Intelligence Artificielle
Databricks vs Azure Synapse Analytics
Publiée le janvier 20, 2026
Publiée le janvier 20, 2026
Azure Synapse Analytics (anciennement SQL Data Warehouse) est la plate‑forme d’entreposage et d’analytique de Microsoft. Elle combine SQL Pools (entrepôts provisionnés), SQL Serverless (requêtes à la demande) et Spark Pools pour l’analyse big data. Databricks fournit un environnement Lakehouse reposant sur Spark, adapté au data engineering, à l’IA et aux traitements en temps réel. L’étude comparative de Kanerika souligne dix différences clés entre Synapse et Databricks.
Objectif principal : Synapse est conçu pour l’entreposage de données structurées et le reporting ; Databricks se concentre sur l’ingénierie de données, la data science et le ML.
Moteur de traitement : Synapse utilise des moteurs SQL (pools provisionnés ou serverless) et propose un moteur Spark intégré ; Databricks repose exclusivement sur Spark optimisé pour les workloads volumineux et l’analytique en temps réel.
Intégration Cloud : Synapse s’intègre étroitement à Power BI, Azure Data Lake et Azure Machine Learning ; Databricks supporte Azure mais peut également fonctionner sur AWS et GCP.
Apprentissage automatique : Synapse s’appuie sur Azure Machine Learning pour la création de modèles ; Databricks offre MLflow, AutoML et un environnement de notebooks collaboratifs pour le ML avancé.
Gestion des données : Synapse est optimisé pour les données structurées (CSV, Parquet, JSON) ; Databricks gère des données structurées, semi‑structurées et non structurées via Delta Lake, avec transactions ACID.
Analytique en temps réel : Synapse inclut Azure Stream Analytics mais privilégie l’analyse batch ; Databricks excelle dans le streaming temps réel grâce à Structured Streaming.
Collaboration : Synapse Studio est centré sur SQL ; Databricks propose des notebooks multi‑langages et une collaboration en temps réel.
Sécurité et gouvernance : Synapse fournit la sécurité au niveau des colonnes, le masquage dynamique et l’intégration Azure AD ; Databricks offre un contrôle d’accès par rôle et la conformité GDPR/HIPAA via Unity Catalog.
Modèle de tarification : Les deux utilisent un modèle pay‑as‑you‑go ; Synapse facture le stockage et le calcul séparément ; Databricks facture les DBU avec auto‑scaling.
Cas d’usage : Synapse convient aux projets de BI et aux entrepôts de données traditionnels ; Databricks est idéal pour les pipelines ETL lourds, le ML et l’analytique en temps réel.
Pour les entreprises qui nécessitent des entrepôts robustes, des requêtes SQL complexes et une intégration serrée avec Power BI, Synapse représente un choix logique. Il est facile à administrer et fournit un environnement familier pour les équipes SQL. Pour celles qui développent des pipelines data intensifs, utilisent différents types de données et construisent des modèles d’IA, Databricks est la plate‑forme adéquate. Beaucoup d’organisations utilisent Synapse pour la couche de présentation (reporting) et Databricks pour la préparation et l’IA.
Synapse et Databricks ciblent‑ils les mêmes cas d’usage ? Non. Synapse est destiné à l’entreposage structuré et aux workloads BI ; Databricks vise la transformation, l’analytique en temps réel et le ML.
Peut‑on exécuter du Spark dans Synapse ? Oui, Synapse inclut un pool Spark, mais il est moins optimisé et moins flexible que l’environnement Spark complet de Databricks.
Qu’en est‑il du streaming ? Databricks excelle grâce à Structured Streaming ; Synapse privilégie l’analyse batch et propose Azure Stream Analytics en complément.
Quel outil est le plus ouvert ? Databricks peut fonctionner sur plusieurs clouds et gère divers formats de données. Synapse est confiné à Azure mais offre une intégration approfondie avec Power BI et le reste de la suite Microsoft.