Databricks vs. Snowflake em 2026: O Guia em Nível de Arquitetura para Decisões de Lakehouse

Escolher entre Databricks e Snowflake não é apenas uma escolha de ferramenta — é uma decisão de arquitetura que vai moldar sua estratégia de dados por anos. Ambas as plataformas prometem o ideal do “lakehouse”: a flexibilidade dos data lakes com a performance e a governança dos data warehouses. No entanto, elas seguem caminhos diferentes para chegar lá.

Este guia compara Databricks e Snowflake em nível de arquitetura — armazenamento, computação, governança, custo, performance, IA/ML, streaming e compartilhamento de dados — para que você possa tomar uma decisão confiante e preparada para o futuro.

Se você é novo no conceito de lakehouse e quer entender por que ele está superando os data lakes e data warehouses clássicos, comece por este guia explicativo sobre Data Lakehouse Architecture — The Future of Unified Analytics.

TL;DR: Quando cada plataforma se destaca

Escolha Databricks se:

• Você executa engenharia de dados complexa, pipelines orientados a streaming ou IA/ML avançada em escala.

• Formatos abertos e portabilidade multi-cloud são importantes (Delta Lake, ecossistema Apache).

• Você quer uma plataforma unificada para notebooks, pipelines, ML, busca vetorial e governança (Unity Catalog).

Para uma visão end-to-end dos componentes do Databricks e por que as equipes o adotam, veja Databricks Explained — The Modern Data Platform Powering Analytics and AI. Para entender como funciona a arquitetura elástica do Snowflake, este guia sobre Snowflake Architecture é um bom complemento.

Lakehouse 101 (em um minuto)

• A abertura e o baixo custo de armazenamento dos data lakes (object storage).

• A performance, a governança e a concorrência dos data warehouses.

• A flexibilidade para suportar batch, streaming, BI, ciência de dados e IA — em uma única plataforma.

Dois ingredientes principais tornam isso possível:

• Formatos abertos de tabelas para dados baseados em arquivos (Delta Lake, Apache Iceberg).

• Uma camada de metadados e governança que aplica permissões consistentes, lineage e políticas de dados.

Architecture Deep Dive

1) Armazenamento e Formatos de Tabela

Databricks

Pontos fortes: transações ACID, evolução de schema, time travel, data skipping, Z-Ordering; otimizado para os engines Spark e Photon.

Abertura: formato totalmente aberto e ecossistema aberto; fácil de interoperar com ferramentas open-source.

Opções abertas: tabelas Apache Iceberg (externas ou gerenciadas) para reduzir lock-in e integrar com seu data lake.

Time Travel, Fail-safe e clustering/caching automáticos garantem confiabilidade e performance de nível data warehouse.

Resumo: Databricks começa com armazenamento aberto no lake (Delta). Snowflake adiciona opções abertas (Iceberg) ao redor do seu núcleo proprietário.

2) Compute e Engines de Performance

Databricks Clusters Spark para processamento distribuído (batch/streaming). Engine Photon para aceleração vetorizada de SQL e workloads de BI. SQL Warehouses para analytics de baixa latência; Job clusters para pipelines; opções serverless em expansão.

Virtual Warehouses isolam computação do armazenamento; escalam para cima/baixo por tamanho e número de clusters. Arquitetura multi-cluster de dados compartilhados lida com alta concorrência e performance previsível. Serviços serverless para ingestão (Snowpipe), tasks e várias acelerações reduzem o overhead operacional.

Resumo: Databricks se destaca em big data processing e workloads mistos com flexibilidade code-first. Snowflake se destaca em elasticidade sem esforço e SQL de alta concorrência.

3) Metadados, Governança e Lineage

Databricks

Ambos oferecem controles de nível enterprise. Databricks puxa para governança cross-workload (dados + ML), enquanto Snowflake brilha em políticas SQL-first e compartilhamento de dados.

4) Aderência por Categoria de Workload

ELT/ETL e Engenharia de Dados **Databricks: ** Delta Live Tables, Auto Loader, Structured Streaming, transformações robustas em Spark/SQL/Python. Arquitetura Medallion é padrão de primeira classe.

Snowflake: ELT via SQL, Tasks, Streams, Snowpipe para ingestão; ótimo para transformações diretas e CDC com baixo atrito operacional.

BI e Analytics Interativo

Databricks: SQL Warehouses são fortes e evoluindo; excelente para BI em lakehouse unificado, especialmente com formatos abertos. Snowflake: líder de mercado para BI de alta concorrência com performance consistente para analistas.

Machine Learning e IA

Databricks: integração com MLflow, feature stores, model serving, notebooks e busca vetorial nativa com Delta Lake. Workflows MLOps muito maduros. Snowflake: Snowpark (Python/Java/Scala) para pipelines de ML, UDFs para inferência e capacidades de vetores/embeddings. Cada vez mais poderoso dentro do paradigma de warehouse.

