CloudDataWarehouseVergleich:SnowflakevsDatabricksvsMicrosoftFabric

Es gibt keine objektiv beste Plattform. Wer das behauptet, hat entweder Vendor-Interesse oder hat die Frage falsch verstanden.

Snowflake, Databricks und Microsoft Fabric lösen reale Probleme – aber nicht alle dieselben. Die Wahl zwischen ihnen ist weniger eine technische als eine strategische Entscheidung: Was ist euer primärer Anwendungsfall? Welche Skills habt ihr im Team? Wie hoch ist eure Bereitschaft für Vendor Lock-in? Und vor allem: Welche Rolle soll AI in den nächsten drei Jahren spielen?

Dieser Artikel gibt einen ehrlichen Vergleich. Keine Marketing-Folien, keine Benchmarks, die jede Plattform selbst erstellt hat.

Warum die Plattformwahl wichtiger ist als je zuvor

Lange Zeit war die Wahl der Cloud Data Plattform primär eine Infrastrukturentscheidung. Daten lagern, Abfragen schnell machen, BI-Tools anschließen. Das entschied die IT, und der Rest des Unternehmens merkte es kaum.

Das hat sich verändert. Moderne Data Platforms sind nicht mehr nur Datenlagerstätten. Sie sind die Heimat von ML-Modellen, Feature Stores, Echtzeit-Analytics, AI-Agenten und Natural Language Interfaces. Die Plattform, die ihr heute wählt, entscheidet darüber, welche AI-Fähigkeiten ihr in drei Jahren habt, wie schnell ihr neue Use Cases deployen könnt und wie hoch eure Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter ist.

Die Zahlen zeigen, wie ernst der Markt das nimmt. Databricks steigerte seinen Umsatz von 1,5 auf 2,4 Milliarden Dollar zwischen Mitte 2023 und Mitte 2024 und wurde Ende 2024 mit 62 Milliarden Dollar bewertet. Snowflake lag für die vier Quartale bis April 2025 bei 3,8 Milliarden Dollar Umsatz. Microsoft Fabric ist seit November 2023 General Available und wird von Microsoft aktiv als "Windows for Data" positioniert.

Alle drei wachsen. Alle drei investieren massiv in AI. Und alle drei werden in den nächsten Jahren näher zusammenrücken, weil jeder die Stärken der anderen kopiert. Aber ihre Grundphilosophien – und damit ihre Eignung für bestimmte Szenarien – bleiben verschieden.

Snowflake vs Databricks vs Microsoft Fabric: Die DNA der drei Plattformen

Bevor man vergleicht, muss man verstehen, wo die drei herkommen. Ihre Ursprünge prägen ihr Verhalten auch 2025 noch.

Snowflake wurde 2012 als Cloud-native Data Warehouse konzipiert. Das Kerndesign: strikte Trennung von Compute und Storage. Mehrere Teams können gleichzeitig auf denselben Daten arbeiten, ohne sich gegenseitig zu bremsen – jeder hat seine eigene Rechenkapazität. Das macht Snowflake zum Champion für hochgradig parallele SQL-Analysen. Snowflake hat nie Spark eingebettet, nie eigene Compute-Cluster verwaltet, nie als ML-Plattform gebaut. Es ist ein Warehouse mit exzellentem SQL-Charakter – und wachsenden AI-Features obendrauf.

Databricks entstand 2013 aus dem Spark-Team der UC Berkeley. Ziel war es, Apache Spark einfach benutzbar zu machen. Das Kerndesign: Ein einheitlicher Workspace für Data Engineering, Data Science und ML – alles auf derselben Plattform, mit denselben Daten, ohne Datenbewegung zwischen Systemen. Databricks hat SQL und BI erst später ernsthaft adressiert, ist aber von Anfang an als ML-first-Plattform gebaut worden. Delta Lake, MLflow, Unity Catalog – alles Open Source, alles darauf ausgerichtet, dass AI und Daten zusammenwachsen.

Microsoft Fabric ist das jüngste der drei (GA: November 2023) und versucht den radikalen Schritt, den Microsoft nie zuvor gewagt hat: alles zu vereinen. Azure Data Factory, Synapse Analytics, Power BI, Azure ML – das waren jahrelang separate Services, die man mühsam zusammenbauen musste. Fabric legt eine gemeinsame Oberfläche, eine gemeinsame Governance (OneLake) und ein gemeinsames Preismodell darüber. Es ist Microsofts Antwort auf die Frage: "Warum kauft jemand Databricks, wenn er schon Azure hat?"

Die wichtigsten Unterschiede auf einen Blick

Snowflake im Detail

Snowflake ist die reifste der drei Plattformen für einen spezifischen Anwendungsfall: hochgradige SQL-Analytics mit vielen gleichzeitigen Nutzer:innen auf großen, strukturierten Datensätzen.

