Ich habe die besten BigQuery-Alternativen ausprobiert, um überraschende Rechnungen zu vermeiden: Hier ist mein Leitfaden für 2025

Google BigQuery ist eine beeindruckende Technologie für die Analyse riesiger Datenmengen. Verstehen Sie mich nicht falsch, es ist unglaublich leistungsstark. Aber wenn Sie schon einmal Ihre monatliche Cloud-Rechnung geöffnet haben und Ihnen dabei ganz flau im Magen wurde, dann wissen Sie genau, wovon ich spreche. Dieser Preisschock bei einer unerwarteten Rechnung ist ein Schmerz, den viele von uns teilen. Für viele Teams, insbesondere solche, die mit "mittleren Datenmengen" (im Bereich von Gigabytes bis einigen Terabytes) arbeiten, können sich die Kosten und die Komplexität anfühlen, als würde man mit Kanonen auf Spatzen schießen.

Das hat mich dazu gebracht, mich intensiv mit besseren Optionen zu beschäftigen. Und das habe ich dabei gelernt: Die beste "Alternative" ist nicht immer ein direkter Konkurrent. Manchmal geht es darum, einen völlig anderen Weg zur Lösung Ihres Problems zu finden – einen, der nicht die schwere Last eines traditionellen Data Warehouse mit sich bringt. Dieser Leitfaden stellt meine Top 5 BigQuery-Alternativen für 2025 vor, von den großen Wettbewerbern bis hin zu einer intelligenteren Methode, Ihr Unternehmenswissen für alltägliche Aufgaben wie den Kundensupport zu nutzen.

Was ist ein Cloud Data Warehouse?

Stellen Sie sich ein Cloud Data Warehouse wie einen zentralen, super-organisierten Tresor in der Cloud vor. Hier speichern und analysieren Sie riesige Datenmengen aus all Ihren verschiedenen Business-Tools. Seine Hauptaufgabe besteht darin, Business-Intelligence-Dashboards (BI) zu betreiben, Berichte zu erstellen und Zahlen für groß angelegte Analysen zu verarbeiten.

Was Plattformen wie BigQuery so leistungsfähig macht, sind ein paar wichtige Tricks, die sie auf Lager haben: spaltenbasierte Speicherung (columnar storage), die das Auslesen von Daten für Analysen unglaublich schnell macht, und massiv parallele Verarbeitung (MPP), die große Aufgaben in kleinere Teile zerlegt, um sie viel schneller zu erledigen.

Warum suchen Nutzer nach Alternativen zu BigQuery?

Es geht nicht nur ums Geld, obwohl das definitiv ein großer Teil davon ist. Es gibt einige häufige Gründe, warum Teams anfangen, nach einem Ausweg zu suchen.

• Unvorhersehbare Kosten: Das On-Demand-Preismodell von BigQuery basiert darauf, wie viele Daten Ihre Abfragen scannen. Klingt einfach, oder? Das Problem ist, dass es zu völlig unvorhersehbaren Rechnungen führen kann. Eine unsaubere Abfrage eines Analysten oder ein Dashboard, das sich zu oft aktualisiert, kann versehentlich Terabytes an Daten scannen und die Kosten in die Höhe treiben, bevor Sie es überhaupt bemerken.

• Der Verwaltungsaufwand: Google vermarktet es als "serverless", aber um das Beste aus BigQuery herauszuholen (und die Kosten niedrig zu halten), ist ein überraschend großer Aufwand an Data Engineering erforderlich. Sie müssen ständig über die Partitionierung und das Clustering Ihrer Tabellen nachdenken. Das wird zu einer versteckten Belastung für die Zeit Ihres Teams, besonders wenn Sie versuchen, schlank zu wirtschaften.

• Das Gefühl, gefangen zu sein: BigQuery ist eng an die Google Cloud Platform (GCP) gebunden. Wenn Sie die Freiheit haben möchten, andere Cloud-Anbieter wie AWS oder Azure zu nutzen, ist der Umzug all Ihrer Daten und Workflows aus BigQuery ein Riesenprojekt.

