Databricks vs Microsoft Fabric: Complete Vergelijkingsgids 2026

Mensen blijven vragen welk platform beter is, Databricks of Fabric. Verkeerde vraag. Ze zijn geoptimaliseerd voor verschillende dingen.

Databricks is voor mensen die controle willen. Fabric is voor mensen die integratie willen. Beide draaien Spark, beide verwerken Delta tables, maar de filosofie is totaal anders.

Ik heb de afgelopen twee jaar met beide gewerkt. Dit is wat er echt toe doet bij het kiezen tussen de twee.

Het kernverschil

Databricks: jij beheert clusters, kiest exacte instance types, configureert alles tot op netwerkniveau. Volledige controle over het data platform.

Fabric: Microsoft beheert de infrastructuur, jij krijgt capacity units, alles draait op één geïntegreerd platform. Minder controle, meer eenvoud.

Zie Databricks als AWS EC2. Je kiest instance types, configureert autoscaling, beheert networking. Krachtig, maar vereist expertise.

Zie Fabric als Azure App Service. Je kiest een tier, deployt je spullen, laat Microsoft de rest afhandelen. Eenvoudiger, maar minder flexibel.

Geen van beide is fout. Hangt ervan af wat je nodig hebt.

Waar Databricks wint

Nauwkeurige kostenbeheersing

Dit is het grootste voordeel. In Databricks betaal je per cluster per uur. Je weet precies wat er draait en wat het kost.

Voorbeeld:

• Start een 5 node cluster met i3.xlarge instances
• Draai je job 30 minuten
• Betaal voor precies 2,5 uur compute (5 nodes * 0,5 uur)
• Sluit het af, de kosten stoppen

Je kunt kosten optimaliseren door:

• Spot instances te gebruiken (60-80% goedkoper)
• Clusters per job op maat te maken
• Inactieve clusters automatisch te beëindigen
• Kleinere clusters te gebruiken voor dev werk

In Fabric koop je capacity units. Meerdere workloads delen die capacity. Je kunt niet zeggen "draai deze job op 2 executors en niets anders" om kosten te minimaliseren.

Voor kostenoptimalisatie op schaal geeft Databricks je veel meer controle.

Cluster aanpassing

Databricks laat je alles configureren:

# example cluster config
{
  "cluster_name": "etl-cluster",
  "spark_version": "13.3.x-scala2.12",
  "node_type_id": "i3.xlarge",
  "num_workers": 5,
  "autoscale": {
    "min_workers": 2,
    "max_workers": 10
  },
  "spark_conf": {
    "spark.sql.adaptive.enabled": "true",
    "spark.sql.shuffle.partitions": "800",
    "spark.databricks.delta.optimizeWrite.enabled": "true"
  },
  "aws_attributes": {
    "availability": "SPOT_WITH_FALLBACK"
  }
}

Je kiest het instance type, memory, cores, lokale SSD. Je kunt verschillende cluster profiles maken voor verschillende workload types.

Fabric geeft je starter pools of custom Spark pools met beperkte configuratieopties. Je kunt geen exacte compute specs kiezen.

Multi-cloud ondersteuning

Databricks draait op AWS, Azure en GCP. Hetzelfde platform, dezelfde notebooks, andere cloud.

Als je multi-cloud nodig hebt of van plan bent clouds te migreren, dan is dit belangrijk. Fabric draait alleen op Azure.

Volwassen ecosysteem

Databricks bestaat langer. Meer features, meer integraties, meer community kennis.

Dingen die Databricks wel heeft en Fabric niet:

• MLflow ingebouwd voor model tracking
• Delta live tables voor declarative pipelines
• Unity catalog voor multi-workspace governance
• Photon engine voor snellere queries
• Meer geavanceerde autoscaling

Fabric haalt in, maar Databricks loopt voor op pure data platform features.

Beter voor data science teams

Als je team veel doet met machine learning, is Databricks beter. De notebook ervaring is volwassener, MLflow integratie is native, model serving is ingebouwd.

Fabric heeft notebooks, maar die zijn meer gericht op data engineering. Het ML verhaal bestaat wel, maar is niet zo gepolijst.

