Databricks vs. Snowflake : le duel des meilleurs – qui l’emportera ?

Databricks et Snowflake comptent aujourd’hui parmi les principales entreprises du marché axées sur les données. Chacune propose à ses clients des fonctionnalités et des fonctions uniques pour stocker, gérer et exploiter les données dans différents cas d’usage métier.

Databricks a d’abord été conçu comme un outil robuste pour les projets configurables de data science et de machine learning, tandis que Snowflake a commencé comme une solution d’entrepôt de données cloud dotée de fonctionnalités de business intelligence et de reporting.

Les deux entreprises ont continué à déployer de nouvelles fonctionnalités, étoffant leurs portefeuilles de solutions déjà impressionnants et se transformant en concurrentes directes. Savoir comment elles se comparent en matière de fonctionnalités clés, de tarification, de facilité d’utilisation et dans d’autres domaines importants peut aider votre organisation à déterminer laquelle répondra le mieux à ses besoins.

À RETENIR

• 
  Databricks est particulièrement adapté aux opérations complexes de data science, d’analytique, de ML et d’IA qui doivent évoluer efficacement ou être gérées sur une plateforme unifiée.
• 
  Snowflake est particulièrement adapté à l’entreposage de données et aux fonctionnalités de BI accessibles.
• 
  Par rapport à Snowflake, Databricks offre une plus grande maturité dans les opérations de ML, la data science, ainsi que dans les capacités de traitement des données évolutives et personnalisables.
• 
  Par rapport à Databricks, Snowflake propose une interface utilisateur plus accessible pour les traitements de données plus simples ; ses nombreuses intégrations, sa marketplace et son réseau de partenaires permettent toutefois de mener des projets plus complexes.

Comparatif Databricks vs. Snowflake

Le tableau suivant montre comment Snowflake et Databricks se comparent selon plusieurs indicateurs et catégories clés.

Présentation de Databricks

Databricks est un fournisseur de plateforme en tant que service (PaaS) axé sur les données, dont les services se concentrent sur le développement de data lakes et d’entrepôts de données, ainsi que sur l’analytique pilotée par l’IA, l’automatisation, le traitement complexe des données et la data science. Sa plateforme lakehouse phare inclut des fonctionnalités unifiées d’analytique et de intelligence artificielle, de gouvernance, de machine learning ainsi que d’entreposage et d’ingénierie des données.

La conception de Databricks garantit que toutes les opérations et ressources liées à l’IA, aux données et à l’analytique sont unifiées au sein de la plateforme, principalement grâce à Unity Catalog. Cela réduit le nombre d’outils tiers nécessaires pour mener à bien les opérations sur les données et l’IA. Cette approche est particulièrement efficace si vous travaillez avec des formats de données non structurés, semi-structurés et structurés.

Les utilisateurs peuvent accéder à certaines fonctionnalités de la plateforme dans un format open source. Combinée à ses fondations Apache Spark, cette caractéristique fait de Databricks une solution hautement extensible et personnalisable pour les développeurs. C’est également une solution appréciée des analystes et des spécialistes des données qui souhaitent intégrer d’autres déploiements d’IA ou d’IDE (environnement de développement intégré) à leur configuration.

Fonctionnalités clés

Databricks se distingue par un certain nombre de fonctionnalités clés, notamment les suivantes :

