Databricks oder Snowflake für BI.
Der Vergleich nach Entscheidungs­fragen.

Databricks oder Snowflake: Was ist für BI besser?

Für BI ist keine der beiden Plattformen pauschal besser: Beide liefern SQL-Zugriff, Konnektoren zu Power BI, Tableau und Qlik, Regionen in Frankfurt und eine Kennzahlenschicht. Die Unterschiede liegen in Herkunft, Abrechnung und Team: Databricks kommt vom Lakehouse mit Daten-Engineering, Snowflake von der Cloud Data Platform mit Credits je Warehouse. Entscheiden Sie nach Cloud, Fachkräften und Lastkurve und bauen Sie zwei echte Dashboards auf beiden Seiten nach, wie der BI Proof of Concept es beschreibt.

Was ist der Unterschied zwischen Databricks und Snowflake?

Der Unterschied liegt im Ursprung der Architektur: Databricks ist ein Lakehouse, dessen Tabellen standardmäßig im offenen Format Delta Lake auf Dateien im Cloud-Speicher liegen, Snowflake gliedert Daten automatisch in Micro-Partitions von 50 bis 500 MB unkomprimierter Daten. Beide unterstützen Apache Iceberg. Abgerechnet wird in DBU bei Databricks und in Credits bei Snowflake (Herstellerdokumentation, abgerufen am 01.11.2026). Für Berichte zählt am Ende der SQL-Zugriff, die Tabelle oben stellt fünf Kriterien gegenüber.

Was kostet Snowflake?

Snowflake rechnet Rechenleistung in Credits ab: Standard kostet in AWS Frankfurt 2,60 USD, Enterprise 3,90 USD und Business Critical 5,20 USD je Credit, Speicher 24,50 USD je TB und Monat (Snowflake Verbrauchstabelle, gültig ab 29.10.2026, On Demand, ohne Mehrwertsteuer). Ein Warehouse der Größe XS verbraucht 1 Credit je Stunde, S 2, M 4, abgerechnet wird sekundengenau mit 60 Sekunden Minimum. Im Rechenbeispiel mit 176 Stunden je Monat kostet XS in Standard 506,60 USD inklusive 2 TB Speicher.

Was kostet Databricks?

Databricks rechnet nach Verbrauch in DBU je Stunde und sekundengenau ab, ohne Vorauszahlung. In Azure, Deutschland West Central, kostet SQL Serverless Premium 0,91 USD und SQL Compute Pro 0,72 USD je DBU-Stunde (Azure-Preisliste, abgerufen am 01.11.2026). Eine Größe 2X-Small verbraucht 4 DBU je Stunde, Small 12. Speicher liegt beim Cloud-Anbieter, bei Pro und Classic kommen virtuelle Maschinen hinzu. Bei Azure sind bis zu 37 % Ersparnis durch vorab gekaufte Einheiten möglich, Preise je Cloud und Region unterscheiden sich.

Was ist ein Credit bei Snowflake und eine DBU bei Databricks?

Ein Credit ist bei Snowflake die Abrechnungseinheit für Rechenleistung, eine DBU (Databricks Unit) bei Databricks. Beide werden je Stunde und sekundengenau abgerechnet, aber Größenstufen verbrauchen verschieden viele Einheiten: Snowflake S 2 Credits je Stunde, Databricks Small 12 DBU. Der Preis je Einheit hängt von Edition oder Tarif, Cloud und Region ab. Vergleichbar werden die Plattformen deshalb nur über eine Rechnung für dieselbe Lastkurve, wie sie das Rechenbeispiel oben für 50 Nutzer zeigt.

Welche Plattform passt für den Mittelstand mit 50 BI-Nutzern?

Im Mittelstand mit 50 BI-Nutzern tragen beide Plattformen die Last, die Wahl folgt Cloud, Team und Kosten Ihrer Lastkurve. Im Rechenbeispiel mit 2 TB und 176 Stunden Rechenzeit liegen die Listenpreise zwischen 506,60 und 1.961,12 USD je Monat, je nach Größe, Edition und Cloud. Prüfen Sie zuerst, ob ein Warehouse nötig ist, siehe BI für Mittelstand und KMU. Im Microsoft-Umfeld gehört auch Microsoft Fabric Kosten als dritte Option in die Shortlist.

Welche Plattform passt für Unternehmen ab 500 Mitarbeitenden oder Konzerne?

