Azure Synapse vs. Databricks: Vergleich von Datenplattformen

Sowohl Microsoft Azure Synapse als auch Databricks sind renommierte Datenplattformen, die das Volumen, die Geschwindigkeit und die Qualität bereitstellen, die moderne Lösungen für Datenanalysen und Business Intelligence erfordern. Beide erfüllen einen dringenden Bedarf in der modernen Geschäftswelt, in der Datenanalyse und Datenmanagement wichtiger denn je geworden sind.

• Azure Synapse: Am besten geeignet für einheitliche Datenanalysen über Big-Data-Systeme und Data Warehouses hinweg.
• Databricks: Am besten geeignet für Anwendungsfälle wie Streaming, maschinelles Lernen und datengestützte Analysen in der Datenwissenschaft.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Azure Synapse und Databricks im Hinblick auf Preise, Funktionen, Implementierung, KI, Sicherheit und Integration abschneiden.

Azure Synapse vs. Databricks im Überblick

Überblick über Azure Synapse

Azure Synapse, früher bekannt als Microsoft Azure SQL Data Warehouse, integriert Big Data und Data Warehousing in einer einzigen Plattform.

Die Architektur basiert auf einem leistungsfähigen SQL-Fundament und ist darauf ausgelegt, große Datenmengen durch massiv parallele Verarbeitung zu bewältigen. Dieser Ansatz ermöglicht Synapse eine schnelle Verarbeitung, ohne sich ausschließlich auf teuren Arbeitsspeicher zu stützen. Stattdessen kommen gruppierte und nicht gruppierte Columnstore-Indizes zum Einsatz, um Datenspeicherung und -verteilung effizient zu verwalten.

Wichtige Funktionen

• Unbegrenzte Skalierbarkeit und flexible Abfragen: Azure Synapse kann riesige Datensätze ohne Leistungseinbußen verarbeiten, da Nutzer Daten aus verschiedenen Quellen abfragen können, darunter Data Warehouses, Data Lakes, und Big-Data-Analysesysteme. Dabei können sie relationale und nicht relationale Daten in der bevorzugten Sprache verwenden. Diese Funktion ist besonders für Unternehmen mit vielfältigen Datenökosystemen von Vorteil, da sie wahrscheinlich eine nahtlose Integration und Analyse aller Datentypen benötigen.

Diagrammansicht von Azure Synapse mit Einblicken aus mehreren Datenquellen.

• Integriertes maschinelles Lernen und BI: Die Integration mit Power BI und Azure Machine Learning ermöglicht es Nutzern, in allen Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Fachleute können Modelle des maschinellen Lernens direkt in ihren Apps einsetzen und dadurch die Entwicklungszeit für BI- und ML-Projekte erheblich verkürzen. Dies macht fortgeschrittene Analysen einem größeren Nutzerkreis zugänglich, ermöglicht die Nutzung von Informationen aus allen wichtigen Datenquellen, einschließlich Datensätzen von Drittanbietern, und verbessert Entscheidungsprozesse.

Einblicke in ein Vertriebsdashboard auf Basis der Integration von Azure ML und Power BI.

• Einheitlicher Analysearbeitsbereich: Synapse Studio bietet einen umfassenden Arbeitsbereich für verschiedene Datenaufgaben – von der Datenaufbereitung und -verwaltung über Data Warehousing bis hin zu künstlicher Intelligenz. Die codefreie Umgebung für die Verwaltung von Datenpipelines, kombiniert mit automatisierter Abfrageoptimierung und nahtloser Power-BI-Integration, optimiert Projektabläufe. Teams, die effizient an Analyselösungen zusammenarbeiten möchten – von Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern bis hin zu Business-Analysten –, werden diese Funktion zu schätzen wissen.

Auswahl eines Synapse-Analytics-Arbeitsbereichs.