• Lakehouses de données : Cette approche de stockage unique a été développée par Databricks pour combiner les atouts des data lakes et des entrepôts de données au sein d’une même infrastructure. Elle permet aux utilisateurs d’améliorer la gouvernance et les capacités de stockage des données tout en réduisant les coûts de stockage. Dans de nombreux cas, cette infrastructure est également plus flexible et compatible avec les opérations d’analytique des données qu’un entrepôt de données ou un data lake pris isolément.
• Unity Catalog : Cet aspect de la Databricks Data Intelligence Platform fournit aux utilisateurs une solution unifiée et ouverte de gouvernance des données et de l’IA. Les utilisateurs choisissent souvent cet outil parce qu’il leur permet d’organiser, de préparer et d’opérationnaliser leurs données, ainsi que les autorisations de leurs équipes, sans recourir à des outils tiers.
• Databricks Solution Accelerators et Notebooks : Les accélérateurs prêts à l’emploi fournissent les notebooks, les modèles et les autres ressources nécessaires aux équipes qui souhaitent démarrer rapidement des projets d’analytique des données et de data science. Organisés par secteur, ils couvrent un large éventail de besoins ; les notebooks basés sur Python sont particulièrement appréciés.
• Data Intelligence Engine : Cette fonctionnalité s’exécute en arrière-plan pour prendre en charge des opérations complexes sur les données, personnalisées en fonction de vos types de données et de vos exigences précises. Ce moteur permet de comprendre les données sur le plan sémantique, de faciliter leur recherche et leur découverte, et de prendre en charge le langage naturel pour le codage et le dépannage.

La Databricks Data Intelligence Platform fournit aux utilisateurs Unity Catalog afin de mieux organiser plusieurs fonctionnalités liées aux outils, notamment la gestion des autorisations et les fonctions de confidentialité fondées sur les rôles.

Avantages

• Pionnier des lakehouses de données et d’autres structures et magasins de données évolutifs
• Une approche unifiée du catalogage, de la gouvernance et de l’analytique des données qui élimine la prolifération des outils

Inconvénients

• Une tarification coûteuse et complexe fondée sur les Databricks Units (DBU)
• Des plateformes très techniques avec une courbe d’apprentissage exigeante

Présentation de Snowflake

Snowflake est une grande entreprise du cloud et des données qui se concentre sur des fonctions de données en tant que service fournies en mode SaaS pour les opérations sur le big data. Sa plateforme centrale est conçue pour intégrer de manière transparente des données provenant de diverses applications métier et présentées dans différents formats au sein d’un magasin de données unifié. Par conséquent, les opérations classiques d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) peuvent ne pas être nécessaires pour obtenir les résultats d’intégration de données dont vous avez besoin.

La plateforme est compatible avec différents types de charges de travail métier, notamment l’intelligence artificielle et le machine learning, les data lakes et les entrepôts de données, ainsi que les charges de travail de cybersécurité. Elle est particulièrement adaptée aux organisations qui travaillent avec de grandes quantités de données et qui ont besoin de systèmes précis de gouvernance et de gestion des données, ou d’un stockage à la demande.

Par rapport à Databricks, Snowflake est mieux adapté aux utilisateurs qui souhaitent déployer rapidement un entrepôt de données et un outil d’analytique performants, sans s’enliser dans les configurations, les subtilités de la data science ou la mise en place manuelle. Cela ne signifie pas pour autant que Snowflake est un outil léger ou destiné aux débutants. Bien au contraire : il s’agit d’une plateforme très avancée, réputée pour la clarté de son interface utilisateur.

Fonctionnalités clés

Snowflake propose plusieurs fonctionnalités clés qui lui permettent de se démarquer de ses concurrents, notamment les suivantes :

• Entreposage de données SQL : Snowflake est depuis longtemps un leader de l’entreposage de données cloud. Il propose une infrastructure à grande échelle qui nécessite peu, voire aucune maintenance de la part de l’utilisateur. Sa base SQL le rend particulièrement accessible aux utilisateurs de niveaux techniques variés.
• Snowpark : Cette fonctionnalité plus récente d’IA et de ML est conçue pour prendre en charge le développement et le déploiement d’applications conteneurisées. Elle est également très utile pour l’ingénierie des données et la conception de pipelines de données.
• Marketplace et réseau de partenaires : Snowflake dispose d’une marketplace très étoffée, proposant des produits couvrant diverses catégories, besoins métier et niveaux de prix. Son réseau de partenaires est également impressionnant, avec des dizaines de partenaires stratégiques dans les domaines du cloud de données pour l’IA, des services cloud et de l’infrastructure de plateformes cloud.
• Data Clean Rooms : La fonctionnalité Data Clean Rooms porte le contrôle d’accès fondé sur les rôles à des niveaux plus sophistiqués et plus granulaires. Elle permet de créer des audiences très spécifiques, qui peuvent se chevaucher ou rester séparées de la manière de votre choix. Cette configuration facilite grandement la visualisation des niveaux et des zones d’accès des différents utilisateurs.

