Iedere organisatie wil datagedreven werken. In de praktijk betekent data echter vaak nog een verzameling van losse Excel-bestanden, verspreid over netwerkschijven, laptops en in mailboxen. Dat leidt tot handmatige processen, foutgevoelige rapportages, beperkte inzichten en een grote kans op datalekken.
De behoefte om meer uit data te halen met minder handwerk groeit snel. Verschillende AI-applicaties kunnen vaak snelle oplossingen bieden. Zo automatiseer je eenvoudig handmatige knip-en-plan handelingen of excel-bewerkingen. Maar het blijft vaak brandjes blussen omdat er niet voldoende is nagedacht over de informatiestromen die de processen en AI-modellen voedt. Daarom is een goed data-fundament cruciaal. De oplossing: een volledig geautomatiseerde dataplatform in de cloud.
Al snel komen dan twee namen naar voren: Databricks en Snowflake. In deze blog leggen we uit wat een cloudomgeving precies is, wat de verschillen zijn tussen deze twee populaire platformen, en hoe wij organisaties helpen de stap te maken van Excel naar een toekomstbestendig cloud data platform.
Wat is een cloud omgeving?
Een cloudomgeving is simpel gezegd een netwerk van servers die niet lokaal op kantoor staan, maar in datacenters van providers zoals Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) of Google Cloud Platform (GCP).
Je benadert deze servers via internet en betaalt alleen voor de capaciteit die je gebruikt. Je hoeft dus geen eigen servers meer te beheren, maar profiteert van schaalbaarheid, flexibiliteit en veiligheid.
Zowel Snowflake als Databricks draaien op deze cloudplatformen. Ze gebruik allebei dus de infrastructuur van bijvoorbeeld Azure of AWS, maar bieden daarbovenop een specialistische data-laag voor opslag, verwerking en analyse.
In de praktijk gebruiken veel organisaties beiden: bijvoorbeeld Azure als cloudprovider en Databricks of Snowflake als dataplatform om data te verwerken en te analyseren. Zie onderstaande grafiek voor meer informatie.
Wat is Snowflake?
Snowflake is een cloud-native datawarehouse-platform, gebouwd op SQL. Het is ontworpen voor eenvoud, prestaties en schaalbaarheid. Snowflake scheidt opslag en rekenkracht (compute), waardoor meerdere gebruikers tegelijk queries kunnen draaien zonder dat de performance afneemt en de kosten makkelijk te beheren zijn.
De belangrijkste kenmerken Snowflake:
- Focus op snelheid, eenvoud en betrouwbaarheid
- Simpel in beheer
- Sterk in combinatie met SQL
- Geschikt voor gestructureerde en semi-gestructureerde data
Snowflake verwacht een omzet van ongeveer $ 4,3 miljard in 2025 en heeft over iets meer dan 8.000 werknemers. Snowflake is de afgelopen jaren exponentieel hard gegroeid, mede door de stijgende populariteit van AI en de groeiende hoeveelheid van beschikbare (online) data. In 2021 hadden zij nog een jaarlijkse omzet van $ 592 miljoen. Snowflake is sinds 2020 publiekelijk (IPO) en is genoteerd aan de New York Stock Exchange (NYSE). Je betaalt bij Snowflake apart voor opslag en rekenkracht (credits). Daardoor kun je opslag goedkoop laten staan en alleen betalen voor compute als er analyses draaien.
Wat is Databricks?
Databricks is ontstaan uit Apache Spark en legt de focus meer op data-engineering, machine learning en AI. Het platform gebruikt een Lakehouse-architectuur, die de kracht van een datalake (flexibele opslag van alle soorten data) combineert met de structuur van een datawarehouse. Databricks maakt het gebruikers eenvoudig om met programmeertalen zoals Python te werken. Op deze manier is het eenvoudig om aan de back-end te werken, machine learning modellen te ontwikkelen en AI functionaliteiten direct uit te laten voeren op het platform. De belangrijkste kenmerken van Databricks:
- Focus op rekenkracht, schaalbaarheid en flexibiliteit
- Sterk in combinatie met Python
- Ondersteunt gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data (zoals tekst, afbeeldingen of videos)
- Zeer geschikt voor machine learning & AI-toepassingen
Databricks heeft iets minder dan 8000 werknemers en een geschatte omzet van circa $ 4 miljard in 2025. Het bedrijf groeit jaar-op-rij met circa 50% omzetgroei en profiteert extreem goed van de stijgende vraag naar AI. Het bedrijf is privaat in eigendom van investeerders zoals Insight Partners, Thrive Capital en grote tech bedrijven zoals Microsoft, NVIDIA, Amazon Web Services & Google. Databricks werkt met DBU’s (Databricks Units): je betaalt alleen voor de compute die daadwerkelijk wordt gebruikt. Dat maakt het flexibel, maar iets technischer in beheer dan Snowflake. Je weet namelijk niet hoe de DBU’s berekend worden
Snowflake en Databricks naast elkaar
| Databricks vs Snowflake | ||
| Kenmerk | Snowflake | Databricks |
| Architectuur | Lake house | Datawarehouse |
| Primair doel | Geavanceerde analytics, machine learning en AI | Datawarehousing en Business Intelligence |
| Datatypen | Focus op gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data | Focus op gestructureerd en semi-gestructureerde data |
| Gebruikers | Data scientist, Data Engineer en data analisten | Data engineers en Data analisten |
| Programmeertalen | Ondersteunt meerdere programmeertalen, waaronder Python, SQL, R en Scala. | SQL en Python |
Intergratie met Power BI
Zowel Databricks als Snowflake kunnen naadloos koppelen met BI-tools zoals Power BI, Tableau of Looker:
- Data blijft opgeslagen in het platform (Snowflake of Databricks).
