팔란티어 vs Snowflake vs Databricks 비교 분석: 데이터 플랫폼 경쟁 구도

🧭 1. 왜 이 세 회사를 함께 비교해야 하나?

요즘 “데이터·AI 인프라”를 이야기하면 세 이름이 거의 항상 함께 등장합니다.

Palantir: Gotham·Foundry·AIP로 대표되는 운영·의사결정 중심 플랫폼
Snowflake: 클라우드 상의 데이터 웨어하우스/데이터 클라우드 표준격 플랫폼
Databricks: Apache Spark 기반 레이크하우스(lakehouse) + ML/AI 플랫폼

세 회사 모두 “데이터 플랫폼”이라고 불리지만,
목적·설계 철학·수익모델·고객군이 완전히 다릅니다.
이 차이를 정리해 두면,

투자 관점에선 각자의 밸류에이션을 보는 기준이,
실무 관점에선 “우리 조직에 무엇이 맞는지” 선택 기준이

훨씬 명확해집니다.

📍 2. 시장 포지셔닝: DNA의 차이

세 기업은 출발점부터 지향점까지 뚜렷한 차이를 보입니다.

2-1. Palantir – “운영(Operations)·의사결정 플랫폼”

Palantir는 처음부터 실제 업무 프로세스와 의사결정을 중심에 두고 설계된 플랫폼입니다.

Gotham: 정보기관·국방·수사(미 정보 커뮤니티, 미 국방부 등)를 위한 작전·수사 지원 OS
Foundry: 기업의 공급망·생산·정비·리스크 관리 등 운영 의사결정을 위한 플랫폼
AIP: Foundry/Gotham 위에 LLM·생성형 AI를 얹어 운영 워크플로우에 AI를 직접 태우는 계층

Palantir의 온톨로지(Ontology)는 조직 전체를 디지털 트윈으로 모델링하는 “운영 계층”으로 정의됩니다.

다양한 데이터(테이블·이벤트·모델)를
객체(Object)·속성(Properties)·링크(Links)·액션(Actions) 으로 추상화해
실제 업무 단위(비행편, 설비, 주문, 부대, 장비 등)로 재구성합니다.

👉 정리하면, Palantir는
“데이터 인프라”라기보다
“데이터를 실제 업무·결정으로 연결하는 운영 OS”에 가깝습니다.

2-2. Snowflake – “데이터 웨어하우스/데이터 클라우드”

Snowflake는 전형적인 클라우드 데이터 웨어하우스에서 출발해,
지금은 Data Cloud라는 개념으로 확장된 플랫폼입니다.

핵심 포지셔닝은 다음과 같습니다.

중심 질문: “조직의 모든 분석 데이터를 한 곳에 모아, 누구나 빠르게 분석하게 하려면?”
주요 기능
- 대규모 SQL 분석
- BI·리포팅 도구와의 연동
- 데이터 마켓플레이스(외부 데이터 교환)
주요 고객
- 포춘 2000 기업 800곳 이상, 총 10,000+ 고객(2024년 기준)

👉 Snowflake는
“운영 프로세스를 바꾸는 플랫폼”이라기보다
“분석·리포팅·데이터 공유 인프라”에 훨씬 가깝습니다.

2-3. Databricks – “레이크하우스 + ML/AI 플랫폼”

Databricks는 Apache Spark 팀이 만든 회사답게,
데이터 엔지니어링 + 분석 + 머신러닝을 하나의 레이크하우스(Lakehouse) 아키텍처로 통합한 플랫폼입니다.

레거시 구분: Data Warehouse(정형 분석) vs Data Lake(비정형·저장 중심)
Databricks의 주장:
→ 둘을 나누지 말고, 하나의 “레이크하우스” 위에서 ETL·분석·ML을 모두 돌리자.

주요 특징

Apache Spark 기반 분산 처리
Delta Lake·MLflow·Unity Catalog 등 데이터·모델·메타데이터 통합
데이터 사이언스·ML 팀이 쓰기 좋은 노트북·워크스페이스 환경

👉 Databricks는
“데이터 과학·ML 팀을 위한 레이크하우스+AI 개발 플랫폼”에 초점이 있습니다.

🏗 3. 기술 아키텍처: Ontology vs Warehouse vs Lakehouse

3-1. Palantir – Ontology 기반 운영 레이어

Palantir Foundry의 온톨로지는 공식 문서에서 “조직의 디지털 트윈이자 운영 계층”으로 정의됩니다.