La fonctionnalité Snowflake Data Clean Rooms simplifie la mise en place de contrôles d’accès fondés sur les rôles et d’autorisations granulaires pour travailler avec les jeux de données les plus privés ou sensibles de votre organisation.

Avantages

• Une marketplace riche et diversifiée pour les utilisateurs
• Une plateforme généralement facile à utiliser et à configurer

Inconvénients

• Un intérêt moindre et moins de capacités dans les domaines avancés de la data science et de l’analytique
• Une expérience et une maturité limitées dans les cas d’usage de l’IA et du ML

Le meilleur pour une tarification et des performances évolutives : dépend du cas d’usage

La tarification de Databricks et de Snowflake présente de grandes différences. Mais, très généralement, pour l’utilisateur professionnel moyen, Databricks revient habituellement à environ 99 dollars US par mois, tandis que Snowflake coûte généralement autour de 40 dollars US par mois.

Encore une fois, la réalité n’est pas aussi simple, car chaque outil comporte différents composants et forfaits, avec leurs propres variables tarifaires. La situation est particulièrement complexe puisque chaque outil est facturé à l’unité ou au crédit consommé, ce qui peut varier considérablement d’un mois à l’autre. Pour ajouter à cette complexité, il est également probable que vous deviez payer l’exécution de certains processus de ces outils sur AWS, Azure ou GCP.

Voici à quoi ressemblent les structures tarifaires de chacun de ces outils :

Tarification de Databricks

• Workflows : À partir de 0,15 $ par DBU
• Delta Live Tables : À partir de 0,20 $ par DBU
• Databricks SQL : À partir de 0,22 $ par DBU
• Interactive Workloads : À partir de 0,40 $ par DBU
• Mosaic AI : À partir de 0,07 $ par DBU

Tarification de Snowflake

• Standard : À partir de 2 $ par crédit
• Enterprise : À partir de 3 $ par crédit
• Business Critical : À partir de 4 $ par crédit
• Virtual Private Snowflake (VPS) : Informations tarifaires disponibles sur demande
• Stockage à la demande : 23 $ par To et par mois

Snowflake sépare le calcul et le stockage dans sa structure tarifaire. Le prix varie donc considérablement en fonction de la charge de travail et du niveau tarifaire choisi. Cependant, si vos besoins de stockage restent relativement constants d’un mois à l’autre, Snowflake peut être une solution plus abordable.

La tarification du calcul de Databricks est également organisée par niveaux et facturée à l’unité de traitement. Le stockage n’étant pas inclus dans son tarif, Databricks peut revenir moins cher pour certains utilisateurs. Tout dépend de la manière dont le stockage est utilisé et de la fréquence d’utilisation.

Les différences entre les deux solutions rendent difficile une comparaison tarifaire parfaitement équivalente. Il est conseillé aux utilisateurs d’évaluer les ressources dont ils pensent avoir besoin pour prendre en charge le volume de données prévu, la quantité de traitement et leurs exigences d’analyse. Pour certains utilisateurs, Databricks sera moins cher ; pour d’autres, Snowflake sera plus avantageux.

Cette catégorie donne lieu à une compétition serrée, car le résultat varie selon le cas d’usage.

