Data lakehouse en 2026 : Databricks vs Snowflake, quel choix pour votre stratégie data ?
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Databricks convient aux équipes qui misent sur l’ingénierie de données, le machine learning (ML) et les gros volumes. Snowflake convient aux équipes centrées sur l’analyse en SQL, le partage de données et la simplicité d’exploitation. Désormais, les deux plateformes lisent le format ouvert Apache Iceberg. Donc, votre choix entre Databricks vs Snowflak dépend surtout des compétences de votre équipe et de votre type de charge.
Vos données vivent souvent dans des outils séparés : un entrepôt pour le reporting, un lac pour les fichiers, des notebooks pour l’IA. Le data lakehouse promet de les réunir. AquilApp conçoit des plateformes data sur mesure et arbitre ce choix avec ses clients. Comparons les deux leaders sur six critères.
Qu’est-ce qu’un data lakehouse ?
Un data lakehouse est une architecture qui combine le stockage ouvert d’un data lake et les garanties d’un data warehouse. Il offre des transactions fiables et du SQL (Structured Query Language) sur des fichiers stockés à bas coût.
Ses avantages :
- Une seule copie des données pour la BI (Business Intelligence), le ML et le streaming ;
- Des formats ouverts, comme Apache Iceberg ou Delta Lake ;
- Un stockage séparé du calcul, donc facturé séparément.
Qu’est-ce que Databricks : architecture, forces et écosystème
Databricks est une plateforme née d’Apache Spark, un moteur de calcul distribué. Elle stocke vos données dans votre compte cloud et les gouverne avec Unity Catalog. Elle cible les data engineers et les data scientists.
Le marché confirme sa dynamique. Databricks a dépassé 7 milliards de dollars de revenu annualisé en Aout 2026, avec plus de 65 % de croissance. Ses produits d’IA seuls atteignent 1,4 milliard de dollars. En outre, plus de 800 clients dépensent plus d’un million de dollars par an.
L’éditeur investit aussi dans Lakebase, une base Postgres serverless pensée pour les agents IA, et dans Genie, un assistant conversationnel.
Quid de Snowflake : architecture, forces et écosystème
Snowflake est une plateforme managée qui sépare le stockage du calcul. Vous interrogez vos données en SQL sans administrer de cluster. Elle cible les analystes et les équipes BI.
Au deuxième trimestre de son exercice 2027, Snowflake a réalisé 1,55 milliard de dollars de revenu produit, en hausse de 37 %. Il compte 14 554 clients. Parmi eux, 828 génèrent plus d’un million de dollars de revenu produit sur douze mois.
Comment comparer les performances sur des workloads réels ?
Aucun benchmark d’éditeur ne remplace un test sur vos données. Chaque éditeur publie des résultats qui le favorisent. Nous recommandons un test en trois étapes :
- Choisissez trois traitements représentatifs : une requête BI, un pipeline de transformation, un entraînement de modèle.
- Mesurez la durée, le coût et le temps d’ajustement nécessaire.
- Répétez le test avec la charge prévue dans douze mois.
Le TCO (Total Cost of Ownership, coût total de possession) inclut le temps de vos ingénieurs, pas seulement la facture cloud.
Quels sont les modèles de coûts disponibles sur Databricks vs Snowflak ?
Les deux plateformes, Databricks vs Snowflak, facturent à la consommation. Néanmoins :
- Snowflake vend des crédits.
- Databricks vend des DBU (Databricks Units), une unité de calcul.
| Critère | Snowflake | Databricks |
|---|---|---|
| Unité de facturation | Crédit | DBU |
| Prix de liste (régions US) | 2 $ (Standard), 3 $ (Enterprise), 4 $ (Business Critical) | 0,15 $ (Jobs), 0,22 $ (SQL Classic), 0,55 $ (All-Purpose), 0,70 $ (SQL Serverless) |
| Stockage | Environ 23 $ par To et par mois | Stockage objet chez votre fournisseur cloud |
| Prix en Europe | +30 à 60 % selon la région | SQL Serverless autour de 0,91 $ |
| Facture cloud séparée | Non | Oui, sauf en mode serverless |
Sources : Snowflake, « Pricing 2026 » ; Flexera, « Databricks pricing guide » (2026) ; CloudZero (2026) ; Definite (2026) ; OpsLyft (2026). Prix de liste indicatifs, négociables.