Semantic Layer (시맨틱)
- 조직에 존재하는 객체(Object)(공장, 장비, 주문, 환자, 비행편 등)와
- 속성(Properties), 관계(Links) 를 정의하는 계층
Kinetic Layer (키네틱)
- 실제 데이터 소스·파이프라인을 이 객체 모델에 매핑하는 계층
- 데이터 계보(lineage), 업데이트, 동기화 관리
Dynamic Layer (다이나믹)
- Action·Function·권한·정책이 올라가는 계층
- 사용자 행동·업무규칙·워크플로우·시뮬레이션·AI 추천 등 구현

결과적으로 Palantir는

“데이터 → 객체 모델(Ontology) → 운영 앱/워크플로우/AI”

라는 구조를 통해 “데이터-업무-의사결정”을 하나의 연속선으로 묶는 아키텍처를 취합니다.

3-2. Snowflake – 멀티클러스터 공유 데이터 아키텍처

Snowflake는 세 계층 구조를 갖는 클라우드 네이티브 DW입니다.

스토리지 계층
- AWS S3·Azure Blob·GCP Storage 위에 압축·컬럼 기반 저장
- 다양한 워크로드가 동일한 데이터를 공유
컴퓨트 계층(가상 웨어하우스)
- 쿼리·ETL·리포팅마다 별도의 컴퓨트 클러스터
- “멀티 클러스터 공유 데이터” 구조라,
  서로 다른 팀이 동시에 같은 데이터를 읽어도 간섭이 적음
클라우드 서비스 계층
- 인증·쿼리 최적화·메타데이터·스케줄링 등 관리 기능

핵심은 스토리지와 컴퓨트의 완전 분리입니다.
→ 저장 용량과 연산량을 각각 따로 스케일할 수 있어,
“얼마나 돌렸는지만큼만 돈을 내는” 구조를 만들 수 있습니다.

3-3. Databricks – Lakehouse 아키텍처

Databricks는 데이터 레이크 + 웨어하우스 + ML 플랫폼을 하나로 엮은 Lakehouse 개념을 앞세웁니다.

스토리지: Data Lake(S3·ADLS 등)에 Delta Lake 포맷으로 저장
엔진: Apache Spark 기반 분산 처리 + SQL 엔진
상단 기능
- 데이터 엔지니어링(ETL/ELT 파이프라인)
- BI용 SQL 웨어하우스
- 노트북 기반 데이터 사이언스·ML
- 피처 스토어, MLOps, LLMOps 등

Snowflake가 “정돈된 분석용 창고”라면,
Databricks는 “데이터 과학자가 바로 ML·LLM을 태우기 좋은 큰 작업장”에 가깝습니다.

💸 4. 가격 및 비즈니스 모델 비교

4-1. Palantir – 복합형 엔터프라이즈 계약

Palantir는 공개 가격표가 거의 없고,
대부분 개별 협상 기반 엔터프라이즈 계약을 체결합니다.

정부·대형 기관의 경우
- 코어 기반 라이선스, 연 단위 서브스크립션,
- 온톨로지 사용량(usage) 기반 추가 과금이 섞인 구조가 쓰입니다.
AWS Marketplace 등에서도 “Private Pricing Only(비공개 가격)”로 표기

요약하면,

고정 구독(플랫폼 라이선스) + 사용량 기반 요소(컴퓨트/Usage) 가 섞인
하이브리드 엔터프라이즈 모델입니다.

4-2. Snowflake – 순수 사용량(Consumption) 기반

Snowflake는 매우 명확한 소비(usage) 기반 과금입니다.

저장(Storage):
- 압축 TB당 월 과금
컴퓨트(Credits):
- 가상 웨어하우스가 동작하는 시간만큼 크레딧 소모
- 크레딧 단가는 에디션·리전·클라우드 사업자에 따라 상이

장점

사용량과 비용이 거의 1:1로 매핑
스케일 업/다운·오토 서스펜드로 정교한 비용 관리 가능

단점

웨어하우스를 켜두면 초 단위로 과금이 쌓이므로,
설정·운영을 잘못하면 예상보다 높은 요금 폭탄 가능

4-3. Databricks – DBU 기반 소비 모델

Databricks는 DBU(Databricks Unit) 라는 단위를 기준으로 소비 과금을 합니다.

