Databricks vs. Snowflake: Der Kampf der Besten – Wer gewinnt?

Databricks und Snowflake gehören heute zu den führenden datenorientierten Unternehmen auf dem Markt. Beide bieten ihren Kunden einzigartige Funktionen und Features zum Speichern, Verwalten und Nutzen von Daten für verschiedenste geschäftliche Anwendungsfälle.

Databricks startete als leistungsstarkes Tool für konfigurierbare Data-Science- und Machine-Learning-Projekte, während Snowflake ursprünglich als Cloud-Data-Warehouse-Lösung mit Business-Intelligence- und Reporting-Funktionen konzipiert wurde.

Beide Unternehmen haben kontinuierlich neue Funktionen eingeführt, ihre beeindruckenden Lösungsportfolios erweitert und sich zu direkten Wettbewerbern entwickelt. Zu wissen, wie sie sich bei wichtigen Funktionen, Preisen, Benutzerfreundlichkeit und anderen zentralen Aspekten unterscheiden, kann Ihrer Organisation helfen, die für Ihre Anforderungen besser geeignete Lösung zu bestimmen.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

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  Databricks eignet sich am besten für komplexe Data-Science-, Analyse-, ML- und KI-Prozesse, die effizient skaliert oder auf einer einheitlichen Plattform abgewickelt werden müssen.
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  Snowflake eignet sich am besten für Data Warehousing und leicht zugängliche BI-Funktionen.
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  Im Vergleich zu Snowflake bietet Databricks mehr Reife bei ML-Prozessen, Data Science sowie bei skalierbaren und anpassbaren Datenverarbeitungsfunktionen.
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  Im Vergleich zu Databricks bietet Snowflake eine leichter zugängliche Benutzeroberfläche für unkompliziertere Datenprozesse – die umfangreichen Integrationen, der Marktplatz und das Partnernetzwerk ermöglichen auch komplexere Projekte.

Databricks vs. Snowflake im Vergleich

Die folgende Tabelle zeigt, wie Snowflake und Databricks bei wichtigen Kennzahlen und Kategorien abschneiden.

Databricks im Überblick

Databricks ist ein datenorientierter Platform-as-a-Service-Anbieter (PaaS) mit Services, die sich auf die Entwicklung von Data Lakes und Data Warehouses sowie auf KI-gestützte Analysen, Automatisierung, komplexe Datenverarbeitung und Data Science konzentrieren. Die zentrale Lakehouse-Plattform umfasst einheitliche Analyse- und Künstliche-Intelligenz-Managementfunktionen, Governance-Funktionen, Machine Learning sowie Data Warehousing und Data Engineering.

Das Design von Databricks stellt sicher, dass sämtliche KI-, Daten- und Analyseprozesse sowie die zugehörigen Ressourcen innerhalb der Plattform vereinheitlicht werden – hauptsächlich über Unity Catalog. Dadurch sind weniger Tools von Drittanbietern erforderlich, um Daten- und KI-Prozesse abzuschließen. Dies ist besonders effektiv, wenn Sie mit unstrukturierten, semistrukturierten und strukturierten Datenformaten arbeiten.

Nutzer können auf bestimmte Plattformfunktionen in einer Open-Source-Variante zugreifen. In Kombination mit der Apache-Spark-Basis bietet Databricks Entwicklern eine äußerst erweiterbare und anpassbare Lösung. Auch für Datenanalysten und Data Scientists, die weitere KI- oder IDE- (Integrated Development Environment) Bereitstellungen in ihre Umgebung integrieren möchten, ist die Lösung sehr beliebt.

