Databricks vs. Snowflake: Analytics-Workload von 3 Tagen auf 2,5 Stunden

Sinnvoll ist der PoC, wenn eine Plattformentscheidung ansteht und Vendor-Slides für die eigene Situation nicht ausreichen: hohe Datenvolumina, wiederkehrende Transformationen mit langer Laufzeit, wachsende Wartungslast, unklare Kostenprofile für die Zielplattform. Der PoC liefert in wenigen Wochen belastbare Zahlen zu Setup, Performance und Kosten am echten Datenbestand.

Beide Plattformen können auf dem Papier überzeugen. Entscheidend ist nicht, welche Plattform im generischen Benchmark gut aussieht, sondern welche Plattform die eigenen Daten, Jobs und Kostenprofile beherrscht. Ein PoC am echten Datenbestand beantwortet die Frage, die Feature-Listen offen lassen: Wie schnell, wie sauber und wie teuer laufen die kritischen Transformationen wirklich?

Ja. Databricks liest Apache Iceberg auf S3 nativ, ohne Zwischenkopien und ohne Format-Wandlung. Der bestehende Datenbestand bleibt an seinem Ort. Damit entfällt eine klassische Migrationsbaustelle, und der PoC-Vergleich läuft auf dem echten Datenbestand statt auf einem Abbild.

Nein. Der PoC verfolgt bewusst keinen Big-Bang-Ansatz. ClickHouse bleibt als Referenzsystem im Betrieb, während Databricks parallel bewertet wird. Erst nach der Plattformentscheidung und dem Aufbau der Zielumgebung werden weitere Kern-Transformationen in geordneter Reihenfolge überführt.

Am wiederkehrenden Job, nicht am synthetischen Benchmark. Der Backfill wurde auf beiden Systemen an denselben Rohdaten gemessen, mit denselben fachlichen Transformationen und derselben Zielstruktur. Die Databricks-Seite wurde bewusst nach Best-Practices konfiguriert: Cluster-Sizing, Partitionierung, Join-Strategien und Cache-Verhalten wurden auf das reale Workload-Profil ausgerichtet.

Wiederkehrende Transformationen mit hoher Laufzeit oder hohem Kostenanteil, die zentral für die Analytics-Wertschöpfung sind. Backfills, große Aggregationen, Metrik-Pipelines. Genau die Jobs, an denen die Zielplattform ihren Nutzen zeigen muss.

Eine tragende. Ein PoC ohne Kostenlogik liefert nur die halbe Entscheidungsgrundlage. Deshalb wurden die PoC-Kosten laufend nachgehalten und eine belastbare Schätzung für die vollständige Zielplattform erstellt. Die Plattformentscheidung läuft dadurch auf Zahlen statt auf Vermutungen.

Einen produktionsnahen Databricks-Aufbau, dokumentierte Notebooks, ein Kostenmodell und ein enabletes Team. Nach dem Engagement betreibt das Kernteam den PoC eigenständig, kann ihn um weitere Transformationen erweitern und die Ergebnisse in die interne Plattformbewertung einbringen.

Ein Lakehouse verbindet die Skalierbarkeit eines Data Lake mit den Governance- und Performance-Eigenschaften eines Data Warehouse. Auf Databricks läuft es auf Delta Lake und wird über Unity Catalog verwaltet. Analytics, BI und ML nutzen dieselbe Datenbasis, ohne dass Daten zwischen Systemen kopiert werden müssen.

Apache Iceberg ist ein offenes Tabellenformat für sehr große analytische Datensätze auf Object Storage. Es liefert Schema-Evolution, Snapshot-Konsistenz und effiziente Partitionierung. Databricks kann Iceberg-Tabellen nativ lesen, ohne Zwischenkopien.

Delta Lake ist ein offenes Speicherformat auf Parquet-Basis, das ACID-Transaktionen, Time Travel, Schema-Evolution und effiziente Optimierungen wie Z-Ordering oder File Compaction liefert. Auf Databricks ist Delta Lake das Standard-Zielformat für Transformationen.