• Das falsche Werkzeug für die Aufgabe: Seien wir ehrlich, manchmal braucht man keine Analysen im Petabyte-Bereich. Sie brauchen nur eine schnelle, zuverlässige Antwort für einen Mitarbeiter oder einen Kunden. Ein vollwertiges Data Warehouse dafür zu verwenden, ist absoluter Overkill. Das ist, als würde man eine sechsspurige Autobahn bauen, nur um zum Nachbarn zu fahren.

Wie ich die besten BigQuery-Alternativen ausgewählt habe

Um diese Liste zusammenzustellen, habe ich mich auf einige Dinge konzentriert, die wirklich wichtig sind, wenn man über einen Wechsel nachdenkt.

• Preismodell: Ist es klar und vorhersehbar? Bietet es ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis, egal ob Sie ein paar riesige Jobs oder unzählige kleine, interaktive Abfragen ausführen?

• Leistung & Skalierbarkeit: Wie schnell läuft es wirklich? Kann es mit Ihrem Unternehmen wachsen, ohne dass ein Team von Ingenieuren es rund um die Uhr betreuen muss?

• Benutzerfreundlichkeit & Verwaltung: Wie viel technisches Fachwissen benötigen Sie für die Einrichtung? Können Sie es tatsächlich selbst ausprobieren oder müssen Sie sich erst durch ein Dutzend Verkaufsgespräche quälen?

• Wofür es entwickelt wurde: Ist es ein Allzweck-Tool für jede Art von Analyse oder ist es für etwas Spezielles konzipiert, wie Echtzeit-Dashboards oder die Lösung betrieblicher Probleme wie die Support-Automatisierung?

Ein kurzer Vergleich der Top-Alternativen zu BigQuery

Tool	Optimal für	Preismodell	Hauptunterscheidungsmerkmal
eesel AI	Aktivierung von Unternehmenswissen für Support & interne F&A	Pro Interaktion, planbare Tarife	In Minuten startklar; automatisiert Aktionen, nicht nur Analysen
Snowflake	Multi-Cloud-Flexibilität & Unternehmensgröße	Nutzungsbasiert (Compute Credits)	Entkoppelte Speicherung und Rechenleistung
Amazon Redshift	Tiefe AWS-Integration & Leistungsoptimierung	Pro Stunde für bereitgestellte Cluster oder serverless	Massiv parallele Verarbeitungsarchitektur (MPP)
Azure Synapse Analytics	Einheitliche Analysen im Microsoft-Ökosystem	Pro Stunde (DWUs) oder pro verarbeitetem TB	Kombiniert Data Warehousing und Big-Data-Analysen
ClickHouse	Echtzeitanalysen & Open-Source-Flexibilität	Open-Source (kostenlos) oder Cloud (nutzungsbasiert)	Rasante Leistung für OLAP-Abfragen

Die Top 5 Alternativen und Konkurrenten zu BigQuery im Jahr 2025

Hier ist ein genauerer Blick auf die Plattformen, die es in die Auswahl geschafft haben.

1. eesel AI

Anstatt nur ein weiteres Data Warehouse zu sein, bietet eesel AI eine völlig neue Möglichkeit, aus den Daten Ihres Unternehmens einen Mehrwert zu ziehen. Anstatt Ihr gesamtes Wissen in ein Warehouse zu leiten, damit Analysten es später durchforsten können, verbindet sich eesel AI direkt mit den Tools, die Sie bereits verwenden – wie Ihrem Helpdesk, Confluence und Google Docs – und nutzt KI, um sofortige Antworten zu geben und Aufgaben zu automatisieren. Es löst echte Geschäftsprobleme wie den Frontline-Support und interne Fragen und Antworten ohne den Marathon des Data Engineering.

Diese Infografik zeigt, wie eesel AI sich mit verschiedenen Unternehmenstools verbindet, um eine zentrale Wissensdatenbank zu schaffen, die sofortige Antworten liefert und Aufgaben automatisiert, was einen anderen Ansatz als traditionelle BigQuery-Alternativen darstellt.::

Sie können wirklich in Minuten startklar sein, nicht in Monaten. Die Plattform lernt aus Ihren bisherigen Support-Tickets und internen Dokumenten, sodass sie von Anfang an genaue, kontextbezogene Antworten liefert.

