Para las empresas que dependen de los datos para tomar decisiones, ya sea plataformas de e-commerce que analizan el comportamiento de sus clientes, instituciones financieras que proyectan tendencias o compañías tecnológicas que desarrollan modelos de IA, contar con sistemas sólidos de gestión y análisis de datos es imprescindible. A medida que crece la necesidad de pipelines de datos eficientes y análisis con valor real, dos plataformas se han consolidado como referentes en el sector: Databricks y Snowflake.
Fundada en 2013, Databricks se desarrolló inicialmente como una plataforma analítica unificada diseñada para el procesamiento distribuido de datos a gran escala, el análisis avanzado y los flujos de trabajo de machine learning. Por su parte, Snowflake apareció aproximadamente un año después, posicionándose como una solución de almacenamiento de datos nativa en la nube. Su objetivo era simplificar el almacenamiento, la gestión y la consulta de grandes volúmenes de datos estructurados y semiestructurados sobre una arquitectura cloud.
Aunque nacieron con objetivos claramente distintos, ambas empresas han ampliado su oferta con servicios y funcionalidades que hoy se solapan con frecuencia. A medida que las diferencias entre Snowflake y Databricks se difuminan, resulta cada vez más difícil para las empresas determinar qué plataforma se adapta mejor a sus necesidades, objetivos e infraestructura.
Este artículo cubre todo lo que necesitas saber sobre Databricks y Snowflake: sus funcionalidades, similitudes y diferencias, y cuál encaja mejor con tu modelo de negocio.
Fundamentos de Databricks vs Snowflake
Conviene tener una idea clara de lo que Databricks y Snowflake aportan como plataformas de almacenamiento y procesamiento de datos. Entender sus propuestas principales y sus casos de uso te ayudará a identificar qué solución se ajusta mejor a tus necesidades y flujos de trabajo.
Además, es útil conocer los conceptos de data warehouse, data lake y data lakehouse para entender mejor qué plataforma se adapta a tu modelo de negocio. En este artículo repasaremos brevemente estos términos.
¿Qué es Databricks?
En pocas palabras, Databricks es una plataforma para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Databricks fue pionera en combinar lo mejor de los data lakes y los data warehouses para ofrecer lo que se conoce como Almacén de datos integrado.
Un data warehouse almacena datos estructurados en un esquema muy organizado, ideal para inteligencia de negocio e informes. Un data lake, en cambio, utiliza formatos de almacenamiento planos y económicos para grandes volúmenes de datos brutos y no estructurados, y se usa principalmente para el procesamiento de big data y el análisis exploratorio. La plataforma Lakehouse de Databricks unifica el análisis, la ciencia de datos y el aprendizaje automático con IA sin necesidad de duplicar datos entre dos plataformas.
Además, el espacio de trabajo de Databricks permite a los equipos colaborar en tareas como ETL, aprendizaje automático y análisis utilizando lenguajes conocidos como Python, SQL y R. Databricks es una plataforma como servicio (PaaS).
¿Qué es Snowflake?
En el otro extremo, Snowflake es un data warehouse en la nube fácil de usar. Snowflake puede ejecutarse en los principales proveedores de nube como AWS, Azure y Google Cloud. Gracias a su arquitectura de datos compartidos con múltiples clústeres, Snowflake permite que varios usuarios accedan a los mismos datos sin que el rendimiento se vea afectado.
En comparación con las infraestructuras de almacenamiento de datos tradicionales en local, Snowflake es mucho más fácil de escalar y requiere un mantenimiento mínimo. Además, su Snowflake Data Marketplace permite compartir datos en tiempo real entre organizaciones de forma segura y sin duplicarlos. Snowflake es un software como servicio (SaaS) disponible para diferentes empresas y organizaciones.
Databricks vs Snowflake: comparativa directa
Aunque la línea entre los servicios de Snowflake y Databricks no siempre está clara, ambas plataformas son fundamentalmente distintas en arquitectura, integración de ecosistemas, seguridad y muchos otros aspectos. A continuación, hacemos una comparativa directa entre Databricks y Snowflake.
Arquitectura
La arquitectura cloud de Snowflake está optimizada para datos estructurados y destaca en cargas de trabajo analíticas tradicionales. Diseñada para almacenamiento de datos, la arquitectura de Snowflake se compone de tres capas principales:
- Capa de almacenamiento: Los datos se guardan en almacenamiento de objetos en la nube, separando el cómputo del almacenamiento para que cada uno escale de forma independiente. Snowflake controla cómo se estructuran, comprimen y acceden los datos.
- Capa de cómputo: Conocida como almacenes virtuales, esta capa permite la ejecución simultánea e independiente de consultas con escalado elástico.
- Capa de servicios en la nube: Ofrece funciones de gestión esenciales, entre ellas seguridad, administración de metadatos y optimización de consultas.