- BI-tools verbinden via een SQL-connector of API.
- De data verwerking kan deels in het platform zelf draaien, deels in de BI-tool. Afhankelijk van wat wenselijk is
Veel organisaties gebruiken Databricks om ruwe data te verwerken en transformeren, waarna de geaggregeerde tabellen in Snowflake of Databricks SQL worden gebruikt als bron voor dashboards in Power BI. Beide platformen hebben ook eigen BI-dashboard mogelijkheden
Veiligheid
Beide platformen voldoen aan de hoogste veiligheid normen. Binnen platformen is role-based security mogelijk en kunnen zo bronnen, tabellen en ruimtes afgeschermd worden. Ook is het mogelijk om data in bepaalde regio’s op te slaan, zodat er aan bijvoorbeeld de nationale of EU eisen kunnen worden voldaan. Databricks heeft mede door de lakehouse architectuur een complexere configuratie van beveiliging dan Snowflake.
Databricks vs Snowflake: welke moet ik kiezen?
Het antwoord hangt af van meerdere factoren. Belangrijke factoren zijn o.a. wat jouw bedrijfsstrategie is, hoe jouw data visie met roadmap eruitziet en wat de primaire use-case(s) van het platform wordt. Daarnaast moet jouw organisatie zich bijvoorbeeld ook de volgende vragen stellen:
- Welke data is er binnen de organisatie aanwezig (en welke data is zeer kritisch)?
- Hoe helpt het platform bij het automatiseren van je fysieke of digitale processen?
- Heb je de mensen om de verschillende databronnen te migreren en te onderhouden?
Voor de keuze in de platformen kun je de volgende vuistregels gebruiken:
Gebruik Snowflake wanneer je:
- Vooral dashboards, rapportages of BI-analyses maakt.
- Snel resultaat wilt met een simpele en robuuste setup.
- Organisatie vooral werkt met SQL.
Gebruik Databricks wanneer je:
- Werkt met grote hoeveelheden ongestructureerde data.
- Machine learning of AI-modellen wilt ontwikkelen.
- Een geïntegreerde omgeving zoekt voor data engineering én data science.
Na het bepalen van de behoefte en ambitie kan er een stappenplan gemaakt worden om de omgeving te realiseren. Dit is een uitgebreid traject waar onze Data Strateeg bij kan helpen:
- Doel bepalen – Wat wil je integreren en waarom (analyse, ML, BI)?
- Omgeving opzetten – Maak je Snowflake-account of Databricks-workspace aan.
- Databronnen koppelen – Verbind via ETL-tools of native connectors.
- Data laden & transformeren – Importeer en bewerk data (SQL of PySpark).
- Beveiliging & governance – Stel toegangsrechten en databeheer in.
- Koppeling met BI/AI – Verbind met Power BI, Tableau of ML-tools.
- Monitoren & optimaliseren – Bewaak prestaties en kosten.
Hoe lang dit proces duurt hangt af van de complexiteit, volume en ambitie.
Conclusie en Toekomst
Toekomst
Naarmate tijd voorbij gaat zullen Databricks en Snowflake steeds dichterbij elkaar komen en steeds meer op elkaar gaan lijken. Maar de bedrijven hebben verschillende groeistrategieen en investeerders. Databricks blijft het platform waar big tech-partijen achter schuilen en aandeelhouder in zijn. Snowflake blijft het antwoord van het publiek en heeft (nog) minder strategische inmeng van stakeholders en big tech. Integraties met andere platformen zullen bij beide platformen alleen nog maar beter worden
Conclusie
Naarmate de hoeveelheid data in organisaties groeit, worden Excel-bestanden al snel een bottleneck. De stap naar een modern data platform is dan onvermijdelijk. Je kunt eenvoudig beginnen met ons stappenplan: Maak van data je bedrijfs-motor voor strategie, processen en AI-toepassingen maar op termijn is het zeer aan te raden om gebruik te maken van Databricks versus Snowflake. Waarbij Snowflake een krachtige, gebruiksvriendelijke oplossing biedt voor organisaties die hun rapportages willen automatiseren en centraliseren in de cloud. Databricks gaat nog een stap verder en maakt complexe dataverwerking, machine learning en AI toegankelijk voor iedereen.
Welke oplossing het beste past, hangt af van de ambities van jouw organisatie.
Heb jij nu een beter idee gekregen bij de verschillende platformen en wil jij inhoudelijk verder de diepte ingaan? Lees dan dit artikel van Datacamp over Databricks vs Snowflake. Hier kun je meer technische specs, tips en functionaliteiten terugvinden. Je krijgt ook tips over het starten met de verschillende courses en webinars.
Bij Spects helpen we organisaties met de overstap van Excel naar cloud.
We adviseren niet alleen over Databricks vs Snowflake, maar zorgen ook voor een slimme architectuur, efficiënte inrichting en optimalisatie van kosten en performance. Dit doen wij op project- & uurbasis. Kun jij wel een Data Engineer of Data Consultant gebruiken die jou hierbij helpt?
Stuur ons dan een aanvraag voor een gratis adviesgesprek!
