Datenanalyse und Datenmanagement sind in der modernen Geschäftswelt wichtiger denn je geworden. Doch angesichts des stetig wachsenden Volumens der zu analysierenden Daten benötigen Unternehmen eine Möglichkeit, all diese Daten an einem Ort zu bündeln, an dem sie für Analysen bereitstehen.
Moderne cloudbasierte Data Warehouses und Datenmanagementplattformen wie Microsoft Azure Synapse und Snowflake. Beide sind angesehene Data-Warehousing-Plattformen und werden von Nutzern in den Gartner Peer Reviews gut bewertet. Sie liefern jeweils das von Business-Intelligence- und Analyseanwendungen geforderte Volumen, die nötige Geschwindigkeit und Qualität.
Doch es gibt ebenso viele Gemeinsamkeiten wie Unterschiede. In vielen Fällen hängt die Entscheidung zwischen Microsoft Azure Synapse und Snowflake von den spezifischen Anforderungen der Datenumgebung ab. Sehen wir uns beide an und prüfen, wer die Nase vorn hat.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die besten Datenanalysetools
- Azure Synapse vs. Snowflake: Die wichtigsten Funktionen
- Azure Synapse vs. Snowflake: Support und Benutzerfreundlichkeit
- Azure Synapse vs. Snowflake: Sicherheit
- Azure Synapse vs. Snowflake: Integration
- Azure Synapse vs. Snowflake: Preise
- Alternativen zu Azure Synapse und Snowflake
- Die Wahl zwischen Azure Synapse und Snowflake für das Datenmanagement
Azure Synapse vs. Snowflake: Die wichtigsten Funktionen
Azure Synapse
Azure Synapse, ehemals Microsoft Azure SQL Data Warehouse, basiert auf einem soliden SQL-Fundament und soll eine einheitliche Datenanalyseplattform für Big-Data-Systeme und Data Warehouses sein.
Die Architektur von Azure Synapse mit massiv paralleler Verarbeitung ist so ausgelegt, dass die schnelle Verarbeitung nicht vollständig von teurem Arbeitsspeicher abhängt. Dies wird durch gruppierte und nicht gruppierte Columnstore-Indizes sowie Segmente erreicht, die es erleichtern zu bestimmen, wo Daten gespeichert sind und wie sie verteilt werden.
Snowflake
Snowflake ist ein relationales Datenbankmanagementsystem und Data Warehouse für Analysedaten mit strukturierten und semistrukturierten Daten. Es wird als Software-as-a-Service (SaaS) angeboten und nutzt ebenfalls eine SQL-Datenbank-Engine, um die Speicherung von Informationen in der Datenbank zu verwalten und Abfragen auf virtuellen Warehouses innerhalb des gesamten Warehouses auszuführen. Jedes dieser Warehouses befindet sich in einem eigenen Clusterknoten, ist von den anderen unabhängig und teilt keine Rechenressourcen.
Darauf aufbauend gibt es Cloud-Dienste für Authentifizierung, Infrastrukturmanagement, Abfragen und Zugriffskontrollen. Das Snowflake Elastic Data Warehouse ermöglicht es Nutzern, Daten mithilfe von Amazon-S3- oder Azure-Ressourcen zu analysieren und zu speichern.
Welche Plattform bietet die besten Funktionen?
Diese Entscheidung ist knapp, denn beide Plattformen erzielen Spitzenleistungen. Wer ein erstklassiges Data Warehouse für Analysen sucht, ist insgesamt mit Snowflake knapp besser beraten. Azure-Nutzer, die gerne mit Power BI arbeiten, treffen mit Azure Synapse jedoch eine kluge Wahl.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die beste Business-Intelligence-Software
Azure Synapse vs. Snowflake: Support und Benutzerfreundlichkeit
Azure Synapse
Die Abhängigkeit von SQL und Azure macht Synapse den vielen Menschen und Entwicklern vertraut, die diese Plattformen weltweit nutzen. Für sie ist die Anwendung einfach. In vielen Fällen ist wenig oder gar keine Schulung erforderlich.
Wer mit SQL-Datenbanken vertraut ist, bemängelt jedoch bisweilen, dass einige SQL-Syntaxfunktionen nicht verfügbar sind, dass es bei der Tabellenspeicherung keine Funktionen zur Deduplizierung gibt und keine Konvertierungstools für Code vorhanden sind.
Snowflake
Die Snowflake-Plattform gilt mit ihrer intuitiven SQL-Oberfläche als benutzerfreundlich, sodass sie einfach eingerichtet und in Betrieb genommen werden kann. Dank des Live-Supports rund um die Uhr können Snowflake-Nutzer bei Problemen Unterstützung erhalten, mit denen sie möglicherweise konfrontiert sind.Snowflake automatisiert die Datenbereinigung, Komprimierung, Diagnose und weitere Funktionen. Außerdem müssen Daten bei Snowflake während der Skalierung nicht kopiert werden. Darüber hinaus unterstützt Snowflake strukturierte und semistrukturierte Daten.
