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Snowflake vs. Databricks: comparación de plataformas de Big Data

por Iván Torres
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La extracción de información significativa de Big Data es un motor clave del crecimiento empresarial.

Por ejemplo, el análisis de datos de clientes y productos actuales y pasados puede ayudar a las organizaciones a anticipar la demanda de nuevos productos y servicios por parte de los clientes y detectar oportunidades que de otro modo podrían perderse.

Como resultado, el mercado de herramientas de Big Data está en constante crecimiento, en un informe del mes pasado, MarketsandMarkets predijo que el mercado de Big Data crecerá de $162,600 millones en 2021 a $273,400 millones en 2026, una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 11%.

Una variedad de herramientas de software y hardware especialmente diseñadas para el análisis de Big Data están disponibles en el mercado hoy en día. Para dar sentido a todos esos datos, el primer paso es adquirir una plataforma robusta de Big Data, como Snowflake o Databricks.

Los requisitos actuales de análisis de Big Data han impulsado un cambio significativo en la arquitectura de almacenamiento de Big Data, desde la arquitectura de almacenamiento convencional basada en bloques y archivos y los sistemas de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) a arquitecturas más escalables como el almacenamiento conectado a la red escalable (NAS), almacenamiento basado en objetos, lagos de datos y almacenes de datos.

Databricks y Snowflake están a la vanguardia de estas arquitecturas de datos cambiantes. En cierto modo, realizan funciones similares: Databricks y Snowflake figuran en nuestra lista de las mejores herramientas de DataOps y los mejores productos de almacenamiento de Big Data, mientras que Snowflake también hizo nuestra lista de las mejores herramientas de almacenamiento de datos, pero existen diferencias y casos de usos muy importantes que los compradores de TI deben tener en cuenta, en los que nos centraremos aquí.

¿Qué es Snowflake?

Logotipo de copo de nieve

Snowflake para Data Lake Analytics es una plataforma de nube cruzada que permite una estrategia de lago de datos moderna. La plataforma mejora el rendimiento de los datos y proporciona un acceso seguro, rápido y confiable a los datos.

La tecnología de almacenamiento de datos y lago de datos de Snowflake consolida datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en una sola plataforma, proporciona análisis rápidos y escalables, es simple y rentable y permite una colaboración segura.

Diferenciadores clave

  • Almacena datos en el almacenamiento inteligente administrado por Snowflake con microparticiones automáticas, cifrado en reposo, en tránsito y compresión eficiente.
  • Admite múltiples cargas de trabajo en datos estructurados, semiestructurados y no estructurados con Java, Python o Scala.
  • Accede a datos de instancias de almacenamiento de objetos en la nube existentes sin tener que mover datos.
  • Consulta, procesa y carga datos sin problemas y sin sacrificar la confiabilidad o la velocidad.
  • Crea canalizaciones potentes y eficientes con el motor de procesamiento elástico de Snowflake para ahorrar costos, rendimiento confiable y mantenimiento casi nulo.
  • Optimiza el desarrollo de canalizaciones utilizando SQL, Java, Python o Scala sin servicios adicionales, clústeres o copias de datos para administrar.
  • Obtiene información sobre quién accede a qué datos con una vista integrada (historial de acceso).
  • Identifica automáticamente los datos clasificados mientras se conserva el valor analítico con tokenización externa y enmascaramiento dinámico de datos.

Precios: Disfruta de una prueba gratuita de 30 días, que incluye $400 USD de uso gratuito. Comunícate con el equipo de ventas de Snowflake para conocer los detalles de los precios de los productos.

¿Qué es Databricks?

logotipo de ladrillos de datos

La Plataforma Lakehouse de Databricks permite unificar tus casos de uso de almacenamiento de datos e inteligencia artificial (IA) en una sola plataforma. La plataforma Big Data combina las mejores características de los lagos de datos y los almacenes de datos para eliminar los silos de datos tradicionales y simplificar la pila de datos moderna.

Diferenciadores clave

  • Databricks Lakehouse Platform ofrece la sólida gobernanza, confiabilidad y rendimiento de los almacenes de datos junto con la flexibilidad, la apertura y el soporte de aprendizaje automático (ML) de los lagos de datos.
  • El enfoque unificado elimina los silos de datos tradicionales que separan el análisis, la ciencia de datos, el ML y la inteligencia comercial (BI).
  • La plataforma Big Data está desarrollada por los creadores originales de Apache Spark, MLflow, Koalas y Delta Lake.
  • Databricks Lakehouse Platform se está desarrollando sobre estándares abiertos y código abierto para maximizar la flexibilidad.
  • El enfoque común de la plataforma multinube para la seguridad, la gestión de datos y el gobierno te ayuda a funcionar de manera más eficiente e innovar sin problemas.
  • Los usuarios pueden compartir datos fácilmente, crear pilas de datos modernas y evitar jardines amurallados, con acceso sin restricciones a más de 450 socios en todo el panorama de datos.
  • Los socios incluyen Qlik, RStudio, Tableau, MongoDB, Sparkflows, HashiCorp, Rearc Data y TickSmith.
  • Databricks Lakehouse Platform proporciona un entorno de desarrollo colaborativo para equipos de datos.

Precios: Hay una prueba completa de 14 días en tu nube o una prueba ligera alojada en Databricks. Comunícate con Databricks para obtener información sobre precios.

Snowflake vs. Databricks: ¿Cuáles son las diferencias?

Aquí, en nuestro análisis, se comparan las plataformas de Big Data:

Características Snowflake Databricks
Escalabilidad ✔ ✔
Integración ✔ ✔
Personalización ✔
Facilidad de implementación ✔ ✔
Facilidad de administración y mantenimiento ✔ ✔
Flexibilidad de precios ✔
Capacidad para comprender las necesidades ✔ ✔
Calidad de la formación del usuario final ✔ ✔
Facilidad de integración mediante herramientas e interfaces de programación de aplicaciones estándar (API) ✔ ✔
Disponibilidad de recursos de terceros ✔
Lago de datos ✔ ✔
Almacén de datos ✔ ✔
Servicio y soporte ✔ ✔
Voluntad de recomendar ✔ ✔
Puntaje de capacidad general ✔

Elegir una plataforma de Big Data

Las organizaciones necesitan herramientas de gestión, análisis y almacenamiento de Big Data confiables para extraer información significativa de Big Data. En esta guía, exploramos dos de las mejores herramientas en las categorías de data lake y data warehouse.

Hay una serie de otras opciones para las plataformas de análisis de Big Data, y se deberá encontrar la que mejor se adapte a tus necesidades comerciales. Explora otras herramientas como Apache Hadoop, Apache HBase, NetApp Scale-out NAS y otras antes de tomar una decisión de compra.

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