Waar Fabric wint

Power BI integratie

Dit is enorm als je al een Power BI shop bent. Fabric en Power BI zijn hetzelfde platform.

Direct Lake mode: Semantic Models queryen Delta tables in je Lakehouse direct. Geen import, geen DirectQuery latency, het werkt gewoon.

Dit bestaat alleen in Fabric. In Databricks zou je het volgende moeten doen:

1. Data exporteren uit Delta tables
2. Laden in Power BI via import of DirectQuery
3. Omgaan met refresh schedules en connection management

Fabric is naadloos. Bouw je Lakehouse, creëer er een Semantic Model bovenop, en rapporten werken gewoon.

Voor organisaties met veel Power BI gebruik rechtvaardigt deze integratie alleen al Fabric.

Office 365 uiterlijk en gevoel

Fabric lijkt op Power BI, dat weer lijkt op de rest van Microsoft 365. Je zakelijke gebruikers kennen de interface al.

Databricks heeft een technischer UI. Het is krachtig, maar intimiderend voor niet-technische gebruikers.

Als je zakelijke gebruikers Dataflows wilt laten maken of rapporten wilt laten bouwen, helpt de vertrouwde interface van Fabric bij de adoptie.

Geen clusterbeheer

In Fabric denk je niet na over clusters. Klik op run, het wordt uitgevoerd, klaar.

Geen beslissingen over:

• Instance types
• Autoscaling rules
• Spot vs on-demand
• Cluster startup time
• Idle termination

Microsoft regelt het. Voor teams zonder diepgaande Spark expertise is dit waardevol. Je kunt je richten op het data werk, niet op de infrastructuur.

Uniform platform

Fabric omvat:

• Data Warehouses
• Lakehouses
• Dataflows
• Data pipelines
• Power BI
• Real-time analytics

Alles in één platform met gedeelde security, gedeelde storage (OneLake), gedeelde capacity.

Databricks is gericht op de data engineering en ML onderdelen. Voor BI en reporting moet je integreren met andere tools.

Als je alles op één plek wilt, is Fabric completer.

Eenvoudiger voor Power BI developers

Als je team bestaat uit Power BI developers die data engineering moeten leren, is Fabric de gemakkelijkere weg.

Ze kennen Power Query, DAX, het workspace model al. Fabric breidt uit wat ze al weten in plaats van een volledig nieuw platform te vereisen.

Databricks vereist het leren van een nieuwe interface, nieuwe concepten, nieuwe workflows. Een hogere leercurve.

Kostenvergelijking: DBUs vs CUs

Beide platforms gebruiken capacity units, maar ze werken anders.

Databricks DBUs (Databricks units):

• Per cluster uur in rekening gebracht
• Tarief hangt af van het cluster type (jobs, all-purpose, ML)
• Voorbeeld: standaard all-purpose cluster is ~0,40 DBU per uur
• DBU kosten variëren per cloud en region (~$0,10-0,15 per DBU)
• Je betaalt cloud compute kosten + Databricks DBU kosten

Fabric CUs (capacity units):

• Koop capacity tier (F2, F8, F16, etc.)
• Alle workloads delen die capacity
• Voorbeeld: F64 is 64 CUs, draait constant
• Betaal een vast tarief voor de tier, ongeacht het gebruik
• Geen aparte compute kosten, het is inbegrepen

Wanneer Databricks goedkoper is

Sporadische workloads:

Als je jobs een paar uur per dag draait, is Databricks goedkoper. Start clusters alleen wanneer nodig, betaal voor daadwerkelijk gebruik.

Voorbeeld:

• Draai 2 uur processing per dag
• Databricks: betaal voor 2 uur
• Fabric F16: betaal voor 24 uur, zelfs als het 22 uur inactief is

Sterk geoptimaliseerde jobs:

Als je jobs kunt optimaliseren om snel te draaien, beloont Databricks je met lagere kosten. Klaar in 10 minuten in plaats van 30, betaal voor 10 minuten.

Fabric rekent kosten per capacity tier, niet per job duur.

