Databricks vs. Snowflake: Welche Datenplattform passt zu welchem Projekt?

Kaum ein Datenprojekt scheitert an fehlender Technik. Es scheitert an der falschen Grundlage. Wer Sensordaten auswerten, Anlagen vorausschauend warten oder verteilte Datenquellen zusammenführen will, trifft früh mit der Wahl der Datenplattform eine Entscheidung, die alles Weitere prägt. Snowflake und Databricks werden gern in einem Atemzug genannt, beide gelten als führend. Doch hinter den Namen stehen zwei unterschiedliche Architekturphilosophien, die für unterschiedliche Aufgaben gebaut sind. Dieser Vergleich zeigt, worin sie sich unterscheiden und erklärt, für welche Projekte und Einsatzgebiete der Lakehouse-Ansatz die tragfähigere Grundlage ist.

Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse: die Grundbegriffe

Ein Data Warehouse ist ein hochstrukturierter Speicher für aufbereitete Daten. Alles wird vor dem Speichern in ein festes Schema gebracht (schema-on-write). Das macht SQL-Analysen schnell und sauber, setzt aber voraus, dass die Datenstruktur vorab bekannt ist. Snowflake steht für diesen Ansatz.

Ein Data Lake speichert Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format – strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert nebeneinander. Die Struktur wird erst beim Lesen interpretiert (schema-on-read). Das ist flexibel und günstig, kann ohne Governance aber zum unübersichtlichen „Data Swamp" verkommen.

Das Lakehouse verbindet beide Welten: Es legt über die offenen Dateien eines Data Lake eine Transaktionsschicht mit ACID-Garantien, Schema-Verwaltung und Versionierung. So erhält man die Zuverlässigkeit eines Warehouse auf der Flexibilität und den niedrigen Speicherkosten eines Lake. Databricks steht für diesen Ansatz.

Der direkte Vergleich: Lakehouse und Warehouse

Kriterium	Snowflake (Data Warehouse)	Databricks (Lakehouse)
Ursprung	Cloud-natives Data Warehouse	Apache Spark, Delta Lake, MLflow
Primärer Workload	SQL-Analytik, BI, Reporting	Data Engineering, Streaming, KI/ML
Datentypen	strukturiert, semi-strukturiert	strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert
Bedienung	SQL-first, niedrige Lernkurve	code-zentriert (Python, SQL, Scala)
Speicherformat	proprietär verwaltet	offen (Parquet/Delta), kein Lock-in
Performance-Stärke	viele parallele BI-Abfragen	großskaliges ETL, Modelltraining
Kostenmodell	eine Rechnung, gut planbar	zwei Rechnungen, mehr Kontrolle
Infrastruktur-Kontrolle	gering (intern verwaltet)	hoch (eigener Object Storage)

Stärken und Schwächen im Überblick

Snowflake punktet bei einfacher Bedienung, niedriger Lernkurve, minimalem Verwaltungsaufwand und gut planbaren Kosten. Bei klassischen BI-Abfragen mit vielen gleichzeitigen Nutzern liegt die Plattform spürbar vorne. Schwächer ist sie bei code-getriebenen ML-Workflows und gibt weniger Kontrolle über die Infrastruktur.

Databricks ist stark bei Data Engineering, Echtzeit-Streaming und maschinellem Lernen. Offene Datenformate verhindern eine Speicherbindung, die volle Infrastruktur-Kontrolle erlaubt souveränen Betrieb, und bei großvolumigem ETL ist der Ansatz kosteneffizient. Im Gegenzug ist die Lernkurve steiler und die Kostenstruktur durch das zweistufige Modell schwerer zu prognostizieren.

Für welche Projekte passt der Lakehouse-Ansatz?

Der Databricks-/Lakehouse-Ansatz ist immer dann die richtige Wahl, wenn ein Projekt über reines Reporting hinausgeht. Konkret passt er für:

Predictive Maintenance und Condition Monitoring: Sobald kontinuierliche Sensordaten und Zeitreihen ausgewertet werden, um Ausfälle vorherzusagen, braucht es eine Plattform, die unstrukturierte Hochfrequenzdaten nativ verarbeitet und Machine Learning durchgängig abbildet. Genau das ist die Domäne des Lakehouse.

