Palantir, Databricks o Snowflake: cuándo elegir cada uno
Una comparación honesta entre tres plataformas que se comparan mal, porque casi nunca resuelven el mismo problema
Respuesta rápida:
Snowflake resuelve el consumo analítico gobernado: un sitio donde muchas personas consultan datos fiables sin pelearse por la capacidad. Databricks resuelve la ingeniería de datos y el aprendizaje automático: transformar volúmenes grandes y entrenar modelos sobre ellos. Palantir Foundry resuelve otra cosa: operar el negocio sobre un modelo común, con aplicaciones, acciones y permisos encima de ese modelo.
Por eso la pregunta «¿cuál elijo?» suele estar mal planteada. En las corporaciones grandes que conocemos, lo habitual es que convivan: el almacén o el lakehouse siguen siendo la base analítica, y Foundry se ocupa de los procesos que cruzan sistemas y terminan en una decisión.
La decisión que sí importa es otra: evitar pagar dos veces por la misma capa. Duplicar la ingesta, el modelo y el gobierno en dos plataformas es el error que encarece estos proyectos.
No es una pelea de tres plataformas. Es una pregunta sobre qué capa te falta.
En una multinacional industrial europea la conversación suele llegar así: ya hay un lakehouse con cientos de tablas, un equipo de ingeniería que lo mantiene y paneles que funcionan. Y, aun así, cuando una planta para una línea, el planificador sigue cruzando tres pantallas y un correo. Alguien propone Palantir, y la reunión se convierte en una comparación de plataformas que no comparten propósito.
Comparar Foundry con Snowflake es como comparar un quirófano con un almacén de material sanitario. Ambos hacen falta.
Qué resuelve bien cada uno
Snowflake
Consumo analítico a escala con separación clara entre almacenamiento y computación, gobierno maduro sobre tablas y vistas, y una operación sencilla. Donde brilla: muchos consumidores, muchas consultas y necesidad de control de costes por equipo, algo que tratamos en FinOps en Databricks y Snowflake.
Databricks
Ingeniería de datos y machine learning sobre formatos abiertos, con capacidad para trabajos grandes y flujos de datos complejos. Donde brilla: transformación intensiva, ciencia de datos y equipos técnicos que viven en código. La elección entre lakehouse y almacén clásico la desarrollamos en Arquitectura Lakehouse frente a Data Warehouse.
Palantir Foundry
Operación: un modelo del negocio —la Ontología— con acciones y permisos, aplicaciones construidas sobre él sin equipo de frontend, y despliegue en entornos exigentes, incluidos los aislados. Donde brilla: procesos que cruzan filiales y sistemas, sectores regulados y decisiones que deben quedar registradas.
Dónde se solapan de verdad
| Capa | Solapamiento |
|---|---|
| Ingesta y transformación | Alto: las tres pueden hacerlo. Elegir una y no repetirla |
| Almacenamiento analítico | Alto entre Databricks y Snowflake; Foundry puede leer sin copiar |
| Modelo semántico | Parcial: los tres tienen uno; solo el de Foundry ejecuta acciones |
| Aplicaciones operativas | Bajo: es el terreno propio de Foundry |
| Gobierno con controles que viajan con el dato | Bajo: es donde Foundry es más fuerte |
El solapamiento alto es el que hay que resolver antes de firmar. El bajo es el que justifica tener dos plataformas.
Cómo conviven en la práctica
El patrón que mejor funciona en las implantaciones que hacemos:
- El lakehouse o el almacén siguen siendo la fuente analítica, con su ingeniería y su coste ya controlados.
- Foundry accede a esos datos sin duplicarlos cuando es posible. Su visión general de la plataforma describe el acceso sin copia a lagos y plataformas existentes.
- La Ontología se construye solo para los procesos que se van a operar, no para todo el catálogo.
- El gobierno se reparte: la clasificación y los controles obligatorios se definen una vez y se aplican donde vive cada dato.
Cómo decidir en vuestro caso
Cinco preguntas suelen bastar:
- ¿El resultado esperado es un panel o una decisión ejecutada sobre un sistema?
- ¿El proceso cruza varias filiales y varios sistemas o vive en uno?
- ¿Necesitáis que los controles de acceso acompañen al dato cuando se deriva y se exporta?
- ¿Hay un requisito de despliegue fuera de la nube pública?
- ¿Existe un dueño de negocio dispuesto a modelar y mantener los objetos?
Tres o más respuestas del lado operativo apuntan a Foundry. Si predominan las analíticas, la respuesta está en la plataforma que ya tenéis, y probablemente en usarla mejor.
¿Os han presentado tres plataformas y ninguna descripción explica cuál os falta?
En Galde implantamos Palantir Foundry en corporaciones multinacionales y, a la vez, construimos plataformas sobre Databricks y Snowflake. Esa doble posición nos permite decir con claridad cuándo Foundry aporta una capa que no tenéis y cuándo solo duplicaría la que ya pagáis.
Cómo puede ayudar Galde a decidir
Desde nuestra consultoría e implementación de Palantir, evaluamos el encaje real de Foundry frente a lo que ya tenéis y diseñamos la convivencia, no la sustitución.
Desde data platforms, revisamos la arquitectura actual, su coste y sus duplicidades antes de añadir nada nuevo.
Y desde gobernanza de datos, unificamos definiciones, clasificación y propiedad para que no acaben existiendo dos gobiernos paralelos, uno por plataforma.
Conclusión
Las tres plataformas se comparan mal porque resuelven capas distintas: consumo analítico, ingeniería de datos y operación del negocio. En una corporación grande casi siempre conviven, y el valor de la decisión no está en elegir una marca, sino en evitar pagar dos veces por la ingesta, el modelo y el gobierno. Antes de comparar precios, conviene saber qué capa falta de verdad.
Palantir®, Foundry® y AIP® son marcas de Palantir Technologies Inc. Databricks® y Snowflake® son marcas de sus respectivos titulares. Galde no es partner oficial de Palantir ni está afiliada a la compañía; implantamos la plataforma para nuestros clientes.
Preguntas frecuentes
¿Palantir Foundry sustituye a Databricks o a Snowflake?
Normalmente no. Foundry puede acceder a los datos donde ya están y, en las corporaciones que conocemos, convive con el lakehouse o el almacén corporativo, que siguen siendo la base analítica.
¿Cuál es más caro?
Depende del uso, no de la etiqueta. En Databricks y Snowflake el coste principal es la computación y crece con las consultas; en Foundry el coste está ligado al alcance de la plataforma y a las personas que la operan. Comparar licencias sin comparar el modelo de uso lleva a conclusiones erróneas.
¿Se pueden usar los tres a la vez sin duplicar datos?
Sí, si se decide una sola capa de ingesta y se evita rehacer las transformaciones en dos sitios. El problema no es técnico, sino de disciplina de arquitectura.
¿Qué pasa con el gobierno si hay varias plataformas?
Las definiciones y la clasificación deben decidirse una vez y aplicarse en cada plataforma con sus mecanismos. Mantener dos gobiernos paralelos es la vía rápida a tener dos cifras para el mismo indicador.
¿Cuándo no tiene sentido Palantir?
Cuando el resultado esperado es analítico, el proceso vive en un solo sistema y no hay requisitos fuertes de trazabilidad ni de despliegue restringido. En ese escenario, la plataforma que ya tenéis suele ser suficiente.
