🎯 Definicja
Czołowi dostawcy usług chmurowych oferują zróżnicowane platformy i narzędzia do skalowalnego przechowywania, przetwarzania oraz analizy danych. Swoje rozwiązania kierują zarówno do małych firm, jak i największych korporacji, wspierając digitalizację, rozwój AI/ML i analityki biznesowej. Najbardziej znaczącymi globalnie graczami są Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), a na rynku rozwiązań analitycznych i magazynów danych — Databricks oraz Snowflake.
🔑 Kluczowe punkty
- AWS, Azure, Google Cloud – liderzy, którzy posiadają największy globalny zasięg i kompleksowe oferty IaaS, PaaS, SaaS.
- Databricks, Snowflake – wyspecjalizowane platformy, które skupiają się na analityce danych, lakehouse oraz skalowalnych hurtowniach danych.
- Rosnący trend multi-cloud – coraz więcej firm łączy usługi kilku dostawców dla większej elastyczności, wysokiej dostępności i optymalizacji kosztów.
- Bezpieczeństwo i compliance – czołowi dostawcy gwarantują zaawansowane mechanizmy ochrony i liczne certyfikaty zgodności.
📚 Przegląd największych dostawców chmurowych (2025)
| Dostawca | Udział w rynku (2025) | Kluczowe cechy | Oferta analityki/lakehouse |
|---|---|---|---|
| Amazon Web Services (AWS) | ~30-34% | Najszersze portfolio usług, globalna infrastruktura, wsparcie dla AI/ML, ekosystem partnerów | Redshift, S3, EMR, serwisy AI, integracje z Databricks, Snowflake |
| Microsoft Azure | ~20-23% | Mocna pozycja w sektorze enterprise, wsparcie hybrydowe, integracja z MS Office | Synapse Analytics, Data Lake, Azure Databricks, wsparcie Snowflake |
| Google Cloud Platform (GCP) | ~12% | Zaawansowana analityka BigQuery, AI/ML, rozbudowana oferta dla startupów | BigQuery, Cloud Storage, Vertex AI, integracje lakehouse |
| Databricks | - | Platforma oparta o Apache Spark, open lakehouse, Delta Lake, silny nacisk na AI/ML i data science | Databricks Lakehouse, Databricks SQL, Delta Lake, Unity Catalog |
| Snowflake | - | Natywna chmura, wydajne, elastyczne Data Warehouse, silna separacja compute/storage | Snowflake Data Cloud, elastyczny multi-cloud, szybkie skalowanie, natywna obsługa ELT |
Szczegółowa charakterystyka
1. Amazon Web Services (AWS)
- Ponad 200 usług chmurowych, globalny zasięg i sieć partnerów.
- Kluczowe rozwiązania dla danych: Redshift (cloud DWH), S3 (data lake), integracja z narzędziami lakehouse.
- Lider rynku pod względem dojrzałości, skali i bezpieczeństwa.
2. Microsoft Azure
- Rozbudowana oferta usług dla przedsiębiorstw, zaawansowane bezpieczeństwo i compliance.
- Kluczowe narzędzia: Azure Synapse Analytics, Data Lake, Power BI, wsparcie dla Databricks i Snowflake jako natywnych rozwiązań.
3. Google Cloud Platform (GCP)
- Najbardziej znany z BigQuery (zaawansowana hurtownia danych w chmurze) i zintegrowanych usług AI/ML.
- Mocny nacisk na nowoczesne podejście do analityki danych, lakehouse, obsługa RAG (Retrieval-Augmented Generation).
4. Databricks
- Platforma Lakehouse, która łączy zalety hurtowni danych i data lake.
- Oparta na Delta Lake – integruje batch, streaming, BI i AI na jednej platformie.
- Unity Catalog zapewnia centralizowane zarządzanie i bezpieczeństwo.
5. Snowflake
- Pionierskie podejście: pełna separacja warstw compute i storage, wysokokonkurencyjne zarządzanie zadaniami.
- Multi-cloud (AWS, Azure, GCP), natywna obsługa danych ustrukturyzowanych i półstrukturalnych.
- Automatyzacja, bezpieczeństwo, governance na poziomie enterprise.
💡 Przykład integracji
W nowoczesnych wdrożeniach środowisk analitycznych firmy bardzo często łączą ofertę kilku chmurowych dostawców:
- Przechowywanie surowych danych w S3 (AWS), BigQuery (GCP) lub Azure Data Lake.
- Przetwarzanie i analityka w Databricks Lakehouse oraz hurtowni Snowflake.
- Integracja z narzędziami BI (Power BI, Tableau) oraz wsparcie szybkiego prototypowania AI/ML.
📌 Źródła
- ProsperOps – Top 9 Cloud Service Providers in 2025
- CloudZero – Top Cloud Service Providers Globally In 2025
- Technology Magazine – Top 10: Cloud Computing Companies 2025
- Databricks Discover – Data Warehouse
- Databricks – Intelligent Data Warehousing on Databricks
- Credencys – Snowflake Data Warehousing
- AdvSysCon – Snowflake Cloud Data Warehouse
- Databricks Documentation – Data warehousing on Databricks
- DEV – Snowflake: Revolutionizing Data Warehousing
👽 Brudnopis
- Liderzy rynku: AWS, Azure, GCP – ponad 65% udziału w rynku IaaS/PaaS.
- Databricks: lakehouse, AI/ML, streaming + batch.
- Snowflake: DWH as a service, automatyczne skalowanie, full SaaS.
- Multi-cloud = elastyczność, mniejsze ryzyko, lepsza optymalizacja kosztów.
- Trendy: cloud-native DWH, lakehouse, governance, AI-native platforms.