KI- und ML-Projekte mit Modelltraining: Anomalieerkennung, Prognosemodelle, Restlebensdauer-Berechnungen: Wo Modelle trainiert, versioniert und in Produktion gebracht werden, deckt Databricks den gesamten Lebenszyklus auf einer Plattform ab.

Echtzeit- und Streaming-Datenprojekte: Wenn Daten laufend aus SCADA-Systemen, IoT-Sensoren oder Eventströmen entstehen und nahezu in Echtzeit ausgewertet werden sollen, spielt der Lakehouse in Kombination mit Streaming-Pipelines seine Stärke aus.

Datenintegration über heterogene Quellen: Projekte, die strukturierte Stammdaten, semi-strukturierte Logs und unstrukturierte Messdaten zu einer einheitlichen Datenbasis zusammenführen, profitieren von der Flexibilität des Lakehouse, ohne mehrere Systeme parallel zu betreiben.

Projekte mit Anforderungen an Datensouveränität: Da der Lakehouse auf offenen Formaten im selbst gewählten Object Storage aufsetzt, lässt er sich gezielt auf europäischen oder deutschen Infrastrukturen betreiben – ein entscheidender Faktor bei sensiblen oder regulierten Daten.

Welche Kunden profitieren vom Lakehouse-Ansatz?

Aus den Projekttypen ergibt sich ein klares Kundenprofil. Der Lakehouse-Ansatz passt besonders zu:

Netzbetreiber (VNB und ÜNB), die große, verteilte Anlagenbestände überwachen und vorausschauend warten wollen – mit hohem Anteil an Sensor- und Zeitreihendaten und strengen Anforderungen an Datenhoheit.

Stadtwerke und kommunale Versorger, die heterogene Datenquellen aus Erzeugung, Netz und Vertrieb zu einer belastbaren Datenbasis zusammenführen wollen, statt isolierte Insellösungen zu betreiben.

Energieversorgungsunternehmen (EVU) mit ambitionierten KI-Vorhaben, bei denen maschinelles Lernen nicht Beiwerk, sondern Kern der Wertschöpfung ist.

Betreiber kritischer Infrastruktur generell, für die DSGVO-Konformität, BSI-Anforderungen und Unabhängigkeit von einem einzelnen US-Hyperscaler nicht verhandelbar sind.

Umgekehrt gilt fair: Geht es um reine SQL-Analytik, standardisiertes BI-Reporting und schnelle Self-Service-Auswertungen ohne nennenswerten ML-Anteil, ist Snowflake die einfachere und oft wirtschaftlichere Wahl. Die Plattformfrage ist keine Glaubensfrage, sondern eine Frage des Workloads.

Predictive Maintenance geht besser mit Databricks

Snowflake und Databricks bedienen dieselbe Zielgruppe von unterschiedlichen Ausgangspunkten. Für strukturiertes Reporting mit minimalem Aufwand ist das Data Warehouse die naheliegende Wahl. Sobald aber Sensordaten, Streaming und maschinelles Lernen ins Spiel kommen - der Normalfall bei Predictive Maintenance und datengetriebener Anlagenüberwachung im Energiesektor - ist der Lakehouse-Ansatz von Databricks die strategisch tragfähigere Grundlage. Er vereint Flexibilität, KI-Fähigkeit und Datensouveränität auf einer Plattform und passt damit genau zu den Projekten und Kunden, bei denen Datenintegration die Voraussetzung für alles Weitere ist.

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Über Control-F. Die Control-F GmbH ist ein werteorientiertes KI-Unternehmen mit Sitz in Konstanz. Seit 2022 entwickelt die Datenboutique Big-Data-Plattformen für industrielle Telemetriedaten und unterstützt Unternehmen im deutschsprachigen Raum dabei, komplexe Datenlandschaften nutzbar zu machen. Zu den Kunden gehören Konzerne und Mittelständler aus den Bereichen Anlagenbau, Automotive und Energiewirtschaft. Die Geschäftsführer Simon Deussen (Machine Learning Engineer und Gründer) und Daniel Tremer (ehemals Specialist Data Science & AI Projects bei Porsche AG) legen dabei ihren Fokus auf den Aufbau stabiler Datenarchitekturen als Grundlage für Analyse, Softwarelösungen und KI-Anwendungen wie Predictive Maintenance.