Elegir entre Databricks y Snowflake se ha convertido en una de las decisiones más habituales (y complejas) dentro de los equipos de datos modernos. Lo que antes era una elección clara entre procesamiento y analítica, hoy es una comparativa con muchos más matices.
Ambas plataformas han evolucionado mucho, se han solapado y, en muchos casos, conviven dentro de la misma organización. El problema es que no son baratas, ni simples de operar juntas si no se diseña bien la arquitectura desde el inicio.
En este artículo te explico en qué se diferencian realmente, cuándo tiene sentido usar una, la otra… o ambas, y qué errores conviene evitar.
Contenidos
Qué es Databricks y para qué fue creado
Databricks nació como un ecosistema nativo en la nube basado en Apache Spark, diseñado para resolver un problema muy concreto: procesar grandes volúmenes de datos de forma distribuida y flexible.
Desde el principio, su foco estuvo en:
- ETLs complejos.
- Procesamiento batch y streaming.
- Ciencia de datos y machine learning.
- Trabajo intensivo con código (Python, Scala, SQL).
En mi experiencia, Databricks encaja especialmente bien cuando el dato todavía no está ordenado: transformaciones pesadas, pipelines avanzados o lógica de negocio compleja que no se resuelve con SQL estándar.
Con el tiempo, Databricks amplió su propuesta hacia el concepto de Lakehouse, incorporando capacidades analíticas, gobierno y BI que antes no eran su prioridad.
Qué es Snowflake y cuál es su enfoque principal
Snowflake, en cambio, nació con una promesa muy clara: Data Warehousing en la nube, escalable, sencillo y orientado a analítica.
Sus puntos fuertes históricos:
- Separación total de almacenamiento y cómputo.
- Escalado automático.
- SQL como lenguaje central.
- Excelente rendimiento para BI y reporting.
- Facilidad de uso para analistas y equipos de negocio.
Snowflake brilla cuando el dato ya está modelado y listo para ser consultado. En muchos proyectos he visto cómo permite acelerar muchísimo la adopción analítica sin una curva de aprendizaje elevada.
Snowflake destaca especialmente cuando el foco está en analítica SQL de alto rendimiento, gobierno del dato y acceso rápido desde herramientas de BI. Su mayor fortaleza es la simplicidad operativa: analistas y perfiles de negocio pueden trabajar con grandes volúmenes de datos sin preocuparse por la infraestructura.
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Esto lo convierte en una pieza central para reporting, la creación de dashboards y análisis estructurado a gran escala.
Con el tiempo, Snowflake también ha ido incorporando capacidades de Machine Learning, data sharing y procesamiento más avanzado, acercándose al territorio tradicional de Databricks.
Databricks vs Snowflake: diferencias clave
| Aspecto clave | Databricks | Snowflake |
|---|---|---|
| Propósito original | Procesamiento masivo de datos y machine learning | Data warehousing y analítica en la nube |
| Filosofía | Plataforma unificada de datos e IA (Lakehouse) | Data warehouse cloud-native |
| Momento en el ciclo del dato | Preparación, transformación y ML | Consumo, analítica y reporting |
| Tipo de usuarios | Data engineers, data scientists, ML engineers | Analistas, BI developers, negocio |
| Lenguajes principales | Python, SQL, Scala, R | SQL |
| Motor principal | Apache Spark | Motor propietario optimizado para SQL |
| Facilidad de uso | Media–alta (más flexible, más compleja) | Muy alta (plug & play) |
| Procesamiento de datos | Batch, streaming y tiempo real | Principalmente batch |
| Machine Learning / IA | Nativo y avanzado | Disponible, pero más limitado |
| ETLs complejos | Muy potente y flexible | Posible, pero no su fuerte |
| Analítica SQL | Buena, pero no su foco principal | Excelente y muy optimizada |
| Rendimiento en BI | Correcto | Muy alto (Power BI, Tableau, Looker, etc.) |
| Escalabilidad | Alta, con control del cómputo | Alta, automática y transparente |
| Gobierno del dato | Bueno, ha mejorado mucho | Muy sólido y maduro |
| Costes | Elevados si no se controla el cómputo | Elevados si hay muchas consultas |
| Curva de aprendizaje | Más pronunciada | Muy baja |
| Caso ideal de uso | Datos en bruto, ML, transformaciones complejas | Dashboards, reporting, analítica estructurada |
| Encaja mejor cuando… | Necesitas potencia y flexibilidad | Necesitas rapidez y simplicidad |
| Convivencia habitual | Prepara y transforma datos | Consume y expone datos |
1. Arquitectura y filosofía
- Databricks
- Basado en Spark.