• Echtzeit-Einblicke mit Azure Synapse Link: Azure Synapse Link beseitigt herkömmliche Engpässe bei ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren und Laden), indem es eine nahezu echtzeitnahe Datenintegration aus operativen Datenbanken und Geschäftsanwendungen in Azure Synapse Analytics ermöglicht. Unternehmen können schneller und effizienter eine durchgängige Geschäftssicht erreichen. Dies fördert eine datengestützte Kultur, indem der Datenzugriff teamübergreifend demokratisiert wird.
• Erweiterte Sicherheit und Datenschutz: Azure Synapse gewährleistet den Datenschutz mit modernsten Sicherheitsfunktionen, darunter automatisierte Bedrohungserkennung und permanente Verschlüsselung. Fein abgestufte Zugriffskontrollen wie Sicherheit auf Spalten- und Zeilenebene, Verschlüsselung und dynamische Datenmaskierung schützen sensible Informationen in Echtzeit. Dieser umfassende Sicherheitsansatz, unterstützt durch Microsofts erhebliche Investitionen in Cybersicherheit, gibt Unternehmen, die sich um Datenschutz und Compliance sorgen, zusätzliche Sicherheit.

Vorteile

• Ideal für Analysen dank seines umfassenden Analysedienstes.
• Bietet Funktionen für Datenschutz, Zugriffskontrolle und Netzwerksicherheit.
• Skalierbarkeit durch massiv parallele Verarbeitung, die eine effiziente Leistungsoptimierung ermöglicht.
• Bietet eine umfassende Integration mit Azure-Diensten für ein verbessertes Datenmanagement und optimierte Analyseabläufe.

Nachteile

• Kann aufgrund der großen Funktionsvielfalt komplex sein.
• Die Preisgestaltung hängt von verschiedenen Faktoren ab, etwa der Anzahl der Data-Warehouse-Einheiten und der Menge der gespeicherten Daten.
• Hochleistungskonfigurationen können erhebliche Ressourcen verbrauchen.
• Obwohl die Lösung im Azure-Ökosystem leistungsfähig ist, kann sie außerhalb dieses Ökosystems weniger flexibel sein.

Überblick über Databricks

Databricks basiert auf Apache Spark und bietet eine einheitliche Analyseplattform mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und KI-gestützten Analysen. Databricks ist eher als Data Lake denn als traditionelles Data Warehouse positioniert und zeichnet sich durch die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter, unverarbeiteter Daten aus. Das SaaS-Bereitstellungsmodell für AWS, Azure und Google Cloud bietet Flexibilität und Skalierbarkeit für unterschiedlichste Anforderungen an Datenverarbeitung und -analyse.

Wichtige Funktionen

• Datenaustausch mit Delta Sharing: Databricks ermöglicht den sicheren Datenaustausch mit Delta Sharing und damit das Teilen von Daten und KI-Ressourcen innerhalb und außerhalb von Unternehmen. Diese Funktion ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die gemeinsam an Datenprojekten über verschiedene Plattformen hinweg arbeiten möchten, und verbessert den Datenzugriff sowie die Zusammenarbeit.

Offener Marktplatz, auf dem Nutzer ihre Ressourcen teilen können.

• Datenengineering: Databricks zeichnet sich durch Datenengineering aus und bietet robuste Tools für die Vorverarbeitung und Transformation von Daten. Dies ist für Unternehmen unerlässlich, die sich auf die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens konzentrieren, da so das richtige Format und die erforderliche Qualität der Daten für die Analyse sichergestellt werden.

Dashboard für Datenwissenschaft und -engineering in der Community Edition von Databricks.

• Umfassende Data Governance: Mit Funktionen wie Datenkatalogisierung und Qualitätsprüfungen stellt Databricks sicher, dass Daten sauber, katalogisiert und konform sind, sodass sie im gesamten Unternehmen auffindbar und nutzbar bleiben. Dies ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die hohe Standards bei Datenqualität und Data Governance aufrechterhalten möchten.
• Erweitertes Data Warehousing: Databricks bringt Cloud-Data-Warehousing-Funktionen mit seiner Lakehouse-Architektur in Data Lakes und ermöglicht so die Modellierung eines kostengünstigen Data Warehouses auf dem Data Lake. Dies eignet sich für Unternehmen, die skalierbare und effiziente Data-Warehousing-Lösungen suchen.
• Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Databricks bietet eine umfassende Plattform für KI und ML, einschließlich Unterstützung für Deep-Learning-Bibliotheken und große Sprachmodelle. Nutzer können Daten, Features und KI-Modelle an einem Ort überwachen. Das ist für Unternehmen nützlich, die KI und ML für fortgeschrittene Analysen und neue Erkenntnisse einsetzen möchten.