Databricks utiliza una arquitectura Lakehouse construida sobre Apache Spark. Su arquitectura es ideal para organizaciones con requisitos de datos en múltiples formatos y necesidades analíticas avanzadas. También se compone de tres capas principales:
- Delta Lake En su núcleo, Databricks emplea Delta Lake, un formato de almacenamiento de código abierto que incorpora transacciones ACID, validación de esquemas y viajes en el tiempo a los data lakes.
- Gestión unificada de datos: La arquitectura admite tipos de datos variados, desde estructurados hasta semiestructurados y no estructurados, lo que la hace muy versátil.
- Cómputo de alto rendimiento: Gracias a su integración con frameworks de machine learning y herramientas analíticas, Databricks gestiona cargas de trabajo complejas como AI/ML y streaming de datos en tiempo real.
Diferencias clave en la arquitectura
Mientras que Snowflake está más especializado en almacenamiento de datos estructurados, Databricks está preparado para manejar un espectro más amplio de tipos de datos. Además, Snowflake está orientado a análisis basados en SQL, mientras que Databricks se centra en ciencia de datos e inteligencia artificial de forma integral. Cabe mencionar que Databricks también cuenta con un motor de almacén de datos SQL.
Rendimiento y escalabilidad
En la capa de cómputo, Snowflake permite un escalado automático mediante almacenes virtuales. Esto permite gestionar cargas de trabajo concurrentes a medida que aumenta la demanda, y reducir recursos cuando no son necesarios para optimizar costes. Su arquitectura multi-clúster garantiza que múltiples usuarios y cargas de trabajo puedan acceder a la plataforma sin cuellos de botella. Además, Snowflake aplica técnicas avanzadas de optimización de consultas y almacenamiento en columnas para acelerar el análisis de datos estructurados.
Una de las características clave de Databricks es Procesamiento Masivo en Paralelo (MPP) que permite procesar grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de forma paralela y eficiente. Además, gracias a la integración con Delta Lake, es posible mantener las propiedades ACID incluso en operaciones de datos a gran escala, y aprovechar estrategias de caché y optimización. Por último, Databricks admite streaming de datos en tiempo real, lo que lo convierte en una opción ideal para cargas de trabajo dinámicas que requieren baja latencia, como IoT o transacciones financieras.
Diferencias en escalabilidad
Snowflake está especializado en escalar cargas de trabajo tradicionales de almacenamiento de datos. Databricks, en cambio, tiene mayor capacidad para escalar tareas complejas y de gran envergadura en ingeniería de datos e IA/ML.
Ecosistema e integración
Aunque no siempre fue así, ambas plataformas son hoy compatibles con la mayoría de los principales proveedores de adquisición de datos. Snowflake está completamente integrado con proveedores de nube como AWS, Azure y Google Cloud. Por su parte, Databricks ofrece una plataforma agnóstica a la nube que garantiza un funcionamiento correcto en cualquier proveedor de nube. Además, ambas plataformas se integran con herramientas de inteligencia de negocio como Tableau, Power BI y Looker.
Diferencias clave en integraciones
Snowflake es un servicio gestionado completamente propietario, con código cerrado. Aunque se integra bien con muchas herramientas de código abierto, esas integraciones suelen realizarse a través de APIs o conectores de terceros, no sobre bases de código abierto. Databricks, en cambio, ofrece compatibilidad nativa con numerosas herramientas y bibliotecas de código abierto, lo que lo acerca más a las organizaciones que prefieren esa flexibilidad.
Seguridad y Governance
En materia de seguridad, Snowflake ofrece mayor gobernanza y cumplimiento normativo mediante marcos preconfigurados. Por citar algunos ejemplos, Snowflake cumple con SOC.2 Tipo II, HIPPA, GDPR y FedRAMP, lo que lo hace apto para sectores como sanidad y finanzas desde el primer momento. Además, Snowflake ofrece enmascaramiento dinámico de datos y políticas de acceso que permiten a las organizaciones mantener un control estricto sobre la información sensible.
Databricks también cuenta con una base de seguridad sólida, especialmente para flujos de trabajo de ingeniería de datos y machine learning, y proporciona control de acceso granular mediante RBAC e IAM. Asimismo, puede aprovechar las funciones de seguridad nativas de los proveedores de nube, incluyendo la gestión de redes e identidades.
Diferencias clave en seguridad
Aunque ambas plataformas pueden ofrecer medidas de seguridad avanzadas, su enfoque es distinto. Snowflake incluye funciones de seguridad integradas para el enmascaramiento dinámico de datos y el cumplimiento normativo en distintos sectores. Databricks, en cambio, puede requerir configuración adicional y depender del proveedor de nube subyacente para algunas funciones específicas de cumplimiento.
