Databricks vs Snowflake: Lakehouse gegen Data-Warehouse

Pexon Consulting | 10 Min. Lesezeit | 19.06.2026

TL;DR

Databricks vs Snowflake entscheidet sich 2026 am Workload-Profil — Databricks ist die Lakehouse-Plattform mit ML- und Streaming-Tiefe, Snowflake das Data-Warehouse mit der besten BI- und SQL-Performance. Pexon Consulting empfiehlt Databricks bei Engineering-getriebenen Setups mit ML-Bedarf, Snowflake bei SQL-First-Analytics. Decision-Sprint zwischen 8 und 14k EUR Festpreis.

Wo der Unterschied im Alltag spürbar wird

Wir hören die Frage seit Anfang 2025 deutlich häufiger: „Wir haben Snowflake im Pilot, aber das Engineering-Team will Databricks. Wer hat recht?“

Beide Plattformen lösen ähnliche Probleme (zentrale Daten-Plattform für Analytics, BI, optional ML), aber die Architektur-Philosophie ist unterschiedlich.

Snowflake ist Cloud-Native-Data-Warehouse. Proprietäres Storage-Format optimiert für SQL-Performance. Separation von Compute und Storage. Wahnsinnig schnelle BI-Queries auf strukturierte Daten.

Databricks ist Lakehouse. Auf offenem Delta-Lake-Format. Daten liegen in Standard-Cloud-Storage und sind auch außerhalb von Databricks lesbar. ML- und Streaming-Workloads tief integriert.

Mehr zur Plattform-Wahl im breiten Microsoft Fabric vs Databricks-Vergleich.

Snowflake im Detail

Stärken.

• Beste SQL-Performance im Vergleich.
• Auto-Scaling sehr ausgereift. Pay-per-Use ohne Cluster-Management.
• BI-Integration nativ zu Tableau, Power BI, Looker.
• Multi-Cloud nativ (AWS, Azure, GCP).

Schwächen.

• Streaming begrenzt. Strukturiertes Streaming nur über Snowpipe, weniger ausgereift als Databricks.
• ML-Workloads brauchen Snowpark, das nicht die MLflow-Tiefe hat.
• Vendor-Lock-in stark durch proprietäres Storage-Format.
• Pricing skaliert mit Query-Volumen — bei stark variablen Workloads schwer zu prognostizieren.

Databricks im Detail

Stärken.

• Lakehouse-Konzept mit offenem Delta Lake. Daten sind außerhalb von Databricks lesbar (z.B. mit Power BI Direct Lake, Spark, Trino).
• MLOps mit MLflow sehr stark.
• Streaming sehr ausgereift. Structured Streaming für IIoT- und Event-Workloads.
• Photon-Engine schließt die SQL-Performance-Lücke zu Snowflake.

Schwächen.

• SQL-Performance historisch hinter Snowflake. Mit Photon-Engine 2024-2026 deutlich verbessert.
• Setup-Komplexität für reine BI-Workloads höher.
• DBU-Pricing lernkurvig. Mehr im Databricks DBU-Detail.

Die Entscheidungs-Matrix

Snowflake ist die richtige Wahl, wenn:

• BI- und SQL-Analytics dominieren
• Datenwissenschaftliche Workloads minimal
• Auto-Scaling ohne Cluster-Management wichtig
• Pure-Cloud-Setup ohne Multi-Cloud-Anforderung

Databricks ist die richtige Wahl, wenn:

• ML- oder Streaming-Workloads zentral sind
• IIoT-Daten verarbeitet werden (mehr im OEE-Databricks-Pattern)
• Open-Data-Format strategisch wichtig
• Multi-Cloud oder Hybrid-Setup geplant

Was sich seit 2024 geändert hat

Drei Verschiebungen.

Verschiebung 1: Snowflake hat ML-Schicht ausgebaut. Snowpark plus Snowflake Cortex bringen ML-Tooling. Aber nicht auf MLflow-Niveau.

Verschiebung 2: Databricks hat SQL stark verbessert. Photon-Engine schließt die Performance-Lücke. Bei Pexon-Benchmarks Databricks nur noch 10-15% hinter Snowflake bei SQL-Queries.

Verschiebung 3: Beide haben Iceberg-Support hinzugefügt. Apache Iceberg als open Tabellen-Format wird neue Mainstream-Wahl. Reduziert Vendor-Lock-in bei beiden.

Pexon-Sprint und Investment

1-Wochen-Decision-Sprint: 8-14k EUR Festpreis.

Implementation-Sprint danach 32-65k EUR.

Häufig gestellte Fragen

Was kostet ein typisches Mittelstand-Snowflake-Setup?

Bei 8 TB Storage und moderater Query-Last typisch 2.500-4.500 EUR/Monat. Bei großen Setups skaliert linear.

Können wir später wechseln?

Daten-Migration zwischen Snowflake und Databricks 4-10 Wochen Engineering. Iceberg-Format reduziert künftig die Migration-Komplexität.

Was bei reinem Data-Warehouse-Workload?

Snowflake der pragmatische Pfad. Bei zusätzlichem ML-Bedarf später Databricks dazu.

Wie verhält sich das gegenüber Microsoft Fabric?

Fabric ist die dritte Hauptplattform. Mehr im Fabric vs Databricks-Vergleich.

Was bei strikten DSGVO-Anforderungen?

Beide haben EU-Regionen plus Customer-Managed Keys. Bei Banking und KRITIS Detail-Architektur wichtig.

Nächster Schritt

Wenn ihr zwischen Snowflake und Databricks schwankt: 30-Minuten-Call. Wir skizzieren Sprint.

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