「FabricとDatabricksのどちらを使った方がいい？」と尋ねられたときのベストアンサーを考える
せとぅ使い分けしない派（する必要ない派）
現時点で使い分けなんてありません！
可能であれば、両方さわり、両方の進化を楽しみましょう😊
両製品はお互いを補完し、競い合う、強敵と書いて友と読む的な関係です。
Lakehouseですから、データ資産はDelta形式でAzure Data Lake Storageに保管されています。
https://qiita.com/akihiro_suto さん
投稿日 2024年12月08日
せとぅ総合運用できる派
Fabric と Databricks を共存させる鍵は、Gold 層の実体を 1 か所に集約することです。
ADLS（Azure Data Lake Storage）を中核に据えて、Databricks と Fabric の両方から同じ Delta テーブルを参照・更新可能にする構成の具体的なアーキテクチャ図です。
https://qiita.com/ReijiOtake さん
投稿日 2025年05月26日
せとぅシンプル→Microsoft派 / 高度→Databricks派
チームが既にMicrosoft エコシステムに囲まれている場合
Microsoft Fabric simplifies the data journey by bundling tools like Power BI, OneLake, and Data Factory into a single, seamless experience. It’s great for teams who want an easy-to-use, tightly integrated system, especially if they’re already deep into the Microsoft ecosystem.
より技術的なニーズがある場合
Databricks, meanwhile, is built for flexibility, scale, and performance. It’s ideal for advanced use cases like machine learning, real-time processing, and complex data engineering workflows.
Jeffrey Richmanさん
投稿日 May 21, 2025
せとぅ選択指針
ただこの内容で見るとFabric一択に見えてしまう気がする。
Microsoft Fabricを選ぶべき場合
- 統合性重視: Microsoft エコシステム中心
- シンプリシティ: 運用負荷最小化
- BI中心: レポート・ダッシュボードが主要用途
- 予算予測性: 固定費用モデル
- 学習コスト: 既存Power BIスキル活用
Azure Databricksを選ぶべき場合
- 柔軟性重視: 詳細制御とカスタマイゼーション
- 高度な分析: ML/AI、リアルタイム処理
- スケーラビリティ: 大規模データ処理
- オープン性: マルチクラウド、OSS志向
- 専門性: データエンジニアリング・サイエンス
実務的な推奨事項
- PoC必須: 両プラットフォームで実データでの検証
- 段階的移行: ビッグバン移行は避ける
- スキル投資: 選択したプラットフォームへの人材育成
- 共存検討: 完全置き換えでなく適材適所の活用
- 長期視点: 3-5年後の組織成長を見据えた選択
- 最終的には、組織の現状と将来の方向性を総合的に評価し、技術面だけでなくビジネス面での価値創造を最大化する選択が重要になりそうです。
https://zenn.dev/nanya3737 さん
投稿日2025/07/06
せとぅSnowflakeとの比較→Databricksへ移行
Fabric関係ないが、わかりやすいのでメモ。
IVRy社 山本雄士さん
投稿日 2025/7/4