Le meilleur pour les opérations et les capacités liées aux données : Databricks

Snowflake offre de bonnes performances pour les requêtes interactives, car il optimise le stockage au moment de l’ingestion. Il excelle également dans la gestion des charges de travail de BI et la production de rapports et de tableaux de bord, et constitue un excellent entrepôt de données. Certains utilisateurs constatent toutefois qu’il peine à gérer les énormes volumes de données des charges de travail en streaming. Ses fonctionnalités intégrées de data science et de traitement sont également assez limitées, en raison de l’accent mis sur l’entreposage des données et la facilité d’utilisation.

À l’inverse, Databricks n’est pas vraiment un entrepôt de données. Sa plateforme de données couvre un périmètre plus large et offre de meilleures capacités que Snowflake pour l’ELT, l’ETL, la data science et le machine learning. Les utilisateurs stockent les données dans le stockage objet managé de leur choix, ce qui permet à la plateforme de se concentrer sur l’infrastructure de data lake et les initiatives complexes de traitement de données à haut volume. Elle s’adresse clairement aux data scientists et aux analystes de données professionnels, et propose les outils complexes nécessaires à la prise en charge d’un large éventail de tâches stratégiques.

Dans une confrontation directe sur les capacités d’entreposage de données, Snowflake l’emporte. Pour pratiquement toutes les autres opérations et capacités liées aux données, Databricks est une solution plus mature et plus performante.

Le meilleur pour travailler avec plusieurs types de données : Databricks

Bien que Databricks et Snowflake permettent techniquement tous deux de travailler avec tous les types de données, le processus pour y parvenir est très différent. Databricks est automatiquement compatible avec tous les types de données : les données structurées, semi-structurées et même non structurées fonctionnent toutes sur la plateforme. Cela tient à l’importance moindre accordée au stockage des données et à son infrastructure plus développée pour le traitement des données et la data science. Les utilisateurs peuvent importer des données dans n’importe quel format, et des outils ETL et ELT intégrés sont disponibles pour ajuster le format si nécessaire.

À l’inverse, Snowflake prend nativement en charge uniquement les données semi-structurées et structurées. Il dispose également de moins de fonctionnalités ETL et ELT intégrées pour effectuer les transformations nécessaires sur les données non structurées. Sa marketplace d’intégrations est toutefois extrêmement riche et connectée à de nombreuses solutions capables de préparer les données non structurées pour leur utilisation dans Snowflake. Ainsi, si vous utilisez déjà un outil ETL/ELT distinct ou si vous êtes prêt à investir dans un tel outil, vous pourrez tout de même travailler relativement facilement avec tous les types de données dans Snowflake.

Même s’il est possible de travailler avec tous les types de données dans Databricks comme dans Snowflake, Databricks l’emporte grâce à sa compatibilité native avec les données structurées, semi-structurées et non structurées.

Le meilleur pour l’assistance et la facilité d’utilisation : Snowflake

La configuration de l’entrepôt de données Snowflake est conviviale, avec une interface SQL intuitive qui facilite sa mise en place et son démarrage. Elle offre également de nombreusesautomatisation fonctionnalités pour faciliter l’utilisation. La mise à l’échelle et la suspension automatiques, par exemple, permettent d’arrêter et de démarrer les clusters pendant les périodes d’inactivité ou de pointe. Les clusters peuvent être redimensionnés facilement.

Databricks propose également la mise à l’échelle automatique des clusters. L’interface est plus complexe pour les clusters et les outils plus personnalisés, mais Databricks SQL Warehouse utilise une approche simple de dimensionnement « par tailles de t-shirt » pour les clusters, ce qui en fait également une solution facile à utiliser. Les deux outils mettent l’accent sur la facilité d’utilisation dans certains domaines, mais Databricks s’adresse à un public plus technique : certaines étapes, comme la mise à jour des configurations et le changement d’options, peuvent donc nécessiter une courbe d’apprentissage plus longue.

Snowflake et Databricks proposent tous deux une assistance en ligne 24 h/24 et 7 j/7, et les clients ont attribué d’excellentes évaluations aux deux entreprises dans ce domaine.

