Snowflake vs. Databricks
Snowflake está pronto para as empresas. Databricks não.
99,99%
compromisso de Service-Level Agreement da Snowflake.
2x
maior velocidade de desempenho dos recursos centrais de análise de dados do Snowflake.
Liberdade de escolha
O Snowflake é aberto e interoperável.
Mais de 12.000 empresas usam o Snowflake AI Data Cloud para potencializar sua IA, aplicações e dados
Snowflake vs. Databricks: visão geral
À medida que os dados e a IA trazem novos desafios em segurança, governança e resiliência, os clientes exigem mais confiança, flexibilidade e escalabilidade.
Desde a criação, o Snowflake foi desenvolvido para o uso empresarial. O Databricks não traz funcionalidades importantes em áreas como continuidade de negócios/recuperação de desastres, segurança, governança, padrões abertos, gestão de custos e otimização de performance.*
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Snowflake |
Databricks |
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Recursos estratégicos para os negócios |
Faster performance at enterprise scale |
Não possui recursos de recuperação de desastres simples e prontos para uso. Gestão cross-cloud complexa. Unity Catalog apresenta falhas. |
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Plataforma aberta |
True open source commitment |
Não é aberta onde realmente importa. |
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Custo e performance |
Faster performance at enterprise scale |
Performance mais lenta, custo mais elevado. |
*Dados de 5 de novembro de 2025.
Snowflake: oferece governança e confiabilidade integradas, com um Service-Level Agreement de 99,99%.
"Quando fizemos o failover final, ele foi quase instantâneo para os usuários, tornando todo o processo de migração bastante contínuo."
Senior Architecht, HD Supply
Snowflake: realmente uma plataforma aberta e interoperável.
"Muitas equipes do Indeed estavam ansiosas para migrar os dados para o Snowflake o mais rápido possível... O suporte nativo do Snowflake para tabelas Iceberg nos deu a performance, a segurança e a capacidade de processamento em escala necessárias para que isso acontecesse."
Daniel DeMara
Staff Software Engineer, Indeed
- 43% a 74% redução de custos comparada às ferramentas anteriores de análise de dados.
Snowflake: duas vezes mais rápido, pela metade do custo.
Com base nas provas de conceito de clientes e testes de terceiros; a performance real pode variar.
"A Snowflake nos foi apresentada como uma parceria, e realmente funciona assim. Ficamos muito satisfeitos por ter decidido migrar.”
David Webb
Data Architect, Travelpass
65%de redução de custos ao migrar do Databricks para o Snowflake.
350%de melhoria da eficiência para levar dados às unidades de negócios.
Por que organizações líderes optam pelo Snowflake
Melhoria de 50% da latência
Melhor performance e menor latência ao migrar do Databricks para os data frames do Snowflake e do Snowpark, aumentando a eficiência operacional.
Economia de milhões de dólares
ROI de milhões de dólares obtidos por meio da redução de custos ao permitir que os usuários se concentrem na análise de dados, e não na recuperação manual de dados.
70% de redução de custos
Economia de 70% nos custos, eliminando serviços redundantes e reduzindo o uso de recursos na nuvem ao mudar do Databricks para o Snowflake.
75% de redução de custos
75% de redução de custos ao migrar do treinamento de modelos de previsão no nível do cliente no Databricks para um modelo unificado no Snowflake.
Snowflake AI Data Cloud
Perguntas frequentes
A Snowflake oferece um SLA de 99,99% de tempo de atividade, proporcionando alta confiabilidade aos clientes.
O Snowflake inclui configurações BCDR como um recurso padrão e gerenciado que oferece replicação e failover contínuo entre regiões e nuvens. No Databricks, a implementação de BCDR exige um esforço significativo da parte do cliente, cuja implementação pode durar meses, e ainda assim não garantir uma preparação completa para desastres.
O Unity Catalog não é um catálogo totalmente pronto para uso, pois faltam certos controles fundamentais ou eles são insuficientes:
Não existe função de continuidade de negócios/recuperação de desastres simples e pronta para uso.*
Existem falhas nos controles de acesso refinados do Unity Catalog.
Faltam recursos avançados de privacidade, incluindo políticas de privacidade diferencial, agregação e projeção, que há anos são recursos padrão do Snowflake Horizon Catalog.
A gestão cross-cloud do Unity Catalog é extremamente complexa, por exemplo em relação ao compartilhamento e à administração entre diferentes nuvens e regiões. Já, no Snowflake Horizon Catalog, esses são recursos básicos.
Mais importante, o Databricks Unity Catalog não é de código aberto e não oferece nenhum caminho de migração oficialmente documentado para o Unity Catalog OSS. O Unity OSS em si não possui recursos sólidos de governança ou segurança (consulte o roteiro).
Além disso, o Databricks não oferece proteção cibernética proativa, prevenção e recuperação de ameaças. Ao contrário do Snowflake, que oferece prevenção nativa contra ameaças (como proteção contra endereços de IP de fontes mal-intencionadas), cópias de backup imutáveis com garantia de conformidade e muito mais.
O Snowflake Data Sharing oferece compartilhamento seguro cross-cloud e cross-region com controles de acesso e políticas baseadas em função. Ele é econômico graças a recursos como o Egress Cost Optimizer e o Data Sharing Rebate Program. O Snowflake oferece suporte ao compartilhamento de modelos de inteligência artificial e de todos os tipos de dados prontos para IA, incluindo dados em formatos de tabela aberta, como Apache Iceberg e Delta Lake, e ativos de IA. Todos esses recursos estão disponíveis prontamente para clientes Snowflake e não Snowflake.
Os custos do Databricks Delta Sharing podem ser proibitivos. Quanto mais consumidores usam o Delta Share em regiões remotas, maiores serão os custos que o provedor pagará na saída dos dados da CSP. O Delta Sharing de código aberto tem várias limitações em relação à segurança e à governança dos dados, e os clientes são obrigados a usar o Unity Catalog proprietário para qualquer compartilhamento significativo. Por fim, atualmente, os clientes Databricks não podem compartilhar agentes, visualizações métricas do Unity Catalog ou serviços de pesquisa. Isso significa que os clientes enfrentam desafios de engenharia ao preparar os dados para agentes e IA.
A filosofia de dados abertos da Snowflake é: "sua arquitetura deve pertencer a você, não ao seu fornecedor." Isso é demonstrado por nossas contínuas contribuições para os projetos de OSS, como Apache Iceberg™, Apache Polaris™, Apache Nifi™ e, mais recentemente, Open Semantic Interchange (OSI), que promove a governança e o desenvolvimento independentes de fornecedor. Isso dá aos clientes a liberdade de escolher as melhores ferramentas sem temer a dependência de fornecedores.
Por outro lado, Databricks começa com uma promessa de código aberto, embora os principais recursos corporativos permaneçam proprietários. Por exemplo, a versão de código aberto do Unity Catalog (Unity OSS) carece de recursos de segurança centrais, o que significa que os clientes devem adotar o Unity Catalog proprietário da Databricks para recursos de segurança e governança, e sua arquitetura torna-se dependente do roteiro e das prioridades da Databricks.
Totalmente gerenciado e sem servidor, o Snowflake ajuda os clientes a oferecer valor mais rápido por meio de otimizações integradas, incluindo o Automatic Clustering e o Query Acceleration Service. O Snowflake controla e otimiza os custos de forma transparente com uma interface de gestão de custos pronta para uso, que oferece uma visão geral de todas as contas do cliente, com insights de despesas, orçamentos e custos para otimizar os gastos.
Com base em provas de conceito (POCs) de clientes e testes de terceiros, os custos do Databricks aumentam e a performance diminui, pois os dados tornam-se mais complexos, a simultaneidade aumenta e os volumes de dados aumentam. O Databricks também perde em relação à governança nativa de custos, sem a aplicação de limites de gastos e atribuição de custos limitada em nível de consulta, pronta para uso.
