Snowflake ou Databricks

Il y a cinq ans, la question était simple. Snowflake faisait de l’entrepôt SQL, Databricks faisait du Spark et du machine learning, et on choisissait selon le métier de l’équipe.

Cette frontière a disparu. Databricks a construit un entrepôt SQL performant, Snowflake a ajouté Python, les notebooks et l’exécution de conteneurs. Les deux stockent en format ouvert, séparent le stockage du calcul, tournent sur les trois grands clouds et savent faire tourner des modèles.

Choisir sur une grille de fonctionnalités mène donc à une égalité artificielle. Les critères qui départagent encore sont ailleurs, et ils sont moins techniques qu’on ne l’imagine.

C’est le critère le plus prédictif, et de loin celui qu’on sous-estime le plus.

Snowflake a été conçu pour des gens qui écrivent du SQL. On crée un compte, on charge des données, on requête. Il n’y a pas de cluster à dimensionner, pas de version de moteur à choisir, pas de bibliothèque à gérer. Un contrôleur de gestion ou un analyste financier devient autonome en quelques jours.

Databricks a été conçu par et pour des ingénieurs. La notion de cluster est visible, les carnets de notes mélangent Python, SQL et Scala, et la puissance disponible suppose qu’on sache ce qu’on fait. Une équipe qui vient du développement s’y sent immédiatement chez elle. Une équipe qui vient de la finance passe un mauvais trimestre.

Aucune des deux plateformes n’est meilleure dans l’absolu. Mais un outil que l’équipe n’ose pas ouvrir ne produit aucune valeur, quel que soit son classement dans les comparatifs.

Si vos données sont des tables, avec des lignes et des colonnes, des factures, des écritures, des commandes, des tickets, Snowflake est taillé pour ça et le montre. Le semi-structuré, JSON ou XML, s’y interroge nativement sans étape de préparation.

Si vos données comprennent des images, du son, des documents à traiter, des flux de capteurs ou des volumes qui se mesurent en dizaines de téraoctets bruts, Databricks est plus à l’aise. Spark reste un meilleur outil que le SQL pour ces objets, et l’écart se creuse à mesure que le volume monte.

Dans la pratique française des PME et ETI, la très grande majorité des projets tombe dans le premier cas. Les données sont comptables, commerciales ou opérationnelles, et elles tiennent dans des tables.

Les deux séparent le stockage du calcul et facturent le calcul à la seconde. Les dérapages n’ont pourtant pas la même cause, ce qui change la façon de les surveiller.

Sur Snowflake, l’entrepôt virtuel est simple à créer, donc on en crée. Chacun a sa taille et sa suspension automatique, et le total finit par surprendre parce que personne ne regarde la somme. Le réflexe qui sauve consiste à régler des suspensions courtes et à limiter le nombre d’entrepôts. Attention aussi aux tailles choisies par confort : passer d’une taille à la suivante double le coût horaire, et l’accélération n’est pas toujours au rendez-vous.

Sur Databricks, la facture se compose du calcul cloud et des unités Databricks, et les clusters interactifs qu’on oublie d’éteindre sont le poste le plus souvent responsable. La terminaison automatique se configure et devrait être obligatoire dans toute équipe. Les charges SQL peuvent en revanche tourner sur des entrepôts serverless bien plus économes que des clusters interactifs.

Aucun des deux n’est structurellement moins cher. Ce qui coûte, c’est l’absence de discipline sur l’extinction et le dimensionnement, et cela se règle par des règles simples plus que par un choix de plateforme.

Si l’entreprise est sur Microsoft et que Power BI est le poste de restitution, la question mérite d’être posée autrement : la bonne réponse est peut-être ni l’un ni l’autre. Microsoft Fabric couvre le besoin avec Direct Lake, une seule facturation et l’authentification déjà en place. Nous le recommandons régulièrement à des entreprises venues nous demander un comparatif entre les deux autres.

