veri mühendisleri ve veri bilimciler kendilerini evinde hisseder
• SQL warehouse'lar ve BI sonradan eklendi
• Daha fazla kontrol, işletilecek daha fazla şey

İkisi de üç yıldır birbirinin alanına giriyor. Resmi sürüm notlarıyla kontrol edilmiş 2026 durumu şöyle:

1. Postgres. Crunchy Data satın alımından gelen teknoloji üzerine kurulan Snowflake Postgres, seçili AWS ve Azure bölgelerinde 24 Şubat 2026'da genel kullanıma sunuldu. Databricks'in serverless Postgres'i Lakebase, Ocak 2026'da AWS'de, Mart 2026'da Azure'da GA oldu.
2. Veri alımı. Apache NiFi üzerine kurulu Snowflake Openflow GA durumda. AWS, Azure ve GCP üzerinde Snowflake içinde ya da kendi AWS hesabınızda çalışır. Databricks'te ise Spark Declarative Pipelines üzerine kurulu veri hatlarıyla Lakeflow Connect var.
3. İş kullanıcısına yönelik yapay zeka. Snowflake Intelligence, Cortex Agents ve Cortex AI Functions ile birlikte Kasım 2025'te GA oldu ve Haziran 2026'da adı Snowflake CoWork olarak değişti. Databricks, Genie One ve Genie Agents'ı (eski adıyla Genie Spaces) Haziran 2026'da GA olarak sundu. Genie App Builder özel önizlemeye geçti.
4. Ajan geliştirme. Databricks Agent Bricks bileşenleri 2026 boyunca aşama aşama GA oldu: Ocak'ta Knowledge Assistant, Şubat'ta Supervisor Agent, Nisan'da Document Intelligence ve Custom Agents. Databricks artık yeni low-code ajanları Genie Agents'a yönlendiriyor ve Knowledge Assistant ile Supervisor Agent'ı eski (legacy) olarak listeliyor. Snowflake'teki karşılığı Cortex Agents.

Bugün önemli olan fark burada.

Snowflake veriyi varsayılan olarak kendi yönetilen depolamasında tutar. Kendi bulut depolamanızda saklanan Apache Iceberg tablolarını da kullanabilirsiniz.

Spark gibi harici motorlar, Snowflake tarafından yönetilen Iceberg tablolarını Horizon Catalog üzerinden okuyup yazabilir; yazma Mayıs 2026'da GA oldu. Snowflake, bu harici motor erişiminin faturalanmasının 2026'nın ikinci yarısında başlayacağını söylüyor; bunu mutlaka sorun.

Databricks veriyi varsayılan olarak sizin bulut depolamanızda, Delta Lake formatında tutar. Yönetişimi Unity Catalog sağlar.

Databricks, Unity Catalog'daki yönetilen Iceberg tablolarının Mayıs 2026'da GA olduğunu duyurdu; ancak kontrol ettiğimde bazı Databricks doküman sayfalarında hâlâ public preview etiketi vardı. Bunun etrafında tasarım yapmadan önce bulutunuz ve bölgeniz için durumu teyit edin.

Yani format savaşı büyük ölçüde bitti. İkisi de Iceberg okuyup yazıyor.

Asıl sorular, hangi kataloğun ana katalog olduğu ve hangi motorun hangi tabloya yazdığı. İki katalog da bir tablonun sahibi olduğunu düşünürse, bunu çözmek için bir çeyrek harcarsınız.

Yönetişim de aynı deseni izler. Snowflake Horizon Catalog, Snowflake içinde erişim politikalarını, maskelemeyi, lineage'ı ve denetimi kapsar ve artık Iceberg tablolarına da uzanır. Unity Catalog da Databricks için tablolar, dosyalar, modeller ve yapay zeka fonksiyonları genelinde aynısını yapar.

Databricks, Unity Catalog'u 2024'te açık kaynak yaptı. Unity Catalog yönetişim rehberim daha derine iniyor.

Savunma işlerinde belirleyici etken genellikle sorgu hızı değil, yönetişimdir. Gizli ve gizli olmayan verinin ayrımı, ihracat kontrolüne tabi veri ve uzun bir programı atlatabilen denetim izleri, benchmark grafiklerinden daha önemlidir. İki platform da ayrıntılı erişim kontrolü yapabilir.