DBU = Databricks에서 정의한 표준화된 컴퓨트 파워 단위
“실행 시간 × DBU × $/DBU” 형태로 요금 산정
워크로드 유형(배치/인터랙티브/서버리스), 인스턴스 타입, 리전 등에 따라 DBU 소모량이 다름

장점

스팟·온디맨드·서버리스 등 다양한 조합으로 유연한 비용 구조

단점

DBU 개념을 이해해야 해서 초기에는 비용 예측이 다소 어렵다는 평가가 많음

👥 5. 주요 고객층·산업 분포

5-1. Palantir – 정부·국방 + 고난이도 산업 운영

정부·국방: 미 정보기관, 미 국방부, NATO 회원국 등
상업 고객:
- 에너지(BP 등), 항공(Airbus), 자동차·모터스포츠(Ferrari) 등
- 복잡한 공급망·운영 최적화가 중요한 산업 위주

→ “고난이도 운영·리스크를 안고 있는 조직”이 핵심 고객층입니다.

5-2. Snowflake – 대규모 데이터 분석이 필요한 전 산업

Snowflake는 산업 편향이 상대적으로 덜한 편입니다.

2024년 기준 고객 10,000곳 이상, 그 중 Forbes Global 2000 고객 800+
금융·리테일·미디어·게임·SaaS 등→ “데이터를 많이 쌓았고, BI·리포팅 수요가 큰 조직”이 주 고객층

5-3. Databricks – 데이터·AI 조직이 강한 기업

Databricks는 데이터 사이언스·ML 팀이 강한 기업에서 선호됩니다.

디지털 네이티브 기업(테크·핀테크·애드테크 등)
제조·헬스케어·공공 등에서 ML·LLM 프로젝트를 적극적으로 추진하는 조직

→ “데이터 과학·ML·LLM을 본격적으로 하고 싶은 조직”이 핵심 타깃입니다.

💰 6. 시가총액·밸류에이션(2024년 기준 스냅샷)

2024년 말 기준으로 세 회사의 규모를 대략적인 밸류에이션으로 비교해 보면:

Palantir
- 2024년 말 기준 약 1,800억 달러 수준의 시가총액(사이트별 편차 존재)
Snowflake
- 2024년 12월 31일 기준 약 509억 달러 시가총액
Databricks
- 2024년 12월 Series J 투자로 기업가치 620억 달러 비상장 밸류에이션

주의할 점

Snowflake·Palantir는 상장사(시가총액),
Databricks는 비상장사(투자 라운드 기준 기업가치)라
직접 비교에는 한계가 있습니다.

하지만 큰 흐름만 놓고 보면,

Palantir ≈ Databricks ≈ Snowflake
모두 “수십~수백억 달러급 데이터 플랫폼 리더” 포지션을 점하고 있으며,
각자의 강점이 다른 삼각 구도라고 볼 수 있습니다.

✅ 7. 정리: 언제 어떤 플랫폼이 적합한가?

마지막으로, 실제 선택 관점에서 세 회사를 요약하면 다음과 같습니다.

팔란티어가 맞는 경우

“데이터 인프라”보다
“실제 업무·작전·운영 프로세스를 바꾸는 플랫폼”이 필요할 때
규제·안보·고위험 환경(국방, 공공 안전, 고난도 산업 운영 등)
데이터·AI를 현장 의사결정·워크플로우에 강하게 연결하고 싶을 때

Snowflake가 맞는 경우

“우리 회사의 분석·리포트·BI 기반을 클라우드에서 표준화하고 싶다”
다양한 SaaS·DB에서 데이터를 끌어와 하나의 분석 허브를 만들고 싶다
SQL·BI 중심 문화를 강하게 가지고 있을 때

Databricks가 맞는 경우

데이터 레이크가 이미 있고,
그 위에서 ETL·분석·ML·LLM을 모두 돌릴 통합 환경이 필요할 때
데이터 과학·ML 팀이 주도하는 조직
레이크하우스 아키텍처와 오픈 소스 생태계를 적극 활용하고 싶을 때

🏁 맺으며

Palantir는 운영·의사결정·온톨로지 중심의 플랫폼,
Snowflake는 데이터 웨어하우스·분석 인프라,
Databricks는 레이크하우스·ML/AI 작업장에 초점을 맞추고 있습니다.

겉으로 보기엔 “데이터/AI 플랫폼”이라는 같은 카테고리에 묶이지만,
실제로는 서로 다른 문제를 푸는 세 회사라고 보는 것이
기술·비즈니스·투자 모든 관점에서 더 정확한 이해에 가깝습니다.