Le choix du type de calcul pèse lourd. Dans un exemple de 1 000 DBU, un pipeline coûte 210 $ par mois sur Jobs Compute, contre 770 $ sur All-Purpose, cloud compris.
Chez Snowflake, le temps d’inactivité des entrepôts est le premier levier de coût, devant l’édition choisie. Les contrats de capacité réduisent le prix des crédits de 20 à 30 %.
Quelle intégration native choisir entre IA et machine learning ?
Les deux plateformes intègrent l’IA générative, avec deux approches.
- Databricks couvre le cycle ML complet : préparation, entraînement, déploiement. Ce périmètre rejoint notre guide sur le MLOps.
- Snowflake ajoute l’IA aux données déjà en SQL. Ses fonctions Cortex AI se facturent en crédits IA, entre 2,00 et 2,20 $. Son assistant CoCo dépasse 9 100 comptes.
Un projet de RAG (Retrieval-Augmented Generation) demande aussi des bases de données vectorielles. Pour cadrer vos usages, lisez notre article sur l’IA en entreprise.
Qu’en est-il de la sécurité, de la conformité RGPD et de la gouvernance des données ?
Databricks vs Snowflak sont deux éditeurs américains. Une région française ne change pas ce point : le CLOUD Act suit la nationalité de l’opérateur, pas l’emplacement des serveurs. Il s’agit d’une loi américaine qui permet à ses autorités de demander des données aux sociétés américaines.
Trois repères à prendre en compte :
- RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) : choisissez une région européenne et documentez vos transferts.
- Données de santé : Snowflake a obtenu la certification HDS v2 (Hébergeur de Données de Santé). Vérifiez la couverture de Databricks auprès de l’éditeur.
- SecNumCloud : cette qualification de l’ANSSI (Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information) vise surtout les administrations et les opérateurs d’importance vitale.
Donc, la certification d’un éditeur ne couvre que l’infrastructure. Vous restez responsable des accès et de la protection des données.
Côté ouverture, Apache Polaris, le catalogue Iceberg de Snowflake Horizon, est devenu projet Apache de premier niveau en février 2026. Sur Databricks, l’usage d’Iceberg exige Unity Catalog. Ces analyses viennent de concurrents. Databricks affirme au contraire qu’Unity Catalog est le catalogue Iceberg le plus interopérable. Testez donc l’interopérabilité vous-même.
Notre recommandation selon votre contexte
| Votre contexte | Notre choix | Raison |
|---|---|---|
| Équipe de data engineers et data scientists, ML en production | Databricks | Un seul outil pour les pipelines, le streaming et le ML |
| Analystes SQL, reporting, partage de données | Snowflake | Exploitation simple, peu d’administration |
| Données de santé ou secteur public | À qualifier d’abord | HDS ou SecNumCloud avant tout choix |
| PME sans équipe data | Ni l’un ni l’autre au départ | Une base relationnelle et un outil BI suffisent souvent |
Source : analyse AquilApp, septembre 2026.
Nous tranchons ainsi : choisissez Databricks si vos usages sont techniques et orientés ML. Choisissez Snowflake si vos usages sont analytiques et si votre équipe manque d’ingénieurs.
FAQ sur Databricks vs Snowflake
Conclusion : quelle plateforme data pour 2026 ?
Databricks vs Snowflak résolvent le même problème par deux chemins :
- Databricks vise les équipes techniques et le ML.
- Snowflake vise l’analyse SQL et la simplicité.
Mesurez le coût sur vos données avant de signer, puis vérifiez vos obligations RGPD et HDS.
Notre équipe vous accompagne dans ce cadrage : découvrez notre offre de développement sur mesure.