Si l’entreprise est sur Google Cloud, BigQuery mérite le même examen préalable, pour les mêmes raisons de proximité.

Et si vous avez déjà des équipes qui travaillent en Python et Spark, Databricks capitalise sur cet acquis alors que Snowflake demanderait de réapprendre des habitudes.

Les deux plateformes s’appuient désormais sur des formats de table ouverts, Iceberg d’un côté, Delta de l’autre, avec une compatibilité croissante entre les deux mondes. Les données ne sont donc plus enfermées dans un format propriétaire illisible ailleurs.

Cela ne rend pas la migration gratuite : les traitements, les droits, les habitudes et les tableaux de bord restent à reprendre, et c’est là que se trouve le vrai coût. Mais un mauvais choix n’est plus irréversible, ce qui devrait détendre la décision. Beaucoup d’entreprises passent plus de temps à comparer qu’elles n’en perdraient à changer d’avis dans deux ans.

Pour une PME ou une ETI dont les données sont majoritairement tabulaires, avec une équipe qui écrit du SQL et pas de projet de machine learning à court terme, Snowflake demande moins d’efforts pour un résultat équivalent. C’est notre recommandation la plus fréquente hors écosystème Microsoft.

Pour une organisation qui a déjà des ingénieurs data, des volumes importants, des données non tabulaires ou des projets de modèles, Databricks est le terrain naturel et évitera de multiplier les outils.

Pour une entreprise installée sur Microsoft 365 et Power BI, regardez Fabric avant de trancher entre les deux. Et si personne chez vous ne saura exploiter la plateforme au quotidien, ce critère prime sur tous les autres, quel que soit ce qu’annoncent les fiches produit.

Snowflake ou Databricks : lequel choisir en 2026 ?

Les deux plateformes se sont largement rapprochées, donc le choix se fait sur le contexte plutôt que sur les fonctionnalités. Snowflake convient à une équipe qui écrit du SQL et à des données majoritairement tabulaires. Databricks convient à une organisation qui a déjà des ingénieurs data, de gros volumes ou des données non structurées comme des images, du son ou des documents. Si l’entreprise est sur Microsoft 365 et Power BI, il faut aussi regarder Microsoft Fabric avant de trancher.

Lequel coûte le moins cher entre Snowflake et Databricks ?

Aucun des deux n’est structurellement moins cher. Les dérapages ont des causes différentes : sur Snowflake, la multiplication des entrepôts virtuels et des tailles choisies par confort, sachant que passer à la taille supérieure double le coût horaire ; sur Databricks, les clusters interactifs laissés allumés. Dans les deux cas, la discipline sur l’extinction automatique et le dimensionnement pèse plus que le choix de plateforme.

Databricks fait-il aussi bien que Snowflake sur les requêtes SQL ?

L’écart s’est beaucoup réduit. Databricks propose des entrepôts SQL performants, y compris en serverless, et Snowflake a de son côté ajouté Python, les notebooks et l’exécution de conteneurs. Comparer fonctionnalité par fonctionnalité donne aujourd’hui une quasi-égalité, ce qui déplace la décision vers le profil des équipes et la nature des données.

Peut-on migrer de Snowflake vers Databricks, ou l’inverse ?

Oui, et c’est plus simple qu’avant grâce aux formats de table ouverts, Iceberg et Delta, dont la compatibilité progresse. Les données ne sont plus enfermées dans un format propriétaire. Le coût réel d’une migration se trouve ailleurs : les traitements, les droits, les habitudes des équipes et les tableaux de bord à reprendre.

• Snowflake et Databricks, chaque plateforme en détail.
• Microsoft Fabric, la troisième voie quand la stack est Microsoft.
• BigQuery, l’équivalent côté Google Cloud.
• dbt, la couche de transformation qui fonctionne sur les deux.
• Choisir son outil de restitution, la décision d’après.

Sources — documentation officielle de l’éditeur, consultée le 22 août 2026 : documentation Snowflake, documentation Databricks.