Einige Nutzer geben allerdings an, dass die mangelnde Flexibilität in Bereichen wie der Größenanpassung zu zusätzlichen Kosten und langen Wartungszeiten führen kann. Auch die Dokumentation ist nicht immer so ausführlich, wie sie sein könnte. Und der vielleicht größte Nachteil ist das Fehlen integrierter Analysefunktionen.
Welche Plattform bietet den besten Support und die höchste Benutzerfreundlichkeit?
Bei der Benutzerfreundlichkeit gewinnt Azure Synapse, obwohl Snowflake nicht weit dahinterliegt.
Azure Synapse vs. Snowflake: Sicherheit
Azure Synapse
Azure Synapse bietet Datenschutz, Zugriffskontrolle, Authentifizierung, Netzwerksicherheit und Bedrohungsschutz. Damit können Sicherheitsteams ungewöhnliche Zugriffsorte, SQL-Injection-Angriffe, Authentifizierungsangriffe und mehr erkennen. Zu den weiteren Sicherheitsfunktionen gehören Beschränkungen für die Isolation von Komponenten.
Snowflake
Snowflake bietet eine ständig aktive Verschlüsselung sowie Netzwerkisolation und weitere robuste Sicherheitsfunktionen.
Die Sicherheitsfunktionen sind in Stufen gegliedert, wobei jede höhere Stufe mehr kostet. Positiv ist jedoch, dass man nicht für Sicherheitsfunktionen bezahlt, die man weder benötigt noch nutzen möchte.
Welche Plattform bietet die beste Sicherheit?
Da die Sicherheit bei Synapse ohne zusätzliche Kosten vollständig integriert ist, gewinnt Azure Synapse. Snowflake bietet zwar eine Vielzahl von Sicherheitsfunktionen, die für Unternehmen zum Schutz ihrer Daten und Data Warehouses nützlich sind, doch viele dieser Funktionen sind nur in teureren Preisstufen verfügbar. Im Vergleich zu den integrierten Sicherheitsfunktionen von Synapse kann das prohibitiv teuer sein.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Data-Mining-Techniken
Azure Synapse vs. Snowflake: Integration
Azure Synapse
Microsoft hat sein herkömmliches Azure SQL Data Warehouse um Integrationskomponenten wie Data Factory für Efforts to Outcomes (ETO) sowie zur Extraktion, zum Laden und zur Transformation (ELT) von Daten ergänzt. Für Analysen steht außerdem Power BI zur Verfügung. Synapse bietet sogar Spark-Komponenten wie Azure Spark Pools, um Notebooks auszuführen.
Darüber hinaus arbeitet Synapse nahtlos mit allen anderen Azure-Tools zusammen. Das Datenkatalogsystem Purview wird beispielsweise für die Data Governance eingesetzt. Dadurch lassen sich Daten einfach transformieren, kuratieren und bereinigen, bevor sie für Analysen an andere Nutzer verteilt werden. Mit Purview ist es außerdem relativ einfach, die Datenherkunft nachzuverfolgen, auf das Schema von Tabellen zu verweisen und die Datenbewegung durch das System zu verfolgen.
Snowflake
Snowflake ist im AWS Marketplace verfügbar, aber nicht eng integriert. In einigen Fällen berichten Nutzer, dass sich Snowflake nur schwer in andere Tools integrieren lässt. In anderen Fällen lässt sich Snowflake jedoch gut mit Anwendungen wie Tableau, Apache Spark, IBM Cognos und Qlik integrieren. Wer diese Tools nutzt, kann Analysen problemlos durchführen.
Welche Plattform bietet die beste Integration?
Wer sich im Azure-Universum bewegt, kann nur schwer gegen dieses Integrationsniveau argumentieren. Power BI steht beispielsweise praktisch ohne zusätzlichen Aufwand für Analysen zur Verfügung. Azure Synapse gewinnt, es sei denn, man nutzt genau die Anwendungen, auf die Snowflake besonders ausgerichtet ist.
Azure Synapse vs. Snowflake: Preise
Azure Synapse
Bei Azure Synapse wird es etwas kompliziert. Die Abrechnung richtet sich nach:
- der Anzahl der Data-Warehouse-Blöcke und der Anzahl der Betriebsstunden.
- der Menge der gespeicherten und verarbeiteten Terabytes.
- der Anzahl der ausgeführten Instanzen des Apache Spark Pool und der Anzahl der Stunden.
- dem Umfang der Orchestrierungsaktivitäten, der Datenbewegung, der Laufzeit und der bei der Ausführung und beim Debugging von Datenflüssen verwendeten Kerne.