Wichtige Funktionen

Databricks zeichnet sich durch zahlreiche wichtige Funktionen aus, darunter:

• Data Lakehouses: Dieser einzigartige Speicheransatz wurde von Databricks entwickelt, um die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses in einer Infrastruktur zu vereinen. Damit können Nutzer die Daten-Governance und Datenspeicherfunktionen verbessern und zugleich die Speicherkosten senken. In vielen Fällen ist diese Infrastruktur außerdem flexibler und besser mit Datenanalyseprozessen kompatibel als ein Data Warehouse oder ein Data Lake.
• Unity Catalog: Dieser Bestandteil der Databricks Data Intelligence Platform stellt Nutzern eine einheitliche und offene Governance-Lösung für Daten und KI bereit. Nutzer entscheiden sich häufig für dieses Tool, weil sie damit ihre Daten und die Berechtigungen ihrer Teams organisieren, aufbereiten und operationalisieren können, ohne dafür Tools von Drittanbietern zu benötigen.
• Databricks Solution Accelerators und Notebooks: Vorgefertigte Accelerators bieten die Notebooks, Blaupausen und sonstigen Ressourcen, die Teams benötigen, um schnell mit Datenanalyse- und Data-Science-Projekten zu beginnen. Die Accelerators sind nach Branchen geordnet und decken ein breites Spektrum ab; Python-basierte Notebooks sind besonders beliebt.
• Data Intelligence Engine: Diese Funktion läuft im Hintergrund und unterstützt komplexe Datenprozesse, die exakt an Ihre Datentypen und Anforderungen angepasst sind. Die Engine ermöglicht ein semantisches Datenverständnis, eine einfachere Datensuche und -erkennung sowie die Unterstützung natürlicher Sprache beim Programmieren und bei der Fehlerbehebung.

Die Databricks Data Intelligence Platform stellt Nutzern den Unity Catalog bereit, um verschiedene Tool-Funktionen besser zu organisieren, darunter die Berechtigungsverwaltung und rollenbasierte Datenschutzfunktionen.

Vorteile

• Vorreiter bei Data Lakehouses und anderen skalierbaren Datenspeichern und -strukturen
• Der einheitliche Ansatz für Datenkatalogisierung, Governance und Analysen verhindert eine unübersichtliche Vielzahl an Tools

Nachteile

• Teurer und komplexer Preisansatz mit Databricks Units (DBUs)
• Hochgradig technische Plattformen mit steiler Lernkurve

Snowflake im Überblick

Snowflake ist ein bedeutendes Cloud- und Datenunternehmen, das sich auf SaaS-bereitgestellte Data-as-a-Service-Funktionen für Big-Data-Prozesse konzentriert. Die Kernplattform ist darauf ausgelegt, Daten aus verschiedenen Geschäftsanwendungen und in unterschiedlichen Formaten nahtlos in einem einheitlichen Datenspeicher zusammenzuführen. Daher sind typische Extract-, Transform- und Load-Prozesse (ETL) möglicherweise nicht erforderlich, um die gewünschten Ergebnisse bei der Datenintegration zu erzielen.

Die Plattform ist mit verschiedenen Arten geschäftlicher Workloads kompatibel, darunter Künstliche Intelligenz und Machine Learning, Data Lakes und Data Warehouses sowie Cybersecurity-Workloads. Sie ist ideal für Organisationen, die mit großen Datenmengen arbeiten und präzise Systeme für Daten-Governance und -Management oder bedarfsgesteuerten Speicher benötigen.

Im Vergleich zu Databricks ist Snowflake besser für Nutzer geeignet, die schnell ein leistungsstarkes Data Warehouse und Analysetool bereitstellen möchten, ohne sich in Konfigurationen, Data-Science-Details oder manuellen Einrichtungsschritten zu verlieren. Das bedeutet jedoch nicht, dass Snowflake eine einfache Lösung oder für Anfänger gedacht ist. Ganz im Gegenteil: Es handelt sich um eine hochentwickelte Plattform, die für ihre übersichtliche Benutzeroberfläche bekannt ist.