Dashboard zur Überwachung von Finanztransaktionen.

Vorteile

• Umfassende Unterstützung für Projekte im Bereich maschinelles Lernen und KI mit integrierten Tools wie MLflow.
• Basiert auf Apache Spark und gewährleistet eine hohe Leistung bei Datenverarbeitungsaufgaben.
• Für AWS, Azure und Google Cloud verfügbar und bietet dadurch Flexibilität bei der Bereitstellung.
• Gemeinsam genutzte Notebooks erleichtern die Zusammenarbeit und steigern die Produktivität von Datenteams.

Nachteile

• Die Lösung richtet sich an einen technisch versierten Markt und kann komplex sowie wenig benutzerfreundlich wirken.
• Für Aufgaben wie die Größenanpassung von Clustern oder Konfigurationsaktualisierungen ist mehr manuelle Eingabe erforderlich.
• Kann bei umfangreichen Anforderungen an Datenverarbeitung und -speicherung kostspielig sein.
• Die Integration in bestehende Datensysteme und Workflows kann erheblichen Aufwand erfordern.

Am besten bei der Preisgestaltung: Databricks

Beim Vergleich der Preismodelle von Azure Synapse und Databricks bietet Databricks mit seiner 14-tägigen kostenlosen Testversion einen leichter zugänglichen Einstieg. Diese umfasst eine kollaborative Umgebung für Datenteams und interaktive Notebooks, die eine große Bandbreite an Technologien unterstützen. Die Produkte setzen auf ein nutzungsabhängiges Abrechnungsmodell mit Preisen zwischen einem Einstiegspreis von 0,07 US-Dollar pro Databricks Unit und 0,40 US-Dollar pro Databricks Unit.

Azure Synapse bietet dagegen eine detaillierte Preisstruktur mit der Möglichkeit, Synapse Commit Units (SCUs) im Voraus zu erwerben und gegenüber den nutzungsabhängigen Preisen zu sparen; die Rabatte betragen bis zu 28 %.

Die Preise für Azure Synapse basieren auf verschiedenen Faktoren, darunter Aktivitäten in Datenpipelines, Laufzeitstunden der Integrationslaufzeit und Datenspeicher. Für serverlose und dedizierte Nutzungsmodelle gelten jeweils spezifische Gebühren.

Während Azure Synapse eine umfassende und skalierbare Lösung bietet, könnten die Komplexität seines Preismodells und die potenziellen Kosten, die mit groß angelegten Data-Warehousing- und Datenanalyse-Arbeitslasten verbunden sind, Databricks für Teams am Anfang oder mit variablen Nutzungsmustern zu einer kostengünstigeren Option machen.

Am besten für Kernfunktionen: Azure Synapse

Azure Synapse bietet eine umfassende Suite von Analysediensten, die Enterprise Data Warehousing und Big-Data-Verarbeitung integrieren. Zu den Kernfunktionen gehören unbegrenzte Skalierbarkeit für Datenabfragen, die Integration mit Power BI und Azure Machine Learning für erweiterte Einblicke sowie ein einheitlicher Analysearbeitsbereich in Synapse Studio zur Datenaufbereitung, -verwaltung und -exploration.

Diese Funktionen machen Azure Synapse besonders geeignet für Teams, die eine robuste Plattform benötigen, die umfangreiche Data-Warehousing- und Analyseaufgaben innerhalb des Azure-Ökosystems bewältigen kann.

Databricks positioniert sich eher als Data Lake denn als Data Warehouse. Daher liegt der Schwerpunkt stärker auf Anwendungsfällen wie Streaming, maschinellem Lernen und datenwissenschaftlicher Analyse. Die Plattform kann große Mengen unverarbeiteter Rohdaten verarbeiten.

Wer ein erstklassiges Data Warehouse für Analysen sucht, ist mit Azure Synapse besser beraten. Wer hingegen robustere ELT-Funktionen (Extrahieren, Laden, Transformieren), Data-Science- und Machine-Learning-Funktionen benötigt, für den ist Databricks die bessere Wahl.