Die Stärken sind real. Abfragen auf Petabyte-Daten funktionieren zuverlässig ohne DBA-Intervention. Zero-Copy-Cloning erlaubt Datenkopien für Tests oder Entwicklung, ohne Storage zu duplizieren. Data Sharing ist Snowflakes heimlicher Superpower: Daten sicher mit externen Partner:innen teilen, ohne sie zu kopieren oder zu exportieren. Für Unternehmen, die Datenprodukte an Kund:innen liefern oder mit Partnerunternehmen Daten austauschen, ist das ein echter Differenzierungspunkt, den weder Databricks noch Fabric in dieser Form haben.

Cortex AI wächst schnell. Seit November 2025 sind AI Functions in SQL Generally Available für Text, Bild, Audio und Video – alles innerhalb von SQL, ohne externe API-Calls. Cortex Analyst für Natural Language Querying ist solide für vorhersagbare Use Cases. Der Unterschied zu Databricks Genie: Cortex arbeitet mit einem vorab definierten YAML-Semantikmodell, was Antworten für definierte Use Cases sehr präzise macht, explorative Fragen außerhalb des Modells aber weniger flexibel beantwortet.

Die Herausforderungen sind bekannt. ML-Training auf Snowflake (via Snowpark) ist möglich, aber verglichen mit Databricks noch in einer anderen Gewichtsklasse. Wer ernsthaft ML betreibt, braucht externe Tools oder eine zusätzliche Plattform. Und Snowflake-Kosten können bei intensiver Nutzung überraschend werden. Eine unabhängige Analyse aus 2026 dokumentiert einen Fall, in dem ein Unternehmen durch Plattformwechsel monatlich 24.000 Dollar einsparte, weil Snowflake-Credits bei bestimmten Workloads überproportional stiegen.

Snowflake passt, wenn: SQL und BI euer primärer Anwendungsfall sind. Ihr Daten mit externen Partner:innen teilen wollt. Euer Team SQL-stark und Spark-schwach ist. ML ist wichtig, aber kein Kern des Geschäfts. Ihr multi-cloud seid und keine Azure-Bindung wollt.

Databricks im Detail

Databricks ist nicht "auch ein Data Warehouse". Es ist eine vollständige Data Intelligence Platform, auf der das Warehouse ein Bestandteil unter vielen ist.

Die Stärken liegen in der Tiefe. MLflow ist der De-facto-Standard für ML-Experiment-Tracking und Model Registry – open source, breit unterstützt, unabhängig von Databricks nutzbar. Unity Catalog verwaltet Daten, Modelle, Feature Stores und AI-Agents in einer gemeinsamen Governance-Schicht. Delta Lake in seiner Open-Source-Implementierung gibt Unternehmen echte Portabilität: Die Daten liegen auf eurem eigenen Storage (S3, ADLS, GCS) in einem offenen Format. Wenn ihr Databricks morgen verlassen würdet, wären eure Daten sofort zugänglich.

Für große Datenmengen und komplexe Transformationen ist Spark auf Databricks leistungsstark. TPC-DS-Benchmarks zeigen, dass Databricks Big Data Workloads bis zu 12-fach schneller verarbeitet als Snowflake bei bestimmten Workload-Typen. Für Echtzeit-Streaming und komplexe Feature Engineering Pipelines für ML-Modelle ist Databricks die erste Wahl.

AI/BI Genie ist seit Juni 2025 Generally Available und wird von 81 % aller Databricks-Kund:innen genutzt. Die monatlich aktiven Nutzer:innen wuchsen im Jahresvergleich um über 300 %. Der Unterschied zu Power BI Copilot: Genie sitzt direkt auf den echten Daten im Lakehouse, generiert dynamisch SQL und nutzt Unity Catalog als Governance-Layer. Es ist kein BI-Assistent, es ist ein Daten-Gesprächspartner.

Die Herausforderung ist die Einstiegshürde. Databricks braucht erfahrene Data Engineers. Cluster-Konfiguration, Spark-Tuning, Delta Lake Optimierung, MLflow-Integration – das ist kein Selbstläufer. Wer kein starkes Data Engineering Team hat oder aufbaut, wird Databricks' volles Potenzial nicht ausschöpfen. Und Databricks-Kosten bei Always-On-Streaming-Szenarien können sich summieren.

Databricks passt, wenn: AI und ML zentrale Geschäftsfelder sind oder werden. Ihr große oder unstrukturierte Datenmengen habt. Echtzeit-Streaming ist relevant. Ihr kein Vendor Lock-in bei Datenformaten akzeptieren wollt. Ihr bereit seid, in ein starkes Data Engineering Team zu investieren.

Microsoft Fabric im Detail

Fabric ist das ambitionierteste der drei Projekte – und das risikoreichste, weil Ambitionen und Realität noch auseinanderklaffen.

Das Versprechen ist verlockend: Ein einziger Dienst für Data Engineering, Data Warehouse, Data Science, Real-Time Intelligence, Power BI und Data Factory. OneLake als universeller Storage-Layer, auf den alle Services ohne Datenbewegung zugreifen. Copilot in jedem Workspace. Azure OpenAI nativ integriert.

