Quelle est la bonne plateforme de données pour vous ?

Que vous soyez en train de choisir une plateforme de données ou de moderniser votre data warehouse ou data lake, nous avons comparé Microsoft Fabric, Databricks et Snowflake. Voici les 4 principales différences que nous avons identifiées :

Que vous soyez sensible aux coûts, que vous ayez une stratégie de cloud existante ou des exigences de souveraineté, vous devez choisir le modèle de cloud et de prix qui vous convient :

• Fabric n'est disponible que sur Azure et est basé sur un modèle de tarification de la capacité.
• Snowflake et Databricks sont des modèles de paiement à l'utilisation avec réservation optionnelle, ils sont disponibles sur les 3 principaux hyperscalers.
• Databricks est également disponible sur SAP Business Data Cloud.

Vous démarrez peut-être avec des besoins en BI, mais vous explorez aussi des cas d’usage autour du machine learning et de la GenAI. Quelle plateforme offre le meilleur potentiel ?

• Power BI, intégré à Microsoft Fabric, reste la référence en matière de BI. Snowflake et Databricks proposent des solutions de visualisation plus légères, mais cherchent à rivaliser sur ce terrain.
• Côté GenAI, les trois plateformes investissent massivement. Databricks se distingue par des partenariats stratégiques récents, notamment avec Anthropic (Claude 3.7) et Meta (Llama 4).

Les standards ouverts jouent un rôle clé dans la transition vers — ou depuis — une plateforme de données, en facilitant l’interopérabilité. La capacité à ingérer et exporter facilement des données repose largement sur l’adoption de formats ouverts, qui soutiennent les orientations stratégiques à long terme.

• Databricks mise fortement sur l’écosystème open source, avec des technologies comme Apache Spark, MLflow, Delta Lake et Unity Catalog. Leur plateforme développe aussi des solutions propriétaires, telles que Delta Live Tables, Lakeflow ou Mosaic AI.
• Microsoft Fabric soutient également des technologies ouvertes comme Spark, MLflow et Delta Lake. Toutefois, plusieurs composants clés restent fermés, notamment Power BI, OneLake et le moteur Warehouse.
• Snowflake, de son côté, a récemment renforcé son ouverture en adoptant largement les tables Iceberg et en lançant le catalogue open source Polaris. Néanmoins, ses moteurs et frameworks principaux — comme Warehouse, Snowpark ou Cortex — restent propriétaires.

C’est sans doute l’un des aspects les plus complexes — et pourtant cruciaux — à évaluer : comment les développeurs et les utilisateurs interagissent-ils avec la plateforme ? L’environnement est-il adapté aux analystes, ingénieurs, et data scientists ? Permet-il une collaboration efficace au sein d’une équipe Scrum (7 personnes), voire à l’échelle d’une organisation structurée selon SAFe ? Ces éléments ont un impact direct sur le recrutement, l’onboarding et l'acculturation à la data au sein de l’entreprise.

• Snowflake a une construction propre à partir de la base avec tout ce qui est déclaré en tant que code dans le catalogue en utilisant SQL ou Python. Tout le code est versionné dans GIT.
• Fabrics développe l'organisation Power BI des objets dans les espaces de travail. Les versions sont des déclarations JSON, un référentiel par espace de travail.
• Initialement, Databricks était organisé autour des espaces de travail (un seul espace de travail par session) mais évolue maintenant vers un mélange d'actifs déployables (compute, tableaux de bord, notebooks...) et d'autres actifs gérés dans le catalogue Unity (tables, volumes, modèles AI). Le versionnage est un mélange de code Python/SQL et de déclarations JSON.