A medida que los datos crecen en importancia y complejidad, los analistas y científicos de datos necesitan utilizar las herramientas más flexibles para extraer información valiosa. En esta revisión completa, exploraremos dos de las plataformas de datos más populares: Databricks y Snowflake (4). Examinaremos sus características, beneficios y desventajas para ayudarlo a tomar una decisión informada sobre la herramienta adecuada para sus necesidades.
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Tradicionalmente, las empresas utilizan almacenes de datos para almacenar varios tipos de datos generados a partir de diferentes fuentes. Sin embargo, con el desarrollo de la tecnología, los requisitos de datos han cambiado debido al aumento de la velocidad, el volumen y la precisión de los datos (1). Tanto Databricks como Snowflake están diseñados para adaptarse a sus necesidades de datos, pero existen algunas diferencias clave en sus características y funcionalidades (4).
Diferencias clave
A continuación se muestran algunas diferencias clave entre Databricks y Snowflake:
– **Modelo de servicio**: Databricks opera como una plataforma como servicio (PaaS), mientras que Snowflake es una oferta de software como servicio (SaaS)(1).
– **Compatibilidad con principales plataformas en la nube**: Databricks es compatible con Azure, AWS y Google, mientras que Snowflake es compatible con Azure, AWS y Google(1).
– **Migración de plataforma**: Migrar Databricks es complejo porque es un lago de datos, mientras que migrar a Snowflake es fácil porque se basa en un almacén de datos(1).
– **Escalabilidad**: Databricks admite el escalado automático hasta 128 nodos, mientras que Snowflake también ofrece escalado automático (1).
– **Bloqueo de proveedores**: Databricks no tiene ningún bloqueo de proveedor, mientras que Snowflake sí lo tiene (1).
– **Fácil de usar**: Databricks tiene una curva de aprendizaje más pronunciada, mientras que Snowflake es más fácil (1).
– **Estructuras de datos**: Snowflake está inspirado en la arquitectura de almacén heredada, pero modernizada, con capas de almacenamiento y procesamiento independientes. Por el contrario, Databricks ha separado completamente las capas de almacenamiento y procesamiento, lo que permite a los usuarios almacenar datos en cualquier lugar y en cualquier formato y centrarse en la capa de procesamiento (1).