Wichtige Funktionen

Snowflake bietet zahlreiche wichtige Funktionen, durch die sich die Plattform von ihren Wettbewerbern abhebt, darunter:

• SQL-Data-Warehousing: Snowflake ist seit Langem führend im Cloud-Data-Warehousing und bietet eine groß angelegte Infrastruktur, die seitens des Nutzers kaum oder gar keine Wartung erfordert. Die SQL-Basis macht die Plattform für Nutzer mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen besonders zugänglich.
• Snowpark: Diese neuere KI- und ML-Funktion unterstützt die Entwicklung und Bereitstellung containerisierter Anwendungen. Sie eignet sich außerdem hervorragend für Data Engineering und das Design von Datenpipelines.
• Marktplatz und Partnernetzwerk: Snowflake verfügt über einen umfangreichen Marktplatz mit Produkten aus verschiedensten Kategorien, für unterschiedliche geschäftliche Anforderungen und in verschiedenen Preisklassen. Auch das Partnernetzwerk ist beeindruckend und umfasst Dutzende strategischer Partner aus den Bereichen KI-Daten-Cloud, Cloud-Services und Cloud-Plattforminfrastruktur.
• Data Clean Rooms: Die Funktion Data Clean Rooms hebt die rollenbasierte Zugriffskontrolle auf ein ausgefeilteres und granulareres Niveau. Dadurch lassen sich sehr spezifische Zielgruppen erstellen, die sich überschneiden oder ganz getrennt voneinander bestehen können – ganz nach Ihren Vorgaben. Die Einrichtung macht es sehr einfach, Zugriffsebenen und -bereiche für verschiedene Nutzer einzusehen.

Die Snowflake-Funktion Data Clean Rooms vereinfacht die Einrichtung rollenbasierter Zugriffskontrollen und granularer Berechtigungen bei der Arbeit mit den vertraulichsten oder sensibelsten Datensätzen Ihrer Organisation.

Vorteile

• Leistungsstarker und vielfältiger Marktplatz für Nutzer
• Die Plattform ist im Allgemeinen einfach zu bedienen und einzurichten

Nachteile

• Weniger Fokus und weniger Funktionen für fortgeschrittene Data Science und Analysen
• Begrenzte Erfahrung und geringere Reife bei KI- und ML-Anwendungsfällen

Am besten bei skalierbaren Preisen und hoher Leistung: Abhängig vom Anwendungsfall

Die Preisgestaltung von Databricks und Snowflake unterscheidet sich erheblich. Ganz allgemein lässt sich für den durchschnittlichen Geschäftsnutzer jedoch sagen: Databricks kostet typischerweise etwa 99 US-Dollar pro Monat, während Snowflake normalerweise auf ungefähr 40 US-Dollar pro Monat kommt.

Ganz so einfach ist es allerdings nicht, da beide Tools unterschiedliche Komponenten und Tarife mit eigenen Preisvariablen haben. Besonders kompliziert wird es dadurch, dass beide Tools pro genutzter Einheit oder pro verwendetem Credit abgerechnet werden, was von Monat zu Monat stark schwanken kann. Zusätzlich besteht eine gute Chance, dass Kosten für die Ausführung bestimmter Prozesse dieser Tools auf AWS, Azure oder GCP anfallen.

Hier sehen Sie eine Aufschlüsselung der jeweiligen Preisstrukturen:

Databricks-Preise

• Workflows: Ab 0,15 US-Dollar pro DBU
• Delta Live Tables: Ab 0,20 US-Dollar pro DBU
• Databricks SQL: Ab 0,22 US-Dollar pro DBU
• Interaktive Workloads: Ab 0,40 US-Dollar pro DBU
• Mosaic AI: Ab 0,07 US-Dollar pro DBU

Snowflake-Preise

• Standard: Ab 2 US-Dollar pro Credit
• Enterprise: Ab 3 US-Dollar pro Credit
• Business Critical: Ab 4 US-Dollar pro Credit
• Virtual Private Snowflake (VPS):Preisinformationen auf Anfrage erhältlich
• On-Demand-Speicher: 23 US-Dollar pro TB und Monat

Snowflake behandelt Rechenleistung und Speicher in seiner Preisstruktur getrennt. Daher variiert der Preis je nach Workload und gewählter Preisstufe erheblich. Wenn Ihr Speicherbedarf jedoch von Monat zu Monat ziemlich konstant ist, kann Snowflake die günstigere Lösung sein.

