Dataiku
Beyond Data コラム
【No.2】DatabricksとSnowflake+Dataiku比較：全社的データ活用を実現するのはどちらか？
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目次
「データ活用基盤」が注目されている理由
従来は、データ活用と言えばデータサイエンティストやエンジニアなどの専門職が中心でしたが、現在ではビジネス部門の担当者も自らデータにアクセスし、意思決定や業務改善に活かすことが求められています。
Databricksとは？概要と特徴
Databricsの主な特徴は以下の通りです。
Databricsの特徴
- 大規模データ処理に強み（Sparkベース）
- Notebook中心の開発環境（Python / Scala / SQLなど）
- MLflowによるMLOps機能（機械学習の運用・管理）を内包
- リアルタイム処理・ストリーミング対応が可能
- 柔軟性と拡張性が高い（自由度高い分、設計力が必要）
その一方で、Databricksを活用するには高度なエンジニアスキルが不可欠であり、ビジネス部門の担当者が直接活用するのは難しいという側面もあります。つまり、データサイエンス人材を中心とした専門チーム型の活用に向いていると言えます。
Snowflake + Dataikuとは？概要と特徴
Dataikuは、ノーコード/ローコードで使えるデータ分析・AIプラットフォームです。GUIやチャットベースで、非エンジニアでも扱える設計になっており、ビジネス部門の自律的なデータ活用を強力に支援できることが特徴です。
特筆すべきことは、Dataikuには「プッシュダウン」という機能があり、データの前処理やパイプラインをDataiku上で設計したとしても、その処理自体をSnowflakeやDatabricksなどの外部実行エンジン上で実行させることができる仕組みです。
つまり、Dataikuに大量データを転送せず、SnowflakeやDatabricksの高性能な基板上で直接実行できるため、以下のようなメリットがあります。
Dataikuの「プッシュダウン」機能のメリット
- ネットワーク転送コスト、待ち時間を抑制
- 既存のDWHやLakehouseの性能を最大限活用
- 処理性能とコストを柔軟に最適化
さて、SnowflakeとDataikuを組み合わせると、以下のような基盤が実現します。
SnowflakeとDataikuを組み合わせた「データ基盤」の特徴
- Snowflake上でデータを統合・管理
- Dataikuで分析・AI開発をGUI操作で実行
- コードも併用可能なため、アナリストからデータサイエンティストまで幅広く対応
- 標準でガバナンス機能やプロジェクト再現性管理を備え、業務運用に適した設計
つまりSnowflake + Dataikuは、「ビジネス部門を巻き込んだ全社的なデータ活用」に特化した構成と言えます。
機能・特性の比較表
| 項目 | Databricks | Snowflake + Dataiku |
|---|---|---|
| 想定ユーザー | データサイエンティスト / エンジニア | 情シス / データアナリスト / 業務部門 |
| UI | コード中心（Python, Spark） | GUI / ノーコード |
| データ統合 | Data Lakehouse | クラウドDWH（Snowflake） |
| 分析/AI開発 | 自由度高い（基本コード） | ノーコード＋コード併用可 |
| ガバナンス・再現性 | 手動構築 | 標準機能で確保 |
| 学習コスト | 高 | 低 |
| 導入スピード | 中〜長期 | 短期 |
この比較表からも、Databricksはエンジニア向けで自由度が高い一方、Snowflake + Dataikuはビジネス部門までを含めた幅広い層に開かれていることが分かります。
導入後の社内展開における違い
実際に製品を導入してから社内展開するフェーズでも、両者には大きな差があります。
Databricksの場合
- 高度なスキルが求められるため、活用できる人が限られる
- 社内展開には大規模な研修や体制整備が必要
- すぐに全社的な成果を出すことは難しい
Snowflake + Dataikuの場合
- 業務部門もすぐに使い始められる
- GUIベースで自律的に分析を回せるため、現場起点でのスケールが容易
- 専門プロフェッショナル主導ではなく、業務部門主導でのDXが可能
このように、「専門人材依存型」と「現場自走型」という対照的な構図です。
コスト・ROI視点での比較
データ活用基盤の導入は、単にツールの導入ではなく「成果」が重要ですが、 この点でも両者には違いがあります。
Databricks
- 専門人材の確保・育成コストが大きい
- 分析結果を業務に落とし込むまで時間を要する
- 成果が出るまでに1年以上かかるケースも
Snowflake + Dataiku
- 少人数で短期間に立ち上げ可能
- 早期に業務改善や売上向上などの成果を出しやすい
- ROIを短期間で示しやすいため、経営層の理解を得られやすい
つまり、短期間で成果を出したい企業にとってSnowflake + Dataikuは有力な選択肢です。
また、補足的に言えばSnowflakeはストレージコストが比較的高めで、Databricksはコンピュートコストが高め。という傾向があるため、Dataikuのプッシュダウン機能でSnowflake側にコンピュート処理をオフロードする方が、結果として総コストを抑えやすいという戦略も考えられます。
このように、Dataikuを組み合わせることで、SnowflakeやDatabricksそれぞれの強みを活かしながら、柔軟でコスト効率の高いデータ活用基盤を構築できるのです。
選択基準
では、どのような企業がどちらを選択すべきでしょうか？
以下に判断の軸を整理します。
Databricksが向いている企業
- データサイエンティストやAIエンジニアが豊富に在籍している
- ビッグデータのリアルタイム処理が重要
- 自社でMLOps体制を構築・運用できる
Snowflake + Dataikuが向いている企業
- 業務部門を巻き込んで全社的なデータ活用を進めたい
- ノーコード環境で現場のメンバーが自律的にデータ活用できるようにしたい
- 限られた人員でも短期間で成果を出したい
- 将来的に「データ民主化」を目指している
このように、両者は思想・ターゲットが根本的に異なるため、「どちらが優れているか」ではなく、「自社の人材構成と文化に合っているか」で選択することが重要です。
まとめ
Databricksは非常に強力で拡張性の高いプラットフォームです。しかし、活用には高度な人材・長期的な投資が必要であり、ビジネス部門が直接活用するにはハードルがあります。
一方、Snowflake + Dataikuは、ビジネス部門を含む幅広いユーザーが扱える設計で、「専門人材に依存しない全社的データ活用」を実現できます。
したがって、限られた人材・短い導入期間で成果を求める企業にとって、Snowflake + Dataikuは非常に魅力的な選択肢と言えるでしょう。
データ活用は、もはや一部のエンジニアのものではありません。
今こそ、自社の文化と人材に適した基盤を選ぶことが、DX成功の鍵となります。
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