Am besten für eine einfache Implementierung: Azure Synapse

Die Abhängigkeit von SQL und Azure macht Synapse den vielen Unternehmen und Entwicklern vertraut, die diese Plattformen weltweit nutzen. Für sie ist die Lösung einfach zu bedienen. Ebenso ist Databricks ideal für alle, die mit Apache-Tools vertraut sind. Databricks verfolgt jedoch einen Data-Science-Ansatz und verwendet Open-Source- und Machine-Learning-Bibliotheken, was für einige Nutzer eine Herausforderung darstellen kann.

Databricks kann Python, Spark Scholar, SQL, NC SQL und andere Plattformen ausführen. Die Lösung wird mit einer eigenen Benutzeroberfläche sowie Möglichkeiten zur Verbindung mit Endpunkten wie JDBC-Konnektoren ausgeliefert. Einige Nutzer berichten jedoch, dass sie komplex und wenig benutzerfreundlich wirken kann, da sie auf einen technischen Markt ausgerichtet ist und für die Größenanpassung von Clustern oder Konfigurationsaktualisierungen mehr manuelle Eingriffe erfordert. Für manche kann die Lernkurve steil sein.

Am besten für Machine Learning und KI: Databricks

Databricks schlägt Azure in dieser Kategorie mit Mosaic AI, einem Bestandteil der Databricks Data Intelligence Platform. Diese Plattform vereint Daten, Modelltraining und Produktionsumgebungen in einer einzigen Lösung und ermöglicht so die sichere Nutzung von Unternehmensdaten, um benutzerdefinierte Machine-Learning- und generative KI-Modelle zu erweitern, zu optimieren oder zu erstellen. Databricks bietet eine stärker spezialisierte Umgebung, die auf die Entwicklung von ML- und KI-Lösungen zugeschnitten ist, und ist damit die bevorzugte Plattform für Data Scientists und Teams, die an hochmodernen KI-Projekten arbeiten.

Azure Synapse Analytics bietet ebenfalls KI- und ML-Funktionen, insbesondere durch die Integration mit Azure AI Services. Die Plattform ermöglicht es, Daten in Synapse Analytics mithilfe vortrainierter Modelle aus Azure AI Services mit KI anzureichern. Sie unterstützt verschiedene KI-Aufgaben wie Sentimentanalyse, Anomalieerkennung und Cognitive Services direkt in Synapse-Notebooks. Die KI- und ML-Funktionen von Azure Synapse dienen jedoch eher dazu, vorhandene Azure-Dienste zu nutzen, als eine tief integrierte und anpassbare ML-Umgebung bereitzustellen.

Am besten für Sicherheit: Azure Synapse

Dies hängt stark vom Anwendungsfall ab; für Unternehmenskunden ist Synapse jedoch die bessere Wahl. Azure Synapse implementiert eine mehrschichtige Sicherheitsarchitektur, die den durchgängigen Schutz von Daten gewährleistet. Zu den wichtigsten Sicherheitsfunktionen gehören der Datenschutz durch Verschlüsselung ruhender und übertragener Daten, umfassende Zugriffskontrollen, Authentifizierung zur Überprüfung der Identitäten von Nutzern und Anwendungen, Netzwerksicherheit mit privaten Endpunkten und virtuellen Netzwerken sowie erweiterter Bedrohungsschutz.

Dieses umfassende Sicherheitskonzept in Verbindung mit der Compliance auf Enterprise-Niveau von Azure macht es schwer, Azure Synapse nicht als überlegene Wahl für Unternehmen mit strengen Sicherheits- und Datenschutzanforderungen zu betrachten.

Auch Databricks legt großen Wert auf Sicherheit und bietet Funktionen wie Databricks Runtime for Machine Learning mit integrierter Sicherheit für ML-Workflows, kollaborative Notebooks mit rollenbasierter Zugriffskontrolle und die Integration in Sicherheitssysteme von Unternehmen. Die enge Integration von Azure Synapse in das umfassendere Azure-Sicherheits- und Compliance-Ökosystem sowie seine detaillierten Sicherheitsebenen ermöglichen jedoch einen ganzheitlicheren Sicherheitsansatz.