Streaming e Tempo Real

Databricks: Structured Streaming, Auto Loader, DLT para pipelines de streaming; padrões de lakehouse quase em tempo real são maduros. Snowflake: Snowpipe Streaming, Streams & Tasks para processamento incremental; forte para ingestão near real-time e CDC, mas processamento pesado de streams ainda é mais natural em stacks Spark.

Compartilhamento de Dados e Colaboração

Snowflake: Secure Data Sharing e um grande Data Marketplace com replicação cross-cloud e governança nativa.

Performance: O Que Realmente Faz Diferença

Alavancas de performance no Databricks:

• Engine Photon para SQL
• Optimize + Z-Order para pular dados
• Delta caching
• Dimensionamento de clusters/uso de spot
• Particionamento, Liquid Clustering (quando aplicável) e tuning de jobs com muito shuffle.

Alavancas de performance no Snowflake:

• Escolher corretamente o tamanho do Warehouse
• Usar multi-cluster para concorrência
• Aproveitar result caching e clustering automático
• Podar dados com clustering keys, otimizar micro-partições via ordenação de carga e desenhar queries para explorar predicate pushdown.
• Principal insight: Ambas podem ser “rápidas”. O fator decisivo geralmente é modelagem de dados e tuning orientado ao workload, mais do que o engine em si.

Modelo de Custo: Onde as Equipes Estouram Orçamento (e Como Evitar)

Databricks — drivers de custo:

Erros comuns: clusters superdimensionados, longos tempos ociosos, excesso de shuffle, muitos arquivos pequenos.

Controles: auto-termination, job clusters, Photon para SQL, Optimize/Z-Order, compactação de arquivos, políticas de cluster, serverless quando disponível.

Snowflake — drivers de custo:

Erros comuns: warehouses ligados sem uso, clusters grandes demais, reprocessamentos desnecessários, queries ineficientes.

Controles: auto-suspend/resume, right-size de warehouses, isolamento de workloads, profiling de queries, result caching, uso inteligente de materialized views.

Regra geral: Snowflake costuma vencer em BI previsível com baixa operação. Databricks costuma vencer em engenharia pesada/IA quando você otimiza pipelines.

Abertura e Interoperabilidade

Databricks é “open by default” com Delta Lake e o ecossistema Apache. Fácil integração com engines e frameworks externos.

Snowflake expandiu abertura com Iceberg Tables e external tables, reduzindo lock-in e suportando arquiteturas de lake compartilhado.

• Databricks para ingestão/transformação → dados curados no Snowflake para BI.
• Ou Snowflake como core governado → leitura/escrita em Iceberg/Delta para ciência de dados.

Segurança e Compliance (Ambos Enterprise-Grade)

Criptografia em repouso e em trânsito, controle fino de acesso, logs de auditoria, SSO/SAML e integração com IAM corporativo são padrão.

Sempre alinhe recursos da plataforma com requisitos regulatórios (PII, residência de dados, retenção e lineage).

Guia Prático de Decisão

Escolha Databricks se:

• Você constrói pipelines complexos batch + streaming com notebooks, Python e Spark.
• Data science e MLOps são centrais (feature store, model serving, busca vetorial).
• Você quer uma base aberta (Delta Lake) interoperável com muitas ferramentas.

Escolha Snowflake se:

• Seus principais usuários são analistas e BI com alta concorrência.
• Você quer ambiente SQL-first com baixa operação.
• Você precisa de data sharing governado e colaboração cross-cloud.

Escolha ambos (híbrido) se:

• Databricks para engenharia/IA + Snowflake para BI governado.
• Você padroniza formatos abertos (Delta/Iceberg).

Principais Arquiteturas de Referência

Lakehouse Databricks-centric Ingest → Bronze → Silver → Gold com Delta Live Tables. BI via Databricks SQL + Lakehouse Federation/Delta Sharing. MLOps com MLflow + Feature Store + model serving + vetores.

Data Cloud Snowflake-centric

O Que Observar em 2026

• Convergência em formatos abertos (Delta/Iceberg).
• Analytics nativo em vetores (RAG, busca semântica, copilotos).
• Tudo serverless (pipelines, inferência, BI).
• Governança mais forte (lineage, contratos de dados).

FAQ: Databricks vs. Snowflake

(traduzido integralmente, mantendo todas as perguntas e respostas)

• O que é um lakehouse? Um lakehouse combina baixo custo dos lakes com governança e performance de warehouses. Ambos suportam.

• Melhor para BI? Snowflake geralmente vence em concorrência SQL. Databricks é forte em BI unificado open.

• Melhor para IA/ML? Databricks tem vantagem natural. Snowflake evolui rápido.

• Snowflake suporta Iceberg? Sim, externo e gerenciado.

• Databricks é preso ao Delta? Delta é open-source e padrão de mercado.

• Dá para usar os dois? Sim, padrão híbrido é comum.

• Qual é mais barato? Depende do workload.

• Streaming? Databricks é mais natural. Snowflake é bom para near real-time.

• Governança? Ambos enterprise-grade.

• Prioridades para 2026? Formatos abertos, governança, vetores e serverless.