Spot instance gebruik:

Databricks Spot instances zijn 60-80% goedkoper dan on-demand. Fabric heeft geen Spot equivalent.

Voor fouttolerante batch jobs maken Spot instances Databricks veel goedkoper.

Wanneer Fabric goedkoper is

Consistent zwaar gebruik:

Als je het grootste deel van de dag je capacity maximaliseert, is Fabric goedkoper. Vast tarief voor onbeperkte jobs.

Voorbeeld:

• Jobs 20 uur per dag draaien
• Fabric F16: vast maandelijks tarief
• Databricks: duur voor constante cluster uptime

Gemengde workloads:

Als je Spark jobs, Power BI reports, Dataflows en pipelines allemaal draait, wordt de Fabric capacity gedeeld.

In Databricks zou je apart betalen voor:

• Spark clusters
• Power BI capacity
• Aparte BI tool

Fabric bundelt alles in de capacity prijs.

Teams zonder optimalisatie-expertise:

Als je Spark jobs niet goed kunt optimaliseren, verspil je Databricks compute. Het vaste tarief van Fabric beperkt je kosten, zelfs met inefficiënte code.

Niet ideaal, maar beperkt het neerwaartse risico.

Wanneer je Databricks moet kiezen

Kies Databricks als:

Je gedetailleerde kostenbeheersing nodig hebt

Elke dollar telt en je hebt de expertise om clustergebruik te optimaliseren.

Je voornamelijk een data engineering of ML team bent

Niet veel bezig met BI, gericht op pipelines en models. Geen Power BI integratie nodig.

Je multi-cloud wilt

Draait op meerdere clouds of van plan bent ertussen te migreren.

Je geavanceerde features nodig hebt

MLflow, Delta live tables, Unity catalog, Photon engine zijn belangrijk voor jouw use case.

Je Spark expertise hebt

Team is comfortabel met het beheren van clusters, het tunen van configuraties, het optimaliseren van kosten.

Je kosten optimaliseert op schaal

Dagelijks terabytes verwerken en aanzienlijk geld kunt besparen met Spot instances en op maat gemaakte clusters.

Wanneer je Fabric moet kiezen

Kies Fabric als:

Je al een Power BI organisatie bent

Veel Power BI gebruik, wilt data engineering toevoegen zonder een nieuw platform te leren.

Je eenvoud boven controle verkiest

Wilt geen clusters beheren, wilt alleen notebooks schrijven en jobs draaien.

Je geïntegreerde BI en data engineering nodig hebt

Wilt Data Warehouse, Lakehouse, Dataflows, pipelines en reports op één platform.

Je team voornamelijk uit BI developers bestaat

Mensen kennen Power Query en DAX, minder comfortabel met pure data engineering.

Je toegewijd bent aan Microsoft

Gebruikt al Azure, Office 365, Dynamics. In het ecosysteem blijven is logisch.

Je voorspelbare kosten wilt

Vaste capacity pricing is gemakkelijker te budgetteren dan variabele clusterkosten.

Kun je beide gebruiken?

Ja, en sommige organisaties doen dat.

Gangbaar patroon:

• Fabric voor BI workloads en self-service voor zakelijke gebruikers
• Databricks voor zware data engineering en ML
• Exporteren van Databricks naar Fabric Lakehouse voor reporting

Dit werkt, maar voegt complexiteit toe. Je beheert twee platforms, twee security models, twee sets kosten.

Alleen zinvol als je specifieke behoeften hebt die de overhead rechtvaardigen. De meeste teams zouden er één moeten kiezen.

Overwegingen bij migratie

Migreren van Databricks naar Fabric

Wat overdraagbaar is:

• Delta tables (zelfde format, direct read)
• PySpark code (meestal compatibel)
• SQL queries (vergelijkbare syntax)

Wat niet overdraagbaar is:

• MLflow experiments (moeten opnieuw worden gemaakt)
• Jobs scheduling (opnieuw bouwen in Fabric pipelines)
• Cluster configs (moeten opnieuw worden bedacht voor Fabric capacity)
• Custom libraries (opnieuw installeren in Fabric)

Migratie van gemiddelde moeilijkheidsgraad. Code is grotendeels herbruikbaar, infrastructuur moet opnieuw worden opgebouwd.

Migreren van Fabric naar Databricks

Wat overdraagbaar is:

• Delta tables (Databricks kan Fabric Lakehouses lezen)
• PySpark code (meestal compatibel)
• SQL queries (vergelijkbare syntax)

Wat niet overdraagbaar is:

• Power BI Direct Lake mode (deze feature gaat verloren)
• Dataflows (opnieuw bouwen als Databricks notebooks of Delta live tables)
• Geïntegreerde capacity (clusters handmatig moeten dimensioneren)

Ook van gemiddelde moeilijkheidsgraad. Verlies Power BI integratie, wat een dealbreaker kan zijn.

Geen van beide richtingen is triviaal, maar beide zijn haalbaar als je je realiseert dat je de verkeerde keuze hebt gemaakt.

Mijn daadwerkelijke aanbeveling

Na met beide te hebben gewerkt, is dit wat ik mensen vertel:

Begin met Fabric als:

• Je uit de Power BI wereld komt
• Je use case BI en reporting is, met data engineering ter ondersteuning
• Je snel wilt beginnen

Begin met Databricks als:

• Je een data platform vanaf nul opbouwt
• Je focus ligt op data engineering en ML, niet op BI
• Je de expertise hebt om het te beheren

De meeste organisaties die dit lezen, zijn waarschijnlijk Power BI shops. Voor hen is Fabric het betere startpunt. Leer het platform, bouw wat Lakehouses, kijk of het aan je behoeften voldoet.

Als je tegen beperkingen aanloopt (multi-cloud nodig hebt, betere kostenbeheersing nodig hebt, geavanceerde ML features nodig hebt), overweeg dan Databricks.

Beginnen met Databricks wanneer je eigenlijk Fabric nodig hebt, maakt alles alleen maar moeilijker. Het omgekeerde is ook waar.

Integratie tussen de twee

Eén ding dat het waard is om te weten: ze integreren redelijk goed.

Databricks kan Fabric Lakehouses lezen via OneLake paths. Fabric kan Databricks Delta tables lezen via external locations.

Dus als je het ene hebt en features van het andere nodig hebt, kun je ze verbinden zonder een volledige migratie.

Niet zo schoon als het gebruik van één platform, maar beter dan vastzitten.

De technische details

Beide draaien Spark. Beide gebruiken Delta Lake. De kerntechnologie is vergelijkbaar.

Verschillen zitten in hoe die technologie verpakt en beheerd wordt.

Als je Spark optimalisatie begrijpt, zijn de concepten overdraagbaar tussen platforms. Dezelfde shuffle operations, dezelfde partitioning strategies, dezelfde Delta features.

De Lakehouse architectuur werkt op dezelfde manier. Bronze/silver/gold medallion patterns, Delta table optimization, het is allemaal identiek.

Hoe dan ook leer je overdraagbare skills.

Laatste gedachten

Databricks en Fabric lossen beide het moderne data platform probleem op. Ze optimaliseren alleen voor verschillende gebruikers.

Databricks is voor teams die controle willen en de expertise hebben om het te gebruiken. Fabric is voor teams die integratie en eenvoud willen.

Voor Power BI developers die de stap maken naar data engineering, is Fabric de natuurlijke weg. Je breidt uit wat je al weet in plaats van een volledig nieuw platform te leren.

Voor data engineering teams die vanaf nul bouwen, geeft Databricks je meer power en flexibiliteit.

Geen van beide is verkeerd. Kies op basis van de skills van je team, je bestaande tech stack en wat je daadwerkelijk nodig hebt.

Als je nieuw bent met Fabric, begin dan met mijn introductiegids voor Power BI developers. Als je voor Fabric kiest, zorg er dan voor dat je de Spark configuratieopties begrijpt in de optimalisatiegids.

De keuze is belangrijk, maar niet permanent. Je kunt van platform wisselen indien nodig. Belangrijker is om te beginnen met bouwen dan te piekeren over welk platform theoretisch beter is.