Bien que les deux acteurs figurent parmi les leaders de cette catégorie, Snowflake l’emporte grâce à son éventail plus large de fonctionnalités conviviales et démocratisées.

Le meilleur pour la sécurité : Snowflake

Snowflake et Databricks proposent tous deux un contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC), le chiffrement et des fonctionnalités de surveillance de l’activité pour protéger la sécurité et la confidentialité sur leurs plateformes. Les deux fournisseurs de données sont également conformes aux normes SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA, RGPD, entre autres.

En plus de ces fonctionnalités de sécurité plus classiques, Snowflake exploite sa propre infrastructure cloud sécurisée, avec une surveillance continue, des audits de sécurité indépendants et des contrôles d’accès basés sur les rôles, uniques et plus granulaires, comme les Data Clean Rooms. Snowflake ajoute également l’isolation réseau et d’autres fonctionnalités de sécurité robustes par niveaux, chaque niveau supérieur étant plus coûteux. En revanche, vous ne payez pas pour des fonctionnalités de sécurité dont vous n’avez ni besoin ni envie.

Databricks propose également de nombreuses fonctionnalités de sécurité utiles, mais il est important de noter que beaucoup d’entre elles obligent les utilisateurs à effectuer davantage de configurations. Databricks étant une plateforme plus complexe, qui nécessite une intervention plus directe de l’utilisateur pour que la sécurité fonctionne efficacement, cela peut entraîner au fil du temps davantage de problèmes de configuration et de failles de sécurité avec Databricks qu’avec Snowflake ; cela dépend évidemment des ressources disponibles au sein des équipes.

Bien que les deux plateformes proposent un éventail de fonctionnalités de sécurité utiles, similaires à celles de leur concurrent, Snowflake l’emporte grâce à son modèle de configuration de la sécurité, plus automatique et plus simple.

Le meilleur pour les fonctionnalités d’IA : Databricks

Snowflake et Databricks intègrent tous deux un large éventail de fonctionnalités d’IA et prises en charge par l’IA à leur offre, et ce nombre ne cesse apparemment d’augmenter à mesure que les deux fournisseurs adoptent l’IA générative et d’autres capacités avancées d’IA et de ML.

Snowflake prend en charge un éventail de charges de travail d’IA et de ML et a ajouté ces dernières années les trois solutions basées sur l’IA suivantes à son offre : Snowpark, Streamlit et Arctic. Snowpark propose aux utilisateurs plusieurs bibliothèques, environnements d’exécution et API utiles pour l’entraînement des modèles de ML et d’IA ainsi que pour le MLOps. Streamlit permet de créer différents types de modèles — notamment des modèles de ML — avec des données Snowflake et en appliquant les bonnes pratiques de développement Python. Arctic propose quant à lui aux utilisateurs des modèles LLM d’entreprise développés par Snowflake, en mettant l’accent sur une conception ouverte et une infrastructure adaptée aux entreprises.

Databricks, en revanche, intègre depuis plus longtemps et de manière beaucoup plus étroite l’IA et le ML à l’ensemble de ses produits et services. La plateforme inclut des clusters et des frameworks d’exécution de machine learning très accessibles, AutoML pour la génération de code, MLflow et une version gérée de MLflow, la surveillance des performances des modèles et la gouvernance de l’IA, ainsi que des outils pour développer et gérer l’IA générative et les grands modèles de langage.

. Parmi les autres fonctionnalités basées sur l’IA figurent l’ingénierie des attributs, la recherche vectorielle, la surveillance du lakehouse, la gouvernance de l’IA et la sécurité de l’IA. L’IA est intégrée intentionnellement à tous les niveaux de Databricks, tandis que les solutions d’IA de Snowflake se superposent essentiellement à ses solutions existantes ou sont proposées comme des extensions.

Bien que les deux fournisseurs progressent rapidement dans le domaine de l’IA, Databricks remporte ce duel.