Auch die Rechenleistung von Databricks wird nach Tarifstufen und pro Verarbeitungseinheit abgerechnet. Da Speicher nicht in den Preisen enthalten ist, kann Databricks für manche Nutzer günstiger ausfallen. Letztlich hängt alles davon ab, wie und wie häufig der Speicher genutzt wird.

Die Unterschiede zwischen den beiden Lösungen machen einen vollständigen direkten Preisvergleich schwierig. Nutzern wird empfohlen, die Ressourcen zu bewerten, die sie voraussichtlich für das erwartete Datenvolumen, den Verarbeitungsumfang und ihre Analyseanforderungen benötigen. Für manche Nutzer wird Databricks günstiger sein, für andere liegt Snowflake vorn.

In dieser Kategorie herrscht ein enges Kopf-an-Kopf-Rennen, da das Ergebnis vom jeweiligen Anwendungsfall abhängt.

Am besten bei Datenprozessen und Funktionen: Databricks

Snowflake bietet bei interaktiven Abfragen eine hohe Leistung, da die Plattform den Speicher bereits bei der Aufnahme optimiert. Auch bei BI-Workloads sowie bei der Erstellung von Berichten und Dashboards überzeugt Snowflake und eignet sich hervorragend als Data Warehouse. Einige Nutzer weisen jedoch darauf hin, dass die Plattform bei den enormen Datenmengen von Streaming-Workloads Schwierigkeiten hat. Aufgrund des Schwerpunkts auf Data Warehousing und Benutzerfreundlichkeit sind außerdem relativ wenige Data-Science- und Datenverarbeitungsfunktionen direkt in die Lösung integriert.

Databricks ist dagegen eigentlich überhaupt kein Data Warehouse. Die Datenplattform ist breiter aufgestellt und bietet bessere Funktionen als Snowflake für ELT, ETL, Data Science und Machine Learning. Nutzer speichern Daten in einem verwalteten Objektspeicher ihrer Wahl, sodass sich die Plattform auf die Data-Lake-Infrastruktur und komplexe Datenverarbeitungsinitiativen mit hohem Volumen konzentrieren kann. Sie richtet sich klar an Data Scientists und professionelle Datenanalysten und bietet die notwendige Komplexität an Tools für ein breites Spektrum strategischer Aufgaben.

In einem direkten Vergleich der Data-Warehousing-Funktionen gewinnt Snowflake. Bei praktisch allen anderen Datenprozessen und Funktionen ist Databricks jedoch die ausgereiftere und leistungsfähigere Lösung.

Am besten für die Arbeit mit verschiedenen Datentypen: Databricks

Obwohl sowohl Databricks als auch Snowflake technisch die Arbeit mit allen Datentypen ermöglichen, unterscheidet sich der Weg dorthin erheblich. Databricks ist automatisch mit allen Datentypen kompatibel: Strukturierte, semistrukturierte und sogar unstrukturierte Daten funktionieren auf der Plattform. Das liegt am geringeren Fokus auf Datenspeicherung und an der stärkeren Infrastruktur für Datenverarbeitung und Data Science. Nutzer können Daten in jedem Format in die Plattform eingeben; integrierte ETL- und ELT-Tools stehen zur Verfügung, um bei Bedarf Formatierungsanpassungen vorzunehmen.

Snowflake unterstützt dagegen nativ nur semistrukturierte und strukturierte Daten. Außerdem bietet die Plattform weniger integrierte ETL- und ELT-Funktionen zur Unterstützung notwendiger Datentransformationen bei unstrukturierten Daten. Der Integrationsmarktplatz ist jedoch äußerst leistungsfähig und mit vielen verschiedenen Lösungen verbunden, die unstrukturierte Daten für die Nutzung in Snowflake aufbereiten können. Wenn Sie also bereits ein separates ETL-/ELT-Tool verwenden oder bereit sind, in eines zu investieren, können Sie auch in Snowflake relativ problemlos mit allen Datentypen arbeiten.

Obwohl die Arbeit mit allen Datentypen sowohl in Databricks als auch in Snowflake möglich ist, gewinnt Databricks dank der nativen Kompatibilität mit strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten.

Am besten bei Support und Benutzerfreundlichkeit: Snowflake

Die Konfiguration des Snowflake-Data-Warehouses ist benutzerfreundlich. Die intuitive SQL-Oberfläche erleichtert die Einrichtung und Inbetriebnahme. Außerdem bietet die Plattform zahlreiche Automatisierungsfunktionen Funktionen zur einfacheren Nutzung bereitzustellen. Auto-Scaling und automatisches Anhalten helfen beispielsweise dabei, Cluster in Leerlauf- oder Spitzenzeiten zu stoppen und zu starten. Die Größe von Clustern lässt sich problemlos anpassen.

Auch Databricks bietet Auto-Scaling für Cluster. Die Benutzeroberfläche ist bei beliebigeren Clustern und Tools komplexer, aber das Databricks SQL Warehouse verwendet für Cluster einen unkomplizierten Ansatz zur Größenbestimmung nach „T-Shirt-Größen“, wodurch es ebenfalls zu einer benutzerfreundlichen Lösung wird. Beide Tools legen in bestimmten Bereichen Wert auf Benutzerfreundlichkeit, Databricks richtet sich jedoch an ein technisch versierteres Publikum. Daher können bestimmte Schritte wie das Aktualisieren von Konfigurationen und das Wechseln von Optionen mit einer steileren Lernkurve verbunden sein.

Sowohl Snowflake als auch Databricks bieten rund um die Uhr, 24/7, Online-Support, und beide haben in diesem Bereich viel Lob von Kunden erhalten.

Obwohl beide in dieser Kategorie zu den führenden Anbietern zählen, gewinnt Snowflake dank seiner größeren Auswahl an benutzerfreundlichen und demokratisierten Funktionen.

Am besten für Sicherheit: Snowflake

Snowflake und Databricks bieten beide rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Verschlüsselung und Funktionen zur Aktivitätsüberwachung, um Sicherheit und Datenschutz auf ihren Plattformen zu gewährleisten. Beide Datenanbieter erfüllen außerdem die Anforderungen von SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA, DSGVO und weiteren Standards.

Zusätzlich zu diesen eher standardmäßigen Sicherheitsfunktionen unterhält Snowflake eine eigene sichere Cloud-Infrastruktur mit kontinuierlicher Überwachung, unabhängigen Sicherheitsaudits und einzigartigen, granulareren rollenbasierten Zugriffskontrollen wie Data Clean Rooms. Snowflake bietet außerdem Netzwerkisolierung und weitere robuste Sicherheitsfunktionen in verschiedenen Tarifen an, wobei jeder höhere Tarif mehr kostet. Der Vorteil ist jedoch, dass Sie nicht für Sicherheitsfunktionen bezahlen, die Sie weder benötigen noch nutzen möchten.

Auch Databricks umfasst zahlreiche wertvolle Sicherheitsfunktionen. Wichtig ist jedoch, dass viele dieser Funktionen von den Nutzern eine umfangreichere Konfiguration erfordern. Da Databricks eine komplexere Plattform ist und für eine effektive Sicherheit mehr manuelle Eingriffe durch die Nutzer voraussetzt, kann dies im Laufe der Zeit zu mehr Fehlkonfigurationen und Sicherheitslücken bei Databricks im Vergleich zu Snowflake führen; selbstverständlich hängt dies von den verfügbaren Personalressourcen ab.

Obwohl beide Plattformen eine Reihe nützlicher Sicherheitsfunktionen bieten, die den Lösungen des jeweils anderen ähneln, gewinnt Snowflake dank seines stärker automatisierten und einfacheren Modells für die Sicherheitskonfiguration.

Am besten für KI-Funktionen: Databricks

Sowohl Snowflake als auch Databricks bieten eine breite Palette an KI- und KI-gestützten Funktionen in ihrem Portfolio, und die Zahl dieser Funktionen scheint weiter zu wachsen, da beide Anbieter generative KI und weitere fortschrittliche KI- und ML-Funktionen einsetzen.

Snowflake unterstützt eine Reihe von KI- und ML-Workloads und hat sein Portfolio in den vergangenen Jahren um die folgenden drei KI-gestützten Lösungen erweitert: Snowpark, Streamlit und Arctic. Snowpark bietet Nutzern mehrere Bibliotheken, Laufzeitumgebungen und APIs, die für ML- und KI-Training sowie MLOps nützlich sind. Mit Streamlit lassen sich unter Verwendung von Snowflake-Daten und bewährten Verfahren der Python-Entwicklung verschiedene Modelltypen erstellen – darunter auch ML-Modelle. Arctic bietet Nutzern von Snowflake entwickelte LLM-Modelle für Unternehmen, wobei der Schwerpunkt auf offenem Design und einer unternehmenstauglichen Infrastruktur liegt.

Databricks hingegen hat KI und ML schon seit längerer Zeit wesentlich stärker in all seine Produkte und Dienste integriert. Die Plattform umfasst leicht zugängliche Laufzeitcluster und Frameworks für maschinelles Lernen, AutoML zur Codegenerierung, MLflow und eine verwaltete Version von MLflow, die Überwachung der Modellleistung und KI-Governance sowie Tools zur Entwicklung und Verwaltung generativer KI und großer Sprachmodelle.

Weitere KI-gestützte Funktionen umfassen Feature Engineering, Vektorsuche, Lakehouse-Überwachung, KI-Governance und KI-Sicherheit. KI ist bewusst in alle Bereiche von Databricks eingebettet, während Snowflakes KI-Lösungen im Wesentlichen auf den bestehenden Lösungen aufsetzen oder als Add-on dafür angeboten werden.

Obwohl beide Anbieter bei KI große Fortschritte machen, geht Databricks hier als Sieger hervor.

Wer sollte Databricks oder Snowflake nicht nutzen?

Databricks und Snowflake zu vergleichen, ist ein wichtiger Schritt bei der Suche nach einer unternehmenstauglichen Daten- und KI-Lösung für Ihr Unternehmen. In einigen Fällen bietet jedoch keine der beiden Lösungen die von Ihnen gewünschten Funktionen und die gewünschte Benutzerfreundlichkeit.

Die folgenden Nutzer sollten möglicherweise Alternativen zu Databricks in Betracht ziehen:

• Nutzer mit wenig Erfahrung mit oder Kenntnissen über Spark und Python
• Weniger technisch versierte Nutzer
• Nutzer mit vorhersehbaren Speicheranforderungen in kleinerem Umfang
• Nutzer, die eine unkomplizierte, einfach zu bedienende und leicht zu konfigurierende Lösung wünschen
• Nutzer, die vollständig vorhersehbare Preisstrukturen benötigen
• Nutzer, die vorgefertigte Sicherheitsfunktionen wünschen, deren Implementierung wenig oder gar keinen Aufwand erfordert

Die folgenden Nutzer sollten möglicherweise Alternativen zu Snowflake in Betracht ziehen:

• Nutzer, die einen vollständig einheitlichen Ansatz für Datenspeicherung, -verwaltung und -analyse wünschen
• Nutzer, die umfangreiche Funktionen für maschinelles Lernen wünschen
• Nutzer, die Unterstützung und Funktionen für unstrukturierte Daten benötigen
• Nutzer mit stark schwankenden oder umfangreichen Anforderungen an die Datenverarbeitung
• Nutzer, die ein hochgradig anpassbares Apache-Spark-Backend suchen
• Nutzer, die vollständig vorhersehbare Preisstrukturen benötigen

Die 3 besten Alternativen zu Databricks und Snowflake

Wenn einige der oben genannten Punkte Ihre Anliegen beim Vergleich von Databricks und Snowflake widerspiegeln, empfehlen wir, Alternativen wie Yellowfin, Salesforce Data Cloud und Zoho Analytics in Betracht zu ziehen.

Yellowfin

Yellowfin ist eine eingebettete Analyse- und BI-Plattform, die aktionsbasierte Dashboards, KI-gestützte Erkenntnisse und Data Storytelling kombiniert. Mit dieser Lösung können Nutzer in Echtzeit eine Verbindung zu all ihren Datenquellen herstellen. Außerdem lässt sich Yellowfin so konfigurieren, dass mehrere Mandanten innerhalb einer einzigen Umgebung unterstützt werden. Darüber hinaus sind robuste Data-Governance-Funktionen integriert, um die Compliance sicherzustellen. Viele Nutzer entscheiden sich wegen des flexiblen Preismodells von Yellowfin dafür, das einfach, vorhersehbar und skalierbar ist, sowie wegen der interaktiven Visualisierungen, die bessere Entscheidungen ermöglichen.

Salesforce Data Cloud 

Insbesondere für Nutzer, die fortschrittliche Datenlösungen für Marketing-, Vertriebs- oder Serviceszenarien benötigen, ist die Data Cloud von Salesforce eine hervorragende Lösung, um all Ihre Kundendaten in Salesforce-Anwendungen zu aktivieren. Die Lösung ermöglicht es Teams, Kunden an jedem Kontaktpunkt mit relevanten Erkenntnissen und Kontextdaten im Arbeitsfluss des täglichen Geschäfts anzusprechen. Unternehmen nutzen diese Lösung, um ihre Daten mit einem KI-CRM zu verknüpfen. Dadurch wird es einfacher, relevante Daten und Erkenntnisse aus Ihren bestehenden Salesforce-Prozessen und -Anwendungen abzuleiten.

Zoho Analytics 

Zoho Analytics ist eine Softwarelösung, mit der Nutzer Self-Service-Business-Intelligence und Datenanalysen durchführen können. Sie eignet sich ideal für Nutzer, die eine einfache Möglichkeit benötigen, Inhalte in verschiedenen Dateien, Apps und Datenbanken zu analysieren. Kunden loben häufig die Qualität und Benutzerfreundlichkeit der visuellen Elemente von Zoho Analytics, darunter die benutzerfreundlichen Berichte und Dashboards. Besonders für kleinere Teams und Anforderungen ist Zoho Analytics zudem eine äußerst kostengünstige Lösung für Datenanalysen.

So haben wir die Systeme bewertet

Obwohl mehrere andere Variablen die Recherche für diesen Vergleichsleitfaden beeinflusst haben, bildeten die folgenden Bewertungskategorien den Rahmen für unseren Vergleich – ausgehend von dem, was für Databricks- und Snowflake-Kunden am wichtigsten ist.

Leistungsfähige Datenverwaltungsfunktionen | 50 Prozent

Da sowohl Databricks als auch Snowflake Datenplattformen für Unternehmen sind, habe ich viel Zeit darauf verwendet, die mit jeder Plattform möglichen Datenoperationen und Funktionen zu untersuchen. Mein besonderes Augenmerk lag auf der Kompatibilität mit verschiedenen Datenformaten, der Infrastruktur für die Datenspeicherung, den Möglichkeiten zur Datenverwaltung und -verarbeitung, Data-Science-Funktionen, dem Datenbesitz, der Skalierbarkeit von Datenoperationen, dem Ansatz für den Datenaustausch, ETL- und anderen Möglichkeiten zur Datentransformation sowie der Integration von Datenoperationen in ML- und KI-Operationen.

