雲資料平台的後起之秀

Snowflake與Databricks分別是在2012和2013年創立的公司。雖然相對Amazon、Google、Microsoft這些超級大廠來說算是後起之秀，其實也不算是什麼新公司了。但這兩個公司真正崛起也只是最近5、6年的事。

如同微軟VS蘋果、AMD VS Intel、iPhone VS Android等有名的宿敵的故事，Snowflake和Databricks是互相的最大競爭對手，但卻又都是最近一些資料產業的新主題、趨勢的最大受益者。用個比較老派的比喻，這兩個雲端數據倉庫界的兩大巨頭就像武俠小說裡的兩大門派，少林和武當，各有所長，互不相讓，但卻又都希望也需要合作支持武林的興盛，來保持自己門派的繁榮。

Snowflake和Databricks幾乎在所有的核心思想與功能上都是對立的：

Data Warehouse vs Data Lake

在兩個公司剛創建時，Snowflake是專精企業資料倉儲服務（Data Warehouse）與資料分析，而Databricks則是主打大型資料湖（Data Lake）與ML。

SQL vs Python

由於目標使用群不同，所以Snowflake和Databricks選用的主要語言也是對立的。由於主要用途是資料倉儲和管理，Snowflake直到最近幾年以前都只有支持使用目的相對狹窄的SQL，並且使用自己專有的PostgresSQL類的Query Engine。而由於需要可以兼容資料湖裡各種結構化、半結構化和非結構化資料，還有為了支持各種ML的發展，Databricks選用的是泛用型強的開源語言Python。

封閉平台（Closed Platform）vs 開源技術 (Open Source)

從創立就是以開源為出發點，Databricks的數據倉庫服務是基於Apache Spark開源框架構建的，而創始人也是Spark的發明組織AMPLab的成員之一。相對的，Snowflake完全走的是圍牆花園（walled garden），擁有自己的專有存儲和計算平台技術，也只由自己的工程師建造和維護自己平台。

雖然Databricks允許更大的定制和更廣泛的集成，但它也需要一個更有技術能力的內部數據團隊的支持。這與Snowflake的“立即可用”承諾相反。

Business Focus vs Engineering Focus

兩個公司的技術、產品上的理念也在他們的商業行為上體現出來。Databricks由學者創立，更加注重工程和產品，而Snowflake則由商務人士創立，更加注重銷售和客戶。兩家公司都有自己的優勢。Databricks的開源文化使其更具靈活性，而Snowflake的銷售文化使其更容易擴展規模。

換句話說，Databricks是技術宅的數據倉庫，而Snowflake是商業人士的數據倉庫。在產品上，Databricks適合於想自己動手的客戶，而Snowflake適合於想簡單上手的客戶。