Qui ne devrait pas utiliser Databricks ou Snowflake ?

La comparaison entre Databricks et Snowflake est importante lorsqu’on envisage une solution de données et d’IA adaptée aux entreprises, mais dans certains cas, aucune des deux solutions ne proposera les fonctionnalités et la facilité d’utilisation recherchées.

Les utilisateurs suivants pourraient envisager des alternatives à Databricks :

• Les utilisateurs ayant peu d’expérience ou de connaissances en Spark et Python
• Les utilisateurs moins techniques
• Les utilisateurs ayant des besoins de stockage prévisibles et de moindre ampleur
• Les utilisateurs qui souhaitent une solution simple, facile à utiliser et à configurer
• Les utilisateurs qui ont besoin de structures tarifaires parfaitement prévisibles
• Les utilisateurs qui souhaitent des fonctionnalités de sécurité préconfigurées nécessitant peu ou pas de mise en œuvre

Les utilisateurs suivants pourraient envisager des alternatives à Snowflake :

• Les utilisateurs qui souhaitent une approche totalement unifiée du stockage, de la gestion et de l’analyse des données
• Les utilisateurs qui souhaitent des fonctionnalités étendues de machine learning
• Les utilisateurs qui ont besoin d’une prise en charge et de fonctionnalités pour les données non structurées
• Les utilisateurs ayant des besoins de traitement des données très variables ou de grande ampleur
• Les utilisateurs à la recherche d’un back-end Apache Spark hautement personnalisable
• Les utilisateurs qui ont besoin de structures tarifaires parfaitement prévisibles

Les 3 meilleures alternatives à Databricks et Snowflake

Si certains des points ci-dessus correspondent à vos préoccupations lors de la comparaison entre Databricks et Snowflake, nous vous recommandons d’envisager des alternatives telles que Yellowfin, Salesforce Data Cloud et Zoho Analytics.

Yellowfin

Yellowfin est une plateforme d’analytique intégrée et de BI qui combine des tableaux de bord orientés vers l’action, des insights alimentés par l’IA et la narration des données. Cette solution permet aux utilisateurs de se connecter à toutes leurs sources de données en temps réel. Il est également possible de configurer Yellowfin afin d’autoriser plusieurs locataires au sein d’un même environnement. En outre, de solides fonctionnalités de gouvernance des données sont intégrées pour garantir la conformité. De nombreux utilisateurs choisissent Yellowfin pour son modèle tarifaire flexible, simple, prévisible et évolutif, ainsi que pour ses visualisations interactives qui améliorent la prise de décision.

Salesforce Data Cloud 

Pour les utilisateurs qui ont notamment besoin de solutions de données avancées dans des contextes marketing, commerciaux ou de service, Data Cloud de Salesforce est une excellente solution pour activer toutes les données clients dans les applications Salesforce. Cette solution permet aux équipes d’interagir avec les clients à chaque point de contact grâce à des insights pertinents et à des données contextuelles intégrés au flux de travail quotidien. Les entreprises utilisent cette solution pour connecter leurs données à un CRM dopé à l’IA ; cela simplifie l’extraction de données et d’insights pertinents à partir de leurs processus et applications Salesforce existants.

Zoho Analytics 

Zoho Analytics est une solution logicielle qui permet aux utilisateurs d’effectuer des opérations de business intelligence et d’analyse des données en libre-service. Elle est idéale pour les utilisateurs qui ont besoin d’un moyen simple d’analyser des contenus dans différents fichiers, applications et bases de données. Les clients vantent fréquemment la qualité et la convivialité des éléments visuels de Zoho Analytics, notamment ses rapports et tableaux de bord faciles à utiliser. De plus, particulièrement pour les petites équipes et les besoins limités, Zoho Analytics est une solution d’analyse des données extrêmement abordable.