Fark, bir politikanın kaç yerde tanımlanması gerektiğidir. Daha az katalog, daha az boşluk demektir. Yapay zeka ajanları bu veriyi sorgulamaya başladığında da aynı mantık geçerli; bu yüzden ilk ajan canlıya geçmeden önce yapay zeka yönetişim çerçevesini yazardım.

Bu tablo, Ekim 2026 itibarıyla karşılaştırmayı özetliyor. Fiyatlar, AWS US East için Ekim 2026'da kontrol edilmiş liste fiyatlarıdır.

Alan	Snowflake	Databricks
Başlangıç noktası	SQL veri ambarı, tamamen yönetilen	Lakehouse üzerinde Spark, veri mühendisliği ve ML
Varsayılan depolama	Snowflake tarafından yönetilen depolama veya sizin depolamanızda Iceberg	Sizin bulut depolamanız, varsayılan olarak Delta Lake
Açık formatlar	Iceberg okuma ve yazma, Horizon Catalog üzerinden harici motorlar (GA)	Yerel Delta Lake, Unity Catalog'da yönetilen Iceberg (Mayıs 2026'da GA duyuruldu)
Yönetişim	Horizon Catalog	Unity Catalog (2024'te açık kaynak yapıldı)
İşlem birimi	Credits, saniye bazında faturalama, 60 saniye minimum	DBU'lar, fiyat ürüne ve katmana göre değişir
Liste fiyatı	Credit başına $2 (Standard), $3 (Enterprise), $4 (Business Critical)	SQL Serverless için DBU başına $0.70, bulut işlem gücü dahil
Bulut faturasını kim öder	Credit içinde Snowflake (sahibi olduğunuz Iceberg depolama hariç)	Klasik işlem gücünde sizin bulut hesabınız; serverless'ta pakete dahil
Depolama liste fiyatı	İsteğe bağlı (on demand) ayda TB başına $23	Bulut sağlayıcınızın depolama fiyatları
İşletim eforu	Düşük. Ayarlanacak az şey var	Klasik işlem gücünde orta ila yüksek, serverless'ta daha düşük
İş kullanıcısına yönelik yapay zeka	Snowflake CoWork, eski adıyla Snowflake Intelligence (GA)	Genie One ve Genie Agents (GA)
Ajan geliştirme	Cortex Agents (GA)	Agent Bricks (bileşenler 2026 boyunca GA)
Postgres	Snowflake Postgres (GA, seçili bölgeler)	Lakebase (AWS ve Azure'da GA)
Gereken yetkinlikler	SQL, dbt tarzı modelleme, biraz Python	Python, Spark, SQL, MLOps, bulut mühendisliği

Manşet fiyatlar karşılaştırılabilir değil. Bir credit ile bir DBU farklı şeyleri ölçer ve farklı maliyet yapılarının üzerinde dururlar.

Snowflake'in fiyat sayfasında, AWS US East'te isteğe bağlı credit liste fiyatları Standard için $2.00, Enterprise için $3.00 ve Business Critical için $4.00. Depolama isteğe bağlı olarak ayda TB başına $23.

Credit işlem gücünü kapsar, bu yüzden Snowflake'ten tek bir fatura alırsınız. Fiyatlar bölgeye ve buluta göre değişir; yapay zeka özellikleri ayrı AI credits kullanır.

Databricks'in SQL fiyat sayfasında, AWS US East'te Premium planda SQL Serverless, bulut instance maliyeti dahil DBU başına $0.70 olarak listeleniyor. SQL Classic DBU başına $0.22, SQL Pro $0.55; ama bunlara sanal makineler dahil değil, onları ayrıca AWS'ye, Azure'a veya Google'a ödersiniz.

Bu ayrım bir CFO için önemlidir. Klasik Databricks işlem gücünde maliyetin yarısı bulut faturanızda, yarısı Databricks faturasında durur.

Siz birini sorumlu kılmadıkça toplamın sahibi olmaz. Snowflake'in tek faturası daha kolay okunur, ama fark edilmeden büyümesi de daha kolaydır.

Kurumsal taahhütler ve indirimler iki rakamı da ciddi oranda değiştirir. Liste fiyatlarını karşılaştırıp buna iş gerekçesi demeyin.

Aynı üç dört gerçek iş yükünü en az birkaç hafta boyunca iki platformda da çalıştırın ve faturaları karşılaştırın. Databricks fiyatlandırma rehberim ve Snowflake credits rehberim maliyet kalemlerini ayrıntılandırıyor.