- Orientado a procesamiento y código.
- Ideal para pipelines complejos y ML.
- Mayor flexibilidad, mayor complejidad.
- Snowflake
- Data warehouse cloud-native.
- Orientado a SQL y analítica.
- Ideal para BI, dashboards y consumo de datos.
- Menor fricción operativa.
Aquí es donde suele aparecer el primer error: intentar usar uno como si fuera el otro sin asumir sus trade-offs.
Databricks está pensado para momentos más tempranos y complejos del ciclo del dato. Es especialmente potente cuando se necesita ingeniería de datos a gran escala, machine learning o procesamiento en tiempo real.
Al combinar Spark, código y capacidades de ML en una sola plataforma, se convierte en un entorno natural para transformar datos en bruto en activos listos para análisis avanzado.
2. Casos de uso principales
Databricks es mejor cuando:
- Necesitas ETLs complejos o transformaciones pesadas.
- Trabajas con datos no estructurados o semi-estructurados.
- El machine learning es un pilar del proyecto.
- Requieres control fino del procesamiento.
Snowflake es mejor cuando:
- El foco está en analítica y reporting.
- Hay muchos usuarios consultando datos.
- Se prioriza rapidez de adopción y simplicidad.
- BI y autoservicio son clave.
En la práctica, muchas organizaciones usan Databricks para preparar los datos y Snowflake para consumirlos. Yo lo he visto funcionar… pero solo cuando hay una estrategia clara.
3. Costes y complejidad operativa
Este punto suele infravalorarse.
Ambas plataformas:
- Son potentes.
- Escalan muy bien.
- No son baratas si no se gobiernan correctamente.
En mi experiencia, hacer convivir Databricks y Snowflake sin un diseño claro puede generar:
- Duplicidad de datos.
- Costes de cómputo innecesarios.
- Confusión sobre la fuente de verdad (Golden source).
Por eso siempre recomiendo analizar primero qué problema se quiere resolver, antes de adoptar ambas por defecto.
¿Tiene sentido usar Databricks y Snowflake juntos?
Sí, pero no siempre.
Tiene sentido cuando:
- Hay una clara separación entre procesamiento y consumo.
- El volumen y la complejidad lo justifican.
- Existe gobierno del dato y ownership claro.
No tiene sentido cuando:
- El equipo es pequeño.
- El caso de uso es principalmente analítico.
He trabajado con arquitecturas muy elegantes combinando ambas… y otras que se convierten en un infierno de costes y mantenimiento.
Con el tiempo he visto que, en organizaciones realmente maduras en datos, la pregunta no suele ser Databricks o Snowflake, sino cómo hacer que ambos convivan sin solaparse. Snowflake suele cubrir perfectamente la capa de analítica estructurada y consumo, mientras que Databricks se encarga de la preparación del dato, las transformaciones complejas y los flujos de ML.
Juntos pueden cubrir todo el recorrido, desde el dato en bruto hasta los insights avanzados… siempre que haya una arquitectura bien pensada.
Cómo elegir entre Databricks y Snowflake
Pregúntate lo siguiente:
- ¿Mi mayor problema es procesar datos o analizarlos?
- ¿Mi equipo es más fuerte en código o en SQL/BI?
- ¿Necesito machine learning ahora o solo reporting?
- ¿Puedo justificar el coste operativo de dos plataformas?
Responder con honestidad suele aclarar más que cualquier comparativa técnica.
Databricks y Snowflake no nacieron para lo mismo, aunque hoy compitan en muchos frentes. Databricks sigue siendo lo más potente para el procesamiento y el ML; Snowflake, una referencia en analítica y consumo de datos.
La clave no está en cuál es “mejor”, sino en cuál encaja mejor con tus necesidades reales. Y, si decides usarlos juntos, hacerlo de forma consciente y bien diseñada.
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Explorarás conceptos fundamentales como la arquitectura de Databricks, los tipos de clústeres, Delta Lake, Unity Catalog y la integración con Azure Data Lake Storage.
En las secciones prácticas, pondrás manos a la obra utilizando la interfaz gráfica, configurando clústeres, trabajando con notebooks, gestionando costes y securizando accesos
FAQs – Databricks vs Snowflake
¿Databricks reemplaza a Snowflake?
No necesariamente. Depende del caso de uso y del grado de analítica vs procesamiento.
¿Snowflake sirve para machine learning?
Sí, pero Databricks sigue siendo más flexible y potente para ML avanzado.
¿Es recomendable usar ambos?
Solo si el volumen, la complejidad y el equipo lo justifican.
Arquitecto de Datos con más de 10 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 7000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.