Benutzerfreundlichkeit und Support | 25 Prozent

Da Datenprozesse komplex sein können, insbesondere für weniger technisch versierte Teammitglieder außerhalb der Abteilung der Datenanalysten, habe ich außerdem untersucht, wie die einzelnen Anbieter ihre Plattform zugänglicher und benutzerfreundlicher gestaltet haben. Bei diesem Teil meiner Bewertung habe ich auf eine übersichtliche und zugängliche Oberfläche, Konfigurationsmöglichkeiten in natürlicher Sprache, automatische Konfigurationsfunktionen, die Zugänglichkeit des Kundensupports und entsprechende Ressourcen sowie Kundenmeinungen zur Benutzerfreundlichkeit und zur allgemeinen Erfahrung mit der Plattform geachtet.

Unternehmenstaugliche Lösungen und Wachstum | 25 Prozent

Letztlich sind sowohl die bestehenden Funktionen von Databricks und Snowflake als auch die neuen Daten- und KI-Funktionen, an denen ihre Anbieter arbeiten, für Unternehmen mit komplexen Anwendungsfällen und Anforderungen konzipiert. Deshalb konzentrierte sich ein großer Teil meiner Recherche darauf, einzigartige Unterscheidungsmerkmale zu finden, die auf die Skalierbarkeit der jeweiligen Plattform und ihre Fähigkeit hindeuten, Big Data und komplizierte Arbeitsszenarien zu bewältigen.

Mein Hauptaugenmerk lag auf einzigartigen KI- und ML-Funktionen und einem wachsenden Lösungsportfolio in diesem Bereich, einem leistungsfähigen Marketplace und Partnernetzwerk, hochentwickelten und umfassenden Funktionen für Cybersicherheit, Datenschutz und Administration, der Kompatibilität mit Enterprise-Tools von Drittanbietern – insbesondere großen Cloud-Plattformen –, der Anpassbarkeit sowie einer einheitlichen Oberfläche, die dennoch gut mit anderen Enterprise-Tools im Technologie-Stack des Kunden zusammenspielt.

Fazit: Databricks oder Snowflake hängt von Ihrer gesamten Datenstrategie ab

Snowflake und Databricks sind beide hervorragende Lösungen für Datenanalyse und -verwaltung, und beide haben jeweils eigene Vor- und Nachteile. Welche Plattform für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, hängt von Nutzungsmustern, Datenvolumen, Workloads, internem Know-how und letztlich von der gesamten Datenstrategie Ihres Unternehmens ab.

Zusammenfassend lässt sich sagen: Databricks eignet sich für ein technisch versiertes Publikum mit anspruchsvollen und dynamischen Anforderungen, während Snowflake sowohl für technisch versierte als auch für weniger technisch versierte Nutzer sehr zugänglich ist. Databricks bietet im Wesentlichen alle von Snowflake bereitgestellten Funktionen für die Datenverwaltung sowie mehrere zusätzliche Funktionen für Data Science und Datenverarbeitung. Die Plattform ist jedoch nicht ganz so einfach zu bedienen, hat eine steilere Lernkurve und erfordert mehr Wartung. Die Entscheidung zwischen Snowflake und Databricks sollte relativ unkompliziert sein, da sich ihre Zwecke und Nischen deutlich unterscheiden und jeweils eine eigene strategische Ausrichtung haben.

Einen ausführlichen Überblick über die führenden ML-Tools für Anwendungsfälle in Unternehmen finden Sie im eWeek-Leitfaden: Die besten Plattformen für maschinelles Lernen