Karar kuralları, özellik kontrol listelerinden daha iyi işler. En sık gördüğüm dört durumda ben şöyle karar veririm.

Durum	Genelde eğilimim	Neden
BI ağırlıklı finans ekibi, ERP raporlaması, az mühendis	Snowflake	Önce SQL, düşük işletim yükü, analistler hızla self-servis olur
Yoğun sensör, historian ve kalite verisi olan, yol haritasında ML bulunan üretim	Databricks	Akış işleme, Python ve ML yerleşiktir; veri sizin depolamanızda kalır
Veri yerleşimi ve ihracat kontrolü ihtiyaçları olan regülasyona tabi savunma	Bölge ve akreditasyona göre ikisinden biri	İkisi de ABD kamu bölgeleri sunuyor; orada tam olarak hangi servislerin mevcut olduğunu kontrol edin
Zaten Microsoft Azure ve Fabric'e derinden bağlı	Önce Azure Databricks, SQL baskınsa Snowflake	Azure Databricks, Microsoft faturalaması ve desteğiyle birinci taraf bir Microsoft hizmetidir

Bu tablonun ardındaki birkaç not.

1. Finans ve ERP raporlaması. Değerin çoğu, birleştirilmiş ve mutabakatı yapılmış, modellenmiş SAP, Oracle veya Microsoft Dynamics 365 verisindedir. Bu SQL işidir. Snowflake'in daha düşük işletim eforu genellikle kazanır. ERP verisini Snowflake'e taşıma rehberim çıkarım tarafını ele alıyor.
2. Üretim. Çalıştığım üretim programlarında hacim ERP'den değil, makinelerden geliyordu. Seçimi belirleyen veri sensör ve makine verisiydi ve bu, kararı Databricks'e doğru itti. Yüksek frekanslı sensör verisi, MES olayları ve kalite görüntüleri raporlama becerilerinden çok mühendislik becerileri ister. Databricks bunu yerleşik olarak yönetir.
3. Savunma. İki ürün de şirket içinde (on-premises) çalışmaz. İkisi de genel veya kamu bulutunda SaaS'tır. Snowflake, fiyat sayfasında US Gov ve DoD bölgelerini listeliyor. Databricks, FedRAMP High ile AWS GovCloud'da ve ayrı bir DoD IL5 ortamında çalışıyor. ABD dışında hangi egemen bölgelerin bulunduğunu ve hangi özelliklerin oraya ulaştığını kontrol edin. Kamu bölgelerindeki özellik listeleri ticari bölgelerin gerisinde kalır.
4. Microsoft kullanan kurumlar. Snowflake Azure'da da iyi çalışıyor ve Microsoft, OneLake ile Snowflake birlikte çalışabilirliğinin GA olduğunu duyurdu. Databricks ve Microsoft Fabric karşılaştırmam bu seçimi ele alıyor.

SAP müşterilerinin bir girdisi daha var. SAP Business Data Cloud'un artık iki platforma da sıfır kopya (zero-copy) bağlayıcıları var.

Snowflake, SAP BDC bağlayıcısını Mayıs 2026'dan itibaren GA olarak listeliyor; Databricks ise SAP BDC Connect üzerinden bağlanıyor. Bu, iki taraf için de bir argümanı ortadan kaldırıyor.

Birçok büyük şirket sonunda ikisine birden sahip oluyor. Mühendislik Databricks'i, finans Snowflake'i seçti ve kimse bunun için kavga etmek istemedi.

Bu işe yarayabilir. Genellikle olması gerekenden daha pahalıya gelir.

İki platformun birlikte kullanıldığını gördüğüm yerlerde, bu çoğunlukla çıktıları test etmek içindi. Bir platform diğerinin sonuçlarını kontrol ediyordu.

Planlanmış uzun vadeli bir bölünme değildi. İkisini birden çalıştırmanızın nedeni buysa, paralel çalıştırmaya bir bitiş tarihi koyun.

İsraf üç yerden gelir:

1. Aynı verinin iki kopyası. Ham ERP ve tesis verisi iki kez indiriliyor, iki kez saklanıyor ve iki kez yenileniyor.
2. Aynı kaynak için iki veri hattı. İki ekip aynı SAP, Oracle veya Dynamics 365 sisteminden, çoğu zaman farklı iş kurallarıyla veri çekiyor.
3. İki yönetişim modeli. Erişim politikaları Horizon'da ve tekrar Unity Catalog'da tanımlanıyor ve birbirinden uzaklaşıyor.