Am besten für Integration: Azure Synapse

Azure Synapse bietet eine große Bandbreite an Integrationen mit Datenintegrationslösungen von Drittanbietern und unterstützt ein umfassendes Unternehmensökosystem, das sowohl Azure- als auch lokale Datenquellen sowie Legacy-Systeme umfasst. Diese umfassende Integrationsfähigkeit wird durch Partnerschaften mit zahlreichen Drittanbietern wie Ab Initio, Aecorsoft, Alooma und Alteryx unterstützt.

Auch Databricks bietet leistungsfähige Integrationsoptionen, insbesondere über den Partner-Connect-Hub, der die Integration mit Databricks-Clustern und SQL-Warehouses vereinfacht. Databricks unterstützt verschiedene Datenformate wie CSV, Delta Lake, JSON und Parquet und lässt sich mit wichtigen Datenspeicheranbietern wie Amazon S3, Google BigQuery und Snowflake verbinden. Darüber hinaus bietet Databricks Repos eine Integration auf Repository-Ebene mit Git-Anbietern und verbessert damit den Entwicklungsworkflow innerhalb von Databricks-Notebooks.

Die größere Bandbreite an Partnerschaften für Datenintegration von Azure Synapse bietet zusammen mit der nativen Integration in das Azure-Ökosystem jedoch eine umfassendere Lösung für Unternehmen, die Daten aus einer Vielzahl von Quellen konsolidieren und analysieren möchten.

Wer Azure Synapse oder Databricks nicht nutzen sollte

So leistungsfähig und funktionsreich diese beiden Plattformen auch sind: Es ist unmöglich, die Anforderungen aller Arten von Datenexperten zu erfüllen.

Wer Azure Synapse nicht nutzen sollte

Azure Synapse bietet umfangreiche Datenanalysefunktionen und ist in das Azure-Ökosystem integriert, eignet sich aber möglicherweise nicht optimal für kleine Unternehmen oder Start-ups mit begrenztem Bedarf an Datenanalysen oder eingeschränktem Budget. Die Komplexität der Plattform und das erforderliche Maß an technischem Fachwissen zur Nutzung ihrer umfangreichen Funktionen können und werden Unternehmen frustrieren, die kein eigenes Datenteam haben.

Unternehmen, die Azure-Dienste noch nicht nutzen, könnten außerdem Schwierigkeiten haben, Synapse in ihre bestehenden Workflows zu integrieren. Damit ist die Lösung für Unternehmen außerhalb des Azure-Ökosystems weniger geeignet.

Wer Databricks nicht nutzen sollte

Databricks ist auf Data-Science- und Engineering-Projekte zugeschnitten. Daher kann die Plattform für technisch weniger versierte Nutzer oder Einsteiger in die Datenanalyse überwältigend sein. Die Abhängigkeit von Apache Spark und der Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz passen möglicherweise nicht zu den Anforderungen von Projekten, die einfache Lösungen für Datenverarbeitung oder Analysen benötigen.

Darüber hinaus sind die Kosten für die erweiterten Funktionen von Databricks, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen, für Unternehmen mit einfacheren Anforderungen an die Datenanalyse oder begrenzten finanziellen Ressourcen möglicherweise nicht gerechtfertigt.

Die besten Alternativen zu Azure Synapse und Databricks

Google Cloud BigQuery

BigQuery, Googles vollständig verwaltetes Enterprise Data Warehouse, zeichnet sich durch die Verwaltung und Analyse von Daten mit Funktionen wie maschinellem Lernen und Geodatenanalyse aus. Seine serverlose Architektur ermöglicht SQL-Abfragen zur Beantwortung komplexer Fragen von Unternehmen, ohne dass eine Infrastruktur verwaltet werden muss.

Die Trennung von Rechen- und Speicherebene in BigQuery ermöglicht eine dynamische Ressourcenzuweisung und verbessert so Leistung und Skalierbarkeit. Die Lösung eignet sich hervorragend für Teams, die ein leistungsfähiges Analysetool mit schneller Abfrageausführung und umfangreichen Datenintegrationsfunktionen suchen.