Vorteile:

• Unglaublich einfache Einrichtung: Sie können in wenigen Minuten mit Ein-Klick-Integrationen live gehen. Sie müssen nicht mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen, nur um zu sehen, ob es für Sie funktioniert.

• Vereint Ihr bestehendes Wissen: Es knüpft direkt dort an, wo Ihr Wissen bereits vorhanden ist, sodass Sie nichts verschieben müssen.

• Risikofreies Testen: Es verfügt über einen großartigen Simulationsmodus, mit dem Sie die KI an Ihren bisherigen Support-Tickets testen können. So sehen Sie den genauen ROI, bevor Sie es jemals für echte Kunden aktivieren.

Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, eine Schlüsselfunktion, die es zu einer der praktischsten BigQuery-Alternativen für die Support-Automatisierung macht, indem es den prognostizierten ROI anzeigt.::

Nachteile:

• Es ist kein Data Warehouse. Es ist für operative Aufgaben konzipiert (Beantwortung von Support-Tickets, Bearbeitung interner Fragen), nicht für groß angelegte BI- oder Data-Science-Projekte.

• Es konzentriert sich auf unstrukturiertes und halbstrukturiertes Wissen wie Text, nicht auf die komplexen relationalen Datensätze, die Sie für tiefgehende Analysen verwenden würden.

Preise:

eesel AI hat klare, vorhersehbare Tarife, die auf "KI-Interaktionen" (einer KI-Antwort oder -Aktion) basieren. Auf diese Weise werden Sie nicht mit Gebühren pro Lösung bestraft, wenn Sie einen geschäftigen Monat haben.

Die Preispläne für eesel AI werden angezeigt und heben das vorhersehbare, interaktionsbasierte Modell hervor, das im Gegensatz zur verbrauchsabhängigen Preisgestaltung vieler BigQuery-Alternativen steht.::

• Team Plan: 299 $/Monat (239 $/Monat bei jährlicher Abrechnung) für bis zu 1.000 Interaktionen und 3 Bots.

• Business Plan: 799 $/Monat (639 $/Monat bei jährlicher Abrechnung) für bis zu 3.000 Interaktionen, unbegrenzte Bots und schaltet das Training mit früheren Tickets und KI-Aktionen frei.

• Custom Plan: Für unbegrenzte Interaktionen und erweiterte Anforderungen.

Fazit: Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, Support-Tickets zu reduzieren, Mitarbeiterfragen schneller zu beantworten oder sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, ist eesel AI ein viel schnellerer, einfacherer und direkterer Weg als der Aufbau eines komplexen Analyse-Stacks auf BigQuery.

2. Snowflake

Snowflake ist wahrscheinlich der erste Name, der einem in den Sinn kommt, wenn man an Alternativen zu BigQuery denkt, und das aus gutem Grund. Es ist eine Cloud-native Datenplattform, die für ihre einzigartige Architektur bekannt ist, die Speicherung von Rechenleistung trennt. Einfach ausgedrückt bedeutet das, dass Sie Ihre Rechenleistung nach oben oder unten skalieren können, ohne Ihren Speicher anzufassen, und umgekehrt. Das ist, als könnten Sie den Motor Ihres Autos aufrüsten, ohne ein ganz neues Auto kaufen zu müssen.

Sein Multi-Cloud-Ansatz ist ein riesiges Plus, da er auf AWS, Azure und GCP läuft und Sie von der Bindung an einen einzigen Anbieter befreit. Die automatische Skalierung und die sekundengenaue Abrechnung der Rechenleistung geben Ihnen eine viel bessere Kontrolle über Ihre Kosten, was sich viel vorhersehbarer anfühlen kann als das "Pay-for-what-you-scan"-Modell von BigQuery.

Vorteile:

• Die unabhängige Skalierung von Speicher und Rