Alle gidsen
Keuzegidsen
Databricks of Microsoft Fabric: waarom wij op Databricks bouwen
Wij bouwen dataplatformen op Databricks en deze gids laat zien waarom. Databricks en Microsoft Fabric bestrijken veel van hetzelfde terrein en beide kunnen op Azure draaien. De tabel zet de criteria op een rij die beslissen: wie op het platform bouwt, wat erop draait en hoe het wordt beheerd. Prijzen en benchmarkresultaten vallen buiten deze gids.
Laatst gecontroleerd:
Criteria
| Criterium | Databricks | Microsoft Fabric |
|---|---|---|
| Uitgangspunt | Gebouwd rond data-engineering, datascience en machine learning op een lakehouse. Code-first teams voelen zich er thuis. | Gebouwd als één Microsoft-analyticsdienst met Power BI als middelpunt. Teams onder leiding van analisten voelen zich er thuis. |
| Hoofdgebruikers | Engineers en datawetenschappers, met SQL en BI erbovenop. | Analisten en BI-ontwikkelaars, met engineeringfuncties ernaast. |
| AI en machine learning | Machine learning en AI-workloads zijn een kernonderdeel van het platform. | Datascience- en AI-functies zijn onderdeel van de dienst. Controleer of ze jouw specifieke workload dekken. |
| Aansluiting op Microsoft 365 en Power BI | Werkt samen met Power BI en Azure-diensten als apart platform dat je integreert. | Door ontwerp geïntegreerd met Power BI, OneLake en Microsoft-aanmelding en -beheer. |
| Governance | Unity Catalog regelt governance van data en modellen over werkruimtes heen. | Governance zit bij Fabric-werkruimtes, OneLake-beveiliging en Microsoft Purview. Vergelijk hoe elk aansluit op je toegangsmodel. |
| Open formaten en uitstap | Delta Lake-tabellen zijn het hoofdformaat en andere engines kunnen ze lezen. | OneLake slaat tabellen ook op in Delta-formaat. Test in beide gevallen hoe data eruit komt voordat je erop vertrouwt. |
| Clouds | Beschikbaar op meer dan één cloud. | Een Microsoft-dienst die op Azure draait. |
| Oplevering als code | Infrastructuur en jobs als code, met Terraform en Asset Bundles, zijn goed ingeburgerd. | Git-integratie, deploymentpipelines en API's bestaan. Controleer hoe ver oplevering via code reikt voor de onderdelen die je wilt gebruiken. |
| Beheermodel | Jij kiest en stemt compute af: meer controle, meer om te beheren. | Een beheerd capaciteitsmodel: minder instellingen om te beheren en minder controle erover. |
| Kostenmodel | Gebaseerd op verbruik. De kosten volgen hoe je workloads inricht en inplant. | Gebaseerd op capaciteit. De kosten volgen de capaciteit die je reserveert en hoe gedeelde workloads die gebruiken. Vergelijk op je eigen workload, niet op lijstprijzen. |
Waarom Databricks
Wat dit voor je platform betekent
- Engineers, analisten en datawetenschappers werken op één platform, van pipelines tot machine learning en AI.
- Power BI leest uit Databricks via SQL-warehouses, zodat BI-gebruikers hun vertrouwde tools houden.
- Unity Catalog regelt data, modellen en toegang op één plek, met lees- en bijdragersgroepen per schema.
- Delta en Iceberg houden je data in open formaten, zodat het platform van jou blijft.
- Terraform en Asset Bundles leveren het platform als code op, van dev tot productie.
Al op Fabric of Power BI?
- Power BI en je bestaande Microsoft-tools koppelen we aan een Databricks-platform.
- We brengen je huidige rapporten en datasets in kaart voordat er iets verhuist.
- We plannen de migratie van workloads naar Databricks in stappen, terwijl je rapporten blijven draaien.
- Aanmelden en toegang blijven bij Microsoft Entra ID.
Onze keuze
NexOps bouwt dataplatformen op Databricks op Azure. Al onze referenties en credentials zijn op Databricks, met Power BI erbovenop voor rapportage.
Wat je eerst controleert
- Zet op een rij wie op het platform bouwt en wie er alleen uit consumeert.
- Schrijf de workloads van de komende twaalf maanden op: rapportage, machine learning en AI.
- Leg je identiteits- en toegangsmodel naast Unity Catalog-groepen en -schema's.
- Breng in kaart welke vaardigheden je hebt en welke je zou moeten aannemen of opleiden.
- Verplaats één echte tabel uit Delta om open formaten en uitstap te toetsen.
- Draai een echte workload en modelleer de kosten op je eigen gebruik, niet op lijstprijzen.
Volgende stap
Sta je voor deze keuze?
Vertel ons over je situatie. We zeggen naar welke kant we zouden neigen en wat we eerst zouden testen.
Open voor projecten in Q4 2026