Ab 500 Mitarbeitenden und im Konzern zählen weniger Einstiegspreise als Katalog, Rechte, Mandanten und Kostenzuordnung je Fachbereich. Databricks beschreibt Unity Catalog als einheitliche Governance-Schicht mit Freigaben über Organisationen und Clouds, Snowflake beschreibt Data Sharing und Regionen in mehreren Clouds. Datenabfluss zwischen Regionen berechnet Snowflake je TB, der EU Data Act streicht Egress-Gebühren beim Anbieterwechsel ab 12.01.2027. Lassen Sie sich Rollout, Regionen und Rechte zeigen und bewerten Sie beide mit denselben Prüffragen.

Lassen sich Power BI, Tableau und Qlik anbinden?

Ja, Power BI, Tableau und Qlik lassen sich an beide Plattformen anbinden. Microsoft führt die Konnektoren für Databricks und Snowflake als allgemein verfügbar, mit Import und DirectQuery, Tableau dokumentiert beide, Qlik beschreibt die Snowflake-Verbindung, und Databricks beschreibt die Anbindung von Qlik Sense an Delta Lake (Herstellerdokumentation, abgerufen am 01.11.2026). Jede DirectQuery-Aktualisierung verbraucht Rechenzeit. Prüfen Sie Version, Authentifizierung und Kosten in der Demo mit Ihren echten Berichten und Ihrer Lastkurve.

Was ist ein Lakehouse, und braucht BI eines?

Ein Lakehouse speichert Daten als Dateien in offenen Tabellenformaten wie Delta oder Iceberg und bietet darauf Warehouse-Funktionen wie Transaktionen und SQL. BI braucht kein Lakehouse, sondern SQL-Zugriff mit klaren Rechten, den Warehouse und Lakehouse gleichermaßen bieten. Ein Lakehouse lohnt sich, wenn dieselbe Datenbasis auch Streaming, große Rohdaten oder KI tragen soll. Databricks nutzt Delta Lake als Standardformat, Snowflake kann Iceberg-Tabellen lesen. Die Grundlagen erklärt Data Warehouse für BI, Begriffe das BI Glossar.

Gibt es Rechenzentren in Deutschland, und ist die Nutzung DSGVO-konform?

Ja, beide Hersteller bieten Frankfurt als Region an: Databricks auf AWS (eu-central-1) und in Azure Deutschland West Central, Snowflake auf AWS und Google Cloud. In Azure listet Snowflake keine Region in Deutschland. DSGVO-konform nutzen Sie die Dienste mit EU-Region, Vertrag zur Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO und geprüften Nachweisen wie dem BSI-Katalog C5. Beide Hersteller veröffentlichen einen Vertrag und Listen ihrer Unterauftragsverarbeiter (Stand 01.11.2026). Das ist keine Rechtsberatung, klären Sie Einzelfälle mit Ihrer Datenschutzstelle.

Was sind Databricks Genie und Snowflake Cortex Analyst?

Genie und Cortex Analyst beantworten Fragen in natürlicher Sprache zu Ihren Daten. Genie ist die KI-Erfahrung von Databricks, läuft auf einem Pro- oder Serverless-SQL-Warehouse und wertet Daten nach den Rechten der Nutzer aus. Cortex Analyst von Snowflake erzeugt SQL über eine REST API und kostet 67 Credits je 1.000 Nachrichten, die Warehouse-Zeit für das erzeugte SQL kommt hinzu; Snowflake empfiehlt den Umstieg auf Cortex Agents. Das ist keine Wertung, prüfen Sie die Genauigkeit mit Ihren Kennzahlen, siehe Semantic Layer.

Wie groß ist der Wechselaufwand zwischen Databricks und Snowflake?

Der Aufwand hängt von Zahl der Berichte, Modelle, SQL-Besonderheiten und Rechte ab, feste Zahlen gibt es ohne Bestandsaufnahme nicht. Offene Formate wie Delta und Iceberg erleichtern das Mitnehmen von Daten, Kennzahlen in Metric Views oder Semantic Views müssen neu angelegt werden, BI-Berichte brauchen neue Datenquellen und Tests. Databricks nennt für den SQL-Umzug aus anderen Warehouses den Dienst Genie Migrate. Verlangen Sie vor dem Vertrag eine Exportprobe und halten Sie den Ausstieg schriftlich fest.