Çözüm yazılı bir iş bölümüdür. Veri alımının ve düzenlenmiş katmanın sahibi olacak bir platform seçin. Paylaşılan tabloları bir kez, Iceberg'de, ana katalog olarak tek bir katalogla saklayın.

Diğer platformun bu tabloları kopyalamak yerine okumasını sağlayın. Birleşik faturaya tek bir sahip atayın.

Bir de bir gözden geçirme tarihi koyardım. Bir yıl sonra platformlardan biri bir avuçtan az kullanım senaryosuna hizmet ediyorsa, konsolide edin.

Bir tedarikçi demosuyla başlamayın. Önümüzdeki iki yıl için en önemli beş veri kullanım senaryonuzun, bunları kimin kuracağının ve bugün hangi yetkinliklere sahip olduğunuzun listesiyle başlayın. Bu liste genellikle soruyu herhangi bir kavram kanıtlamadan (PoC) önce yanıtlar.

Sonra gerçek veri üzerinde kısa, ücretli bir kavram kanıtlama yapın: bir finansal raporlama senaryosu ve bir mühendislik ya da yapay zeka senaryosu. Maliyeti, eforu ve kendi ekibinizin deneyimini karşılaştırın. Karar veya ticari koşullar hakkında bağımsız bir görüş isterseniz benimle iletişime geçin.

Snowflake mi daha iyi, Databricks mi?

Genel olarak hiçbiri daha iyi değil. Snowflake, küçük bir mühendislik ekibiyle SQL analitiği ve BI için genellikle daha basit uyumdur. Databricks ise veri mühendisliği, akış işleme ve makine öğrenmesi için genellikle daha iyi uyumdur. 2026'da ikisi de diğerinin alanının çoğunu kapsıyor; bu yüzden karar yetkinliklerinize, iş yüklerinize ve nasıl ödemek istediğinize dayanıyor.

Databricks, Snowflake'ten daha mı ucuz?

İş yüküne ve nasıl hesapladığınıza bağlı. Snowflake'in credit'ine işlem gücü dahildir. Klasik Databricks işlem gücünde Databricks'e DBU, bulut sağlayıcınıza da sanal makine maliyeti ödersiniz. Serverless Databricks ikisini paketler. Tek güvenilir karşılaştırma, aynı gerçek iş yüklerini iki platformda da çalıştırıp indirimlerden sonraki faturaları karşılaştırmaktır.

Snowflake ve Databricks aynı veriyi paylaşabilir mi?

Evet. İkisi de Apache Iceberg tablolarını okuyup yazıyor ve harici motorlar Snowflake tarafından yönetilen Iceberg tablolarına Horizon Catalog üzerinden erişebiliyor. Her tablonun sahibinin hangi katalog olduğuna karar verin, onu bir kez saklayın ve diğer platformun okumasını sağlayın. Bu, depolama ve veri hatları için iki kez ödemenizi önler.

Snowflake makine öğrenmesini ve Python'u destekliyor mu?

Evet. Snowpark, Snowflake içinde Python, Java ve Scala çalıştırıyor; Cortex AI Functions ve Cortex Agents genel kullanımda. Yoğun özel ML, akış işleme veya Spark iş yükleri olan ekipler yine de Databricks'i daha doğal bulma eğiliminde.

Snowflake veya Databricks savunma için şirket içinde çalışabilir mi?

Hayır. İkisi de bulut hizmeti. Regülasyona tabi savunma işleri için Snowflake, bir DoD bölgesi dahil ABD kamu bölgeleri sunuyor; Databricks ise FedRAMP High ile AWS GovCloud'da ve ayrı bir DoD IL5 ortamında çalışıyor. Tam olarak sizin bölgenizde hangi özelliklerin mevcut olduğunu kontrol edin, çünkü kamu bölgeleri ticari bölgelerin gerisinde kalıyor.

Microsoft Fabric ile Snowflake mi, Databricks mi kullanmalıyım?

İkisi de Microsoft ile çalışıyor. Azure Databricks, Microsoft faturalaması ve desteğiyle birinci taraf bir Azure hizmeti. Snowflake'in OneLake ile GA birlikte çalışabilirliği var. Ekipleriniz çoğunlukla SQL ve Power BI kullanıyorsa, ikisinden birini eklemeden önce yalnızca Fabric'in ihtiyacı karşılayıp karşılamadığına ciddi olarak bakın.