All dies wird in sogenannten Synapse Commit Units (SCUs) zusammengefasst, also in „der Menge an Daten, die von der Quelldatenbank in Azure Synapse Analytics repliziert wird“. Diese können nach einem gestaffelten Modell im Voraus erworben werden. Dennoch bleibt die Preisgestaltung komplex.
Laut Azure gilt: „Die Anzahl der verwendeten SCUs basiert auf der Menge der replizierten Daten und der Häufigkeit der Replikation. Im Allgemeinen benötigen Sie umso mehr SCUs und steigen die Kosten für die Nutzung von Azure Synapse Analytics umso höher, je mehr Daten Sie aufnehmen und speichern.“
Snowflake
Snowflake trennt in seiner Preisstruktur Rechenleistung und Speicher. Die automatische Skalierung für gleichzeitige Abfragen ist in allen Editionen ohne zusätzliche Kosten enthalten. Die Preise von Snowflake sind jedoch mit mehreren Editionen ab Basic aufwärts etwas komplex. Mit jeder höheren Stufe steigen die Preise. Grob gesagt kostet Snowflake etwa 40 US-Dollar pro Monat.
Welche Plattform ist preislich die beste?
Die Unterschiede zwischen Azure Synapse und Snowflake machen einen vollständigen direkten Vergleich schwierig. Da das Preismodell etwas weniger komplex ist, gewinnt Snowflake. Wenn jedoch eine Analyseplattform als Teil der Bereitstellung erworben werden muss, gewinnt Azure Synapse, da Power BI kostenlos enthalten ist.
Da die Preise je nach Anwendungsfall variieren, sollten Nutzer den voraussichtlichen Ressourcenbedarf anhand des erwarteten Datenvolumens, des Verarbeitungsumfangs und ihrer Analyseanforderungen ermitteln. Für einige Nutzer ist Snowflake günstiger, für andere liegt Azure Synapse vorn.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Data-Mining-Techniken
Alternativen zu Azure Synapse und Snowflake
Die Wahl zwischen Azure Synapse und Snowflake für das Datenmanagement
Azure Synapse und Snowflake sind hervorragende Data Warehouses und Datenmanagementplattformen, die die Aufbewahrung und Analyse von Daten erleichtern.
In einigen Fällen macht Snowflakes Fähigkeit, die Preise für Rechenleistung und Speicher zu trennen, die Plattform anpassungsfähiger an verschiedene Anwendungsfälle außerhalb des Open-Source- und Entwicklerbereichs. Auch Entwickler bevorzugen sie möglicherweise – je nachdem, welche Plattformen sie nutzen. Unternehmen, die beispielsweise eng mit Tableau, Apache Spark, IBM Cognos und Qlik arbeiten, entscheiden sich möglicherweise aufgrund des Fokus von Snowflake auf diese Tools und Plattformen für Snowflake.
Azure Synapse eignet sich hingegen besonders für die Datenanalyse durch Nutzer, die mit SQL vertraut sind und im Azure-Ökosystem arbeiten. Da Power BI für Azure- und Microsoft-365-Nutzer kostenlos enthalten ist, sind die von Microsoft angebotenen Konditionen bei den Gesamtkosten und den umfangreichen Paketnachlässen jedoch schwer zu schlagen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Azure Synapse wahrscheinlich für eine weniger technische Nutzerbasis die bessere Wahl ist. Azure Synapse ist besser auf Nutzer zugeschnitten, die einfach schnell ein gutes Data Warehouse und Analysetool bereitstellen möchten, ohne sich mit Konfigurationen, Details der Datenwissenschaft oder manueller Einrichtung aufzuhalten. Dennoch kann die Plattform nicht als schlankes Tool oder als Lösung nur für Einsteiger klassifiziert werden. Ganz im Gegenteil.
Snowflake gewinnt bei anspruchsvolleren und fortgeschrittenen Nutzern – und wenn die Anwendungskombination im Unternehmen die Integrationsangebote von Snowflake begünstigt. Auch in den Gartner Peer Reviews erhielt Snowflake eine etwas höhere Bewertung. Skalierbarkeit und Anpassbarkeit waren weitere Bereiche, in denen Nutzer Snowflake höher als Azure Synapse bewerteten. Wer im Azure-Ökosystem arbeitet, sollte damit keine Probleme haben. Für alle, die ein umfangreiches Data Warehouse und eine Datenmanagementplattform aufbauen, müssen Einschränkungen bei Skalierbarkeit und Anpassbarkeit jedoch berücksichtigt werden.
Wie üblich läuft der Vergleich solcher Tools auf die Präferenzen der Nutzer hinsichtlich Plattform und Programmiersprache sowie auf bestehende Investitionen in Plattformen des jeweiligen Anbieters hinaus.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die besten Tools zur Datenvisualisierung