Comment nous avons évalué les systèmes

Bien que plusieurs autres variables aient influé sur les recherches menées pour ce guide comparatif, les catégories d’évaluation suivantes ont structuré notre comparaison, en tenant compte des aspects les plus importants pour les clients de Databricks et de Snowflake.

Maturité des capacités de gestion des données | 50 %

Databricks et Snowflake étant tous deux des plateformes de données de niveau entreprise, j’ai consacré beaucoup de temps à étudier les opérations de données et les fonctionnalités possibles avec chacune d’elles. Je me suis intéressé tout particulièrement à la compatibilité avec différents formats de données, à l’infrastructure de stockage des données, aux capacités de gestion et de traitement des données, aux fonctionnalités de data science, à la propriété des données, à l’évolutivité des opérations de données, à l’approche du partage des données, aux capacités d’ETL et autres capacités de transformation des données, ainsi qu’à l’intégration des opérations de données avec les opérations de ML et d’IA.

Facilité d’utilisation et assistance | 25 %

Les processus liés aux données pouvant être complexes, en particulier pour les collaborateurs moins techniques qui ne travaillent pas au sein du service des analystes de données, j’ai également examiné la manière dont chaque fournisseur rendait sa plateforme plus accessible et plus conviviale. Cette partie de mon évaluation s’est concentrée sur la recherche d’une interface claire et accessible, de capacités de configuration en langage naturel, de fonctionnalités d’auto-configuration, de l’accessibilité et des ressources du support client, ainsi que des avis des clients sur la facilité d’utilisation et leur expérience globale de la plateforme.

Solutions adaptées aux entreprises et croissance | 25 %

En définitive, les fonctionnalités actuelles de Databricks et de Snowflake — sans même parler des nouvelles fonctionnalités de données et d’IA développées par leurs fournisseurs — sont conçues pour un public d’entreprises ayant des cas d’utilisation et des besoins complexes. C’est pourquoi une grande partie de mes recherches s’est concentrée sur l’identification de facteurs de différenciation indiquant l’évolutivité de chaque plateforme et sa capacité à gérer les mégadonnées et les scénarios de travail complexes.

Je me suis principalement intéressé aux fonctionnalités uniques d’IA et de ML et à l’enrichissement de l’offre de solutions dans ce domaine ; à un marketplace et à un réseau de partenaires robustes ; à des fonctionnalités sophistiquées et complètes de cybersécurité, de confidentialité et d’administration ; à la compatibilité avec les outils d’entreprise tiers, en particulier les principales plateformes cloud ; à la personnalisabilité ; ainsi qu’à une interface unifiée qui reste compatible avec les autres outils d’entreprise de la pile technologique du client.

En bref : le choix entre Databricks et Snowflake dépend de votre stratégie globale en matière de données

Snowflake et Databricks sont tous deux d’excellentes solutions d’analyse des données et de gestion des données, et chacun présente des avantages et des inconvénients distincts. Le choix de la meilleure plateforme pour votre entreprise dépend des habitudes d’utilisation, des volumes de données, des charges de travail, de l’expertise interne et, en définitive, de la stratégie globale de votre entreprise en matière de données.

En résumé, Databricks est le meilleur choix pour un public technique ayant des besoins avancés et dynamiques, tandis que Snowflake est très accessible aussi bien aux utilisateurs techniques qu’aux utilisateurs moins techniques. Databricks offre pratiquement toutes les fonctionnalités de gestion des données proposées par Snowflake, ainsi que plusieurs fonctionnalités supplémentaires pour la data science et le traitement des données. Mais son utilisation est un peu moins simple, sa courbe d’apprentissage est plus longue et il nécessite davantage de maintenance. Le choix entre Snowflake et Databricks devrait être relativement simple, car leurs objectifs et leurs domaines de prédilection sont assez distincts et répondent chacun à une stratégie particulière.

Pour découvrir en détail les principaux outils de ML destinés aux cas d’utilisation en entreprise, consultez le guide d’eWeek : Meilleures plateformes de machine learning