Snowflake, Databricks oppure open source: come scegliere una piattaforma dati

Molte aziende chiedono se sia meglio Snowflake o Databricks. Per rispondere bisogna sapere cosa deve fare la piattaforma e chi la gestirà. Questo articolo riassume i compromessi delle tre strade più comuni.

Verificare se serve una piattaforma nuova

A volte il problema sono definizioni delle metriche incoerenti o caricamenti di dati fragili. In questi casi un database ben organizzato, con trasformazioni documentate, può bastare a lungo. Se i dati sono sparsi tra ERP, CRM e fogli Excel, si può iniziare collegando le fonti principali.

Le tre strade

Piattaforma cloud gestita per l’analisi (per esempio Snowflake). Serve a interrogare i dati con SQL e produrre report. Richiede poca gestione dell’infrastruttura e si parte in fretta. Si paga a consumo, quindi i costi vanno controllati, e si dipende dal fornitore per una parte importante dell’architettura.

Piattaforma per dati e machine learning (per esempio Databricks). Copre carichi di lavoro più vari: ingegneria dei dati, analisi avanzate, modelli. È molto flessibile e richiede più competenze per essere usata bene.

Componenti open source (per esempio Trino, Dagster, Apache Iceberg, dbt). Offrono controllo, formati aperti e minore dipendenza da un singolo fornitore. Qualcuno però deve integrarli, farli funzionare e tenerli aggiornati, quindi una parte del costo passa dalle licenze alle ore di lavoro.

Le strade si possono combinare

Formati aperti come Apache Iceberg sono supportati anche dalle piattaforme gestite, e dbt funziona su più sistemi. Si possono usare componenti aperti dove conta poter cambiare fornitore e servizi gestiti dove conta la semplicità.

Le domande da fare

• Chi la gestirà? Senza persone con competenze di data engineering, un servizio gestito riduce il rischio. Con un team preparato, l’open source può essere realistico.
• Che lavoro dovrà fare? Report e analisi, oppure anche modelli e dati non strutturati.
• Quanto crescerà? Volumi di oggi e volumi plausibili tra tre anni.
• Quanto costa nel tempo? Licenze, ore di gestione, formazione e costi che crescono con l’uso.
• Come si esce? Quanto sarebbe difficile, tra qualche anno, portare via dati e logica.
• Ci sono vincoli? Dove devono risiedere i dati, cosa richiedono i clienti, quali sistemi esistono già.

Una regola pratica

Conviene partire dalla soluzione più semplice che copre le esigenze reali e fare in modo che si possa estendere. Un’architettura complessa costruita per esigenze future ha costi di gestione fin dal primo giorno.

Se devi confrontare proposte di fornitori, chiedi a ciascuno quali competenze serviranno dopo la consegna e quanto costerà far funzionare la piattaforma l’anno successivo.