Das "Direct Lake"-Feature, das Power BI Abfragen direkt auf Delta-Parquet-Dateien ermöglicht, ist technisch beeindruckend. Es löst ein echtes Problem: Power BI auf Snowflake oder Databricks braucht entweder langsames DirectQuery oder teure Datenkopien. Direct Lake macht beides unnötig – Berichte laden schnell, auf frischen Daten, ohne Import-Refresh.

Für Unternehmen, die tief im Microsoft-Ökosystem sind, ist das konkret attraktiv. Power BI ist ohnehin vorhanden. Azure ist die Cloud-Strategie. M365-Daten (SharePoint, Teams, Dynamics) fließen natürlich ins Ökosystem. Das Capacity-Modell erlaubt es, Rechenkraft über alle Workloads zu verteilen statt für jeden Service separat zu zahlen.

Die Ehrlichkeit erfordert aber: Fabric ist jung. Viele Features waren lange in Preview. Die Reife von Databricks (12 Jahre) oder Snowflake (13 Jahre) fehlt noch. Wer früh adoptiert, adoptiert auch instabile Features. Die Azure-Bindung ist absolut: Fabric läuft nur auf Azure. Multi-Cloud ist keine Option. Und ML-Tiefe ist noch nicht auf Databricks-Niveau. Azure ML ist integriert, aber als externe Integration, nicht als natives Feature.

Fabric passt, wenn: Ihr tief im Azure/M365-Ökosystem seid. Power BI ist eure primäre Analytics-Oberfläche. Ihr eine "all-in-one"-Plattform mit reduziertem Tool-Sprawl sucht. Euer ML-Bedarf ist moderat und Azure ML reicht.

Cloud Datenplattform für KI: Was bei ernsthaften AI Use Cases entscheidet

Für AI-intensive Organisationen sind drei Dimensionen entscheidend.

ML-Training und Model Management. Databricks ist hier der klare Marktführer. MLflow, Unity Catalog für Model Registry, Mosaic AI für LLM-Training und Fine-Tuning, Agent Bricks für Multi-Step-AI-Agents. Das ist ein über ein Jahrzehnt gewachsenes Ökosystem, das speziell für ML gebaut wurde. Snowflake arbeitet mit Snowpark ML und einem Feature Store in Preview. Fabric hat Azure ML integriert. Beide holen auf, aber der Abstand ist noch signifikant.

Feature Engineering und Metriken. Databricks' Unity Catalog Metrics (seit 2025 in Public Preview, GA später im Jahr) macht Metriken zu First-Class-Objects im Lakehouse: einmal definiert, überall verwendbar – in Dashboards, AI-Modellen, Notebooks, Pipelines. "Define once, use everywhere" löst das fundamentale Problem, dass jedes Team seine Metriken anders berechnet. Snowflake hat Semantic Views. Fabric hat Power BI Semantic Models. Der Ansatz ist ähnlich, aber Databricks geht am tiefsten in die Daten-Layer.

Offenheit und Portabilität. Apache Iceberg ist der neue gemeinsame Nenner. Snowflake und Databricks unterstützen Iceberg seit 2025 nativ, was bedeutet: Daten einmal in Iceberg speichern, beide Plattformen lesen sie ohne Kopie. Wer Databricks für Engineering und Snowflake für Analytics nutzen will, zahlt nicht mehr den Preis massiver Datenbewegung. Das verändert die Architektur-Entscheidung. Multi-Plattform-Setups werden praktikabler.

Wann welche Plattform – eine direkte Empfehlung

Snowflake wählen: Euer Kern ist SQL-Analytics und BI. Ihr wollt Daten mit Partner:innen teilen. Euer Team ist SQL-nativ. ML ist Nice-to-have, kein Kerngeschäft. Ihr seid multi-cloud.

Databricks wählen: AI und ML sind strategisch. Ihr habt große, komplexe oder unstrukturierte Daten. Streaming ist relevant. Ihr wollt maximale Portabilität. Ihr baut ein ernsthaftes Data Engineering Team.

Microsoft Fabric wählen: Ihr seid Azure-first. Power BI ist Standard. Ihr sucht "all-in-one" mit wenig Overhead. ML ist moderat.

Kombination Databricks + Snowflake: Häufiges Muster in reifen Organisationen. Databricks für Engineering und ML, Snowflake als "pristine SQL experience" für Analytics und Data Sharing. Mit Apache Iceberg als gemeinsamem Format heute deutlich smoother als noch vor zwei Jahren.

Was ihr morgen tun könnt

Die Plattformwahl ist nicht irreversibel. Offene Formate machen Migration leichter. Aber der Aufwand für Kompetenzaufbau, Prozessadaption und Tool-Integration ist real und sollte nicht unterschätzt werden.

Wer heute die Fragen beantwortet – Was sind unsere AI-Ziele? Welches Team haben wir? Wie cloud-agnostisch müssen wir sein? – ist besser gerüstet als wer auf den nächsten Plattform-Hype wartet.

Und wer unsicher ist: Ein Architecture Review mit konkreten Use Cases ist schneller und günstiger als eine Fehlentscheidung, die man zwei Jahre später korrigieren muss.

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