Snowflake

Die Cloud-Datenplattform Snowflake ist für ihre einzigartige Architektur bekannt, die Rechenleistung und Speicher voneinander trennt und so eine unabhängige Skalierung sowie ein Pay-as-you-go-Modell ermöglicht. Sie unterstützt Standard-SQL und erweitertes SQL, Transaktionen sowie fortgeschrittene Funktionen wie materialisierte Sichten und laterale Sichten.

Der Ansatz von Snowflake bei Datenverschlüsselung, Zugriffskontrolle auf Objektebene und der Unterstützung von PHI-Daten unterstreicht das Engagement des Unternehmens für Sicherheit und Compliance. Die Plattform bietet Unternehmen eine flexible, skalierbare Lösung mit starken Sicherheitsfunktionen.

Teradata Vantage

Teradata Vantage bietet eine vernetzte Multi-Cloud-Datenplattform für Unternehmensanalysen und löst komplexe Datenprobleme effizient. Vantage ist für seine leistungsstarken Analysen, umfassende Datenintegration sowie fortschrittlichen KI- und Machine-Learning-Funktionen bekannt und eignet sich hervorragend für Unternehmen, die zuverlässige Analysen über vielfältige Datensätze und Cloud-Umgebungen hinweg benötigen.

Bewertungsmethodik: Azure Synapse vs. Databricks

Wir haben Azure und Databricks anhand ihrer Kosten, Funktionen, Integrationen, ihres Ansatzes für KI und ML sowie der Benutzerfreundlichkeit verglichen.

• Preise: Wir bewerteten die Kostenstrukturen beider Plattformen und berücksichtigten dabei die Transparenz und Vorhersehbarkeit der Preismodelle, die Verfügbarkeit kostenloser Testversionen oder Varianten sowie das Preis-Leistungs-Verhältnis insgesamt.
• Kernfunktionen: Wir untersuchten die Fähigkeiten beider Plattformen, um festzustellen, worin die jeweiligen Stärken liegen. Bei Azure Synapse konzentrierten wir uns auf die Funktionen für Datenintegration, Analysen und Datenverwaltung, während wir bei Databricks die kollaborative Umgebung, die Leistungsoptimierung sowie die Unterstützung von Machine-Learning- und KI-Workflows betrachteten.
• KI- und ML-Funktionen: Wir bewerteten die Stärken jeder Plattform bei der Unterstützung von KI- und ML-Projekten, etwa die Verfügbarkeit integrierter Modelle und die Integration externer KI-Dienste.
• Benutzerfreundlichkeit: Benutzerfreundlichkeit, Oberflächengestaltung und einfache Einrichtung gehören zu den Faktoren, die wir analysiert haben, um festzustellen, welche Plattform eine anwenderfreundlichere Erfahrung bietet.
• Integration: Wir untersuchten die Fähigkeit jeder Plattform, sich in andere Tools und Dienste zu integrieren, darunter Datenquellen, BI-Tools und andere Cloud-Dienste.

Häufig gestellte Fragen: Azure Synapse vs. Databricks

Fazit: Azure Synapse vs. Databricks

Azure Synapse und Databricks bedienen unterschiedliche Aspekte der Datenanalyse und -verwaltung. Synapse ist ideal für Unternehmen, die eng in Microsoft Azure integriert sind, robuste Data-Warehousing-Lösungen benötigen und eine Plattform für Datenanalysen sowie für Nutzer suchen, die mit SQL vertraut sind.

Databricks eignet sich besser für Data-Science-Teams, die eine kollaborative Umgebung mit leistungsfähigen Machine-Learning- und KI-Funktionen benötigen, und ist für ein technisches Publikum besser geeignet als Synapse. Letztlich hängt die Wahl zwischen den beiden Plattformen von den Präferenzen für die Plattform, dem Anwendungsfall des Unternehmens, der vorhandenen Infrastruktur und den finanziellen Ressourcen des Unternehmens ab.

Einen tieferen Einblick in den Markt für Datenanalysen bietet unser Leitfaden: Die besten Tools für Datenanalysen