Was ist die richtige Datenplattform für Sie?

Sie sind dabei, eine Datenplattform auszuwählen, oder Sie möchten Ihr Data Warehouse, Ihren Data Lake modernisieren. Wir haben Microsoft Fabric, Databricks und Snowflake verglichen, hier sind die 4 wichtigsten Unterschiede, die wir gefunden haben:

Unabhängig davon, ob Sie kostensensibel sind oder eine bestehende Cloud-Strategie oder Souveränitätsanforderungen haben, müssen Sie die passende Cloud und das passende Preismodell wählen:

• Fabric ist nur auf Azure verfügbar und basiert auf einem Kapazitätspreismodell.
• Snowflake und Databricks sind Pay-as-you-go mit optionaler Reservierung, sie sind auf den 3 wichtigsten Hyperscalern verfügbar.
• Databricks ist auch auf der SAP Business Data Cloud verfügbar.

Sie beginnen vielleicht mit BI-Anforderungen, sind aber auch an maschinellem Lernen und GenAI für neue Anwendungsfälle interessiert. Welche Plattform hat das beste Potenzial?

• Power BI von Fabric ist der Marktführer im Bereich BI. Snowflake und Databricks fordern diesen Status mit einfacheren Dashboards heraus.
• Alle drei Plattformen investieren stark in GenAI. Databricks hat kürzlich einige große Partnerschaften mit Anthropic für Claude 3.7 und Meta für Llama 4

Der Übergang zu oder von einer Datenplattform wird maßgeblich durch offene Standards zur Förderung der Interoperabilität beeinflusst. Die Fähigkeit, Daten aufzunehmen und zu exportieren, ist von entscheidender Bedeutung, was bedeutet, dass offene Datenformate für die Unterstützung strategischer Ausrichtungen unerlässlich sind:

• Databricks unterstützt viele Open-Source-Technologien (Apache Spark, MLFlow, Delta Lake, Unity Catalog), aber auch einige neue proprietäre Technologien (Delta Live Table, Lakeflow, Mosaic AI...).
• Fabric ist auch ein Förderer von Spark, MLFlow und Delta. Andere Funktionen sind Closed Source (Power BI, Onelake, Warehouse...)
• Snowflake hat seine Architektur durch starke Unterstützung für Iceberg-Tabellen und den quelloffenen Polaris-Katalog geöffnet. Die wichtigsten Engines und Frameworks bleiben geschlossen (Warehouse, Snowpark, Cortex...)

Dies ist wahrscheinlich der komplexeste - aber auch einer der wichtigsten - zu bewertenden Aspekte: Wie interagieren Entwickler und Nutzer mit der Plattform? Bietet sie eine benutzerfreundliche Umgebung für Datenanalysten, Dateningenieure, Datenwissenschaftler oder für alle? Ist es möglich, innerhalb eines Scrum-Teams (7 Personen) oder sogar größerer Teams wie im SAFe-Setup zusammenzuarbeiten? Die Antwort hat direkte Auswirkungen auf die Personalbesetzung, das Onboarding und die allgemeine organisatorische Anpassung.

• Snowflake ist von Grund auf sauber aufgebaut, wobei alles als Code im Katalog mit SQL oder Python deklariert wird. Der gesamte Code wird in GIT versioniert.
• Fabrics erweitert die Power BI-Organisation von Objekten in Workspaces. Die Versionierung erfolgt über JSON-Deklarationen, ein Repository pro Workspace.
• Ursprünglich war Databricks um Workspaces herum organisiert (ein Workspace pro Sitzung), geht aber jetzt zu einer Mischung aus bereitstellbaren Assets (Compute, Dashboards, Notebooks...) und anderen Assets über, die im Unity-Katalog verwaltet werden (Tabellen, Volumes, AI-Modelle). Die Versionierung ist eine Mischung aus Python/SQL-Code und JSON-Deklarationen.