Capacidades de ciencia de datos, IA y aprendizaje automático
Snowflake se centra principalmente en la integración con herramientas de terceros y en la preparación de datos para flujos de trabajo de IA/ML. Una de las soluciones que desarrolló la compañía fue Snowpark, un entorno que permite a ingenieros y científicos de datos escribir código de transformación y procesamiento usando lenguajes como Python, Java y Scala dentro de la arquitectura de Snowflake. Además, Snowflake puede conectarse con plataformas como DataRobot, Amazon SageMaker y Azure Machine Learning.
Este es uno de los ámbitos en los que Databricks supera claramente a Snowflake. Se distingue como una plataforma diseñada específicamente para ciencia de datos, machine learning e IA. Incluye funciones integradas que cubren todo el ciclo de vida del ML, desde la ingeniería de datos hasta el despliegue de modelos. Admite de forma nativa herramientas de código abierto como TensorFlow y PyTorch. Gracias a su plataforma de análisis unificada, Databricks elimina la separación entre ingeniería de datos y machine learning, lo que permite a los equipos preprocesar datos, entrenar modelos y desplegarlos en la misma plataforma. Además, herramientas como AutoML permiten crear prototipos de modelos de machine learning sin necesidad de escribir código extenso.
Diferencias en IA/ML
Snowflake se centra principalmente en preparar datos para aplicaciones externas de IA/ML, mientras que Databricks ofrece capacidades end-to-end para construir, entrenar y desplegar modelos. Si tu negocio depende en gran medida de flujos de trabajo de IA/ML, Databricks es la opción más adecuada.
Modelos de facturación y precios
Snowflake y Databricks utilizan modelos de precios distintos, acordes con su enfoque y sus capacidades. Aunque ambos aplican precios basados en el uso, sus estructuras y costes difieren de forma considerable.
Snowflake basa sus planes de precios en créditos y tiene tres componentes de coste principales:
- Capa de cómputo: Los almacenes virtuales se facturan por segundo con un mínimo de 60 segundos. El coste comienza en $3 por crédito en la edición Standard y puede llegar hasta $4–$5 para las ediciones Enterprise, según la región de nube y el tipo de suscripción.
- Capa de almacenamiento: Costes de almacenamiento $40 por TB/mes bajo demanda, con opciones de pago anticipado disponibles a una tarifa reducida de $24 por TB/mes.
- Costes de transferencia de datos: La entrada de datos es gratuita; los cargos por salida dependen de la plataforma de nube y el destino.
Basándose en el ejemplo de la web oficial de Snowflake, puede verse de la siguiente manera: ejecutar un "Large Warehouse" (8 créditos/hora) durante 8 horas al día con 100 TB de almacenamiento podría costar aproximadamente 3.384 $/mes, teniendo en cuenta los costes de cómputo, servicio y almacenamiento.
Databricks utiliza DBUs (Databricks Units), que representan la capacidad de procesamiento por segundo. El precio varía según:
- Tipo de cómputo: Databricks admite distintos tipos de carga de trabajo, como ingeniería de datos, analítica y machine learning. Los precios van desde $0.07–$0.55 por DBU/hora, según el tipo de carga de trabajo y la plataforma de nube.
- Plataforma de nube: Los costes varían entre AWS, Azure y Google Cloud. Por ejemplo, en Azure, una carga de trabajo básica de ingeniería de datos parte de $0.15/DBU/hora, y las cargas de trabajo de machine learning tienen un precio más elevado debido a los requisitos de GPU.
- Clústeres y configuraciones: Databricks ofrece una gran flexibilidad en la configuración de clústeres, lo que influye directamente en los costes. Los cargos de cómputo y almacenamiento se aplican por separado, según el proveedor de nube.
Con Databricks, las cargas de trabajo de machine learning de nivel medio pueden costar entre 1.500 y 5.000 $/mes según el uso y la configuración específicos. Para una estimación de costes precisa y personalizada, puedes utilizar la calculadora de precios de Databricks disponible en su web.
Diferencias de precios entre Databricks y Snowflake
El coste mensual de las funciones avanzadas de Databricks puede ser más elevado, dado su alto rendimiento de cómputo y su flexibilidad para distintos formatos de datos y capacidades de AI/ML. Snowflake suele ofrecer una ventaja económica para la analítica tradicional y las consultas basadas en SQL, especialmente para empresas con flujos de datos más sencillos. En cualquier caso, los costes de ambas plataformas dependen en gran medida de las características de la carga de trabajo, el uso de recursos y la configuración del proveedor de nube.
Databricks vs Snowflake: ventajas y desventajas
En cuanto a las diferencias entre Databricks y Snowflake, ambas plataformas ofrecen características únicas adaptadas a distintos perfiles de usuario y tipos de carga de trabajo. A continuación se muestra una tabla completa que resume las funcionalidades clave de cada sistema.
| Característica | Databricks | Snowflake |
|---|---|---|
| Caso de uso principal | Ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis en tiempo real | Almacenamiento de datos basado en SQL e inteligencia de negocio |
| Arquitectura | Arquitectura Lakehouse con Delta Lake | Almacén de datos en la nube con cómputo y almacenamiento independientes |
| Datos compatibles | Estructurados, semiestructurados, no estructurados | Estructurados, semiestructurados |
| Rendimiento | Optimizado para big data y cargas de trabajo en streaming | Optimizado para consultas SQL y analíticas |
| Integración con BI | Integración configurable con Tableau, Power BI, etc. | Conectores nativos para Tableau, Power BI, etc. |
| Soporte de AI/ML | Frameworks y librerías avanzadas de ML | Limitado; depende de Snowpark e integraciones externas |
| Compatibilidad con código abierto | Amplia; compatible con Spark, Delta Lake y más | Limitada; arquitectura de código cerrado |
| Seguridad y cumplimiento normativo | Sólida, con control de acceso por roles, cifrado y auditoría | Completa, con funciones avanzadas de cumplimiento integradas |
| Plataformas cloud compatibles | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP |
| Modelo de precios | Basado en uso mediante DBUs, facturación granular | Basado en uso, cómputo y almacenamiento facturados de forma independiente |
| Facilidad de uso | Requiere conocimientos técnicos para flujos de trabajo avanzados | Diseñado para ser sencillo y accesible para analistas de negocio |
Databricks vs Snowpark: una comparativa general
Para competir con Databricks, Snowflake desarrolló Snowpark, una plataforma para el procesamiento de datos y análisis avanzado. Aunque tanto Databricks como Snowpark son soluciones avanzadas, cada una está orientada a tareas distintas. Snowpark es un entorno de desarrollo pensado para ampliar la funcionalidad de las aplicaciones de datos dentro de la plataforma de datos en la nube de Snowflake. Permite a los desarrolladores escribir código de transformación de datos en lenguajes de programación populares como Python, Java y Scala.
Snowpark se centra en simplificar el trabajo y ofrecer una interfaz fácil de usar. Aunque esto es una ventaja, la interfaz carece de algunas de las funciones más avanzadas para cargas de trabajo de AI/ML que sí están disponibles en Apache Spark, la plataforma sobre la que está construido Databricks. Dicho esto, Snowpark permite a los ingenieros de datos y desarrolladores procesar datos de forma nativa dentro de la arquitectura de Snowflake, aprovechando sus puntos fuertes en análisis basado en SQL y seguridad.
Por otro lado, Databricks sigue ofreciendo un ecosistema más maduro para la ciencia de datos y el machine learning, incluso en comparación con Snowpark. Proporciona soluciones de extremo a extremo para el procesamiento de grandes volúmenes de datos y flujos de trabajo complejos de ML. Como se ha mencionado, su arquitectura Lakehouse le permite ser mucho más versátil a la hora de gestionar distintos formatos de datos.
Conclusiones
En el debate Databricks vs Snowflake, es importante destacar que ambas representan soluciones punteras en el ámbito del análisis y la gestión de datos. Gracias a su estructura lakehouse y al soporte para flujos de trabajo avanzados de ML, Databricks sigue siendo una plataforma sólida para equipos profesionales que trabajan con una gran variedad de formatos de datos y dependen en gran medida del machine learning y la AI.
Al mismo tiempo, Snowflake se centra principalmente en ofrecer un sistema fácil de usar para el almacenamiento de datos y el análisis basado en SQL. Es una opción más atractiva para empresas orientadas a datos estructurados y semiestructurados.
En definitiva, Databricks ofrece más prestaciones en cuanto a funciones avanzadas y versatilidad. Aun así, esa complejidad no es necesariamente algo que todos los modelos de negocio necesiten para afrontar sus tareas.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las desventajas de Databricks?
- Curva de aprendizaje pronunciada para usuarios no técnicos.
- Costes más elevados para las funciones avanzadas de AI/ML.
- Herramientas de BI integradas limitadas, lo que requiere integraciones con terceros.
- Algunas funciones de cumplimiento normativo dependen de la configuración del proveedor de nube.
¿Por qué elegir Databricks frente a Snowflake?
- Gestiona formatos de datos variados con la arquitectura Lakehouse.
- Integración sólida con herramientas de código abierto.
¿Pueden trabajar juntos Databricks y Snowflake?
Sí, Databricks y Snowflake pueden integrarse sin problemas. Las organizaciones pueden usar Snowflake para el almacenamiento de datos y el análisis basado en SQL, y Databricks para tareas avanzadas de ciencia de datos y machine learning.
