기업이 쌓아둔 데이터는 넘쳐나지만, 이를 제대로 가공하고 분석하려면 엄청난 컴퓨팅 비용과 인력이 들어갑니다. 현재 이 데이터 인프라 시장을 양분하고 있는 두 회사가 바로 스노우플레이크(Snowflake)와 데이터브릭스(Databricks)입니다.
두 플랫폼 모두 클라우드 기반으로 데이터를 다루지만, 태생과 작동 방식은 완전히 다릅니다. 우리 회사의 인력 구성과 목적에 맞춰 어떤 서비스를 선택해야 돈을 아끼고 효율을 높일 수 있는지 핵심만 비교했습니다.
1. 태생의 차이: 정돈된 도서관 vs 대규모 가공 공장
두 서비스는 데이터를 바라보는 관점 자체가 다릅니다.
- Snowflake (데이터 웨어하우스): 깔끔하게 정리된 도서관입니다. 데이터가 표(Table) 형태로 예쁘게 정리되어 들어옵니다. 비즈니스 분석가나 마케터가 SQL 언어만 알면 쉽게 데이터를 꺼내서 매출 통계나 대시보드를 만들 수 있습니다.
- Databricks (데이터 레이크하우스): 정제되지 않은 원목이 쌓여있는 대규모 공장입니다. 텍스트, 이미지, 로그 데이터 등 온갖 형태의 데이터가 한곳에 모입니다. 주로 데이터 사이언티스트가 파이썬(Python)을 이용해 AI 모델을 학습시키거나 복잡한 연산을 할 때 씁니다.
2. 핵심 스펙 및 사용 환경 비교
실제 업무 환경에서 두 플랫폼이 어떻게 쓰이는지 표로 정리했습니다.
| 구분 | Snowflake (스노우플레이크) | Databricks (데이터브릭스) |
|---|---|---|
| 주 사용 언어 | SQL | Python, Scala, R, SQL |
| 메인 타겟 유저 | 데이터 분석가, 비즈니스 팀 | 데이터 엔지니어, AI 연구원 |
| 초기 세팅 난이도 | 매우 쉬움 (가입 후 바로 사용) | 다소 높음 (전문 인력 필요) |
| 가장 적합한 업무 | 매출 리포트 생성, BI 툴 연동 | 머신러닝, 실시간 스트리밍 분석 |
3. 숨만 쉬어도 나가는 ‘비용(Cost)’ 문제
기업 입장에서 가장 중요한 것은 매월 날아오는 청구서입니다.
Snowflake는 인프라 관리를 알아서 다 해주는 대신, 쿼리(데이터 검색 명령)를 실행하는 시간 단위로 과금합니다. 세팅은 쉽지만, 분석가가 무거운 쿼리를 남발하면 다음 달 비용이 수천만 원 단위로 폭증할 위험이 있습니다.
Databricks는 데이터 처리 단가 자체는 Snowflake보다 저렴합니다. 하지만 아키텍처를 세밀하게 조율하고 관리할 고급 개발자가 반드시 필요합니다. 소프트웨어 사용료는 아낄 수 있어도, 고액 연봉의 인건비가 추가로 발생한다는 점을 계산해야 합니다.
💡 우리 회사에 맞는 선택은?
기준은 명확합니다. 회사 내에 ‘누가 데이터를 만지는가’를 보면 됩니다.
사내에 SQL을 다루는 기획자나 분석가가 많고, 복잡한 관리 없이 곧바로 데이터를 시각화해서 보고 싶다면 Snowflake가 정답입니다. 초기 인건비와 구축 시간을 크게 아껴줍니다.
반면, 사내에 파이썬 개발자와 AI 사이언티스트가 포진해 있고, 대용량 데이터를 가공해 자체적인 추천 알고리즘이나 머신러닝 모델을 만들어야 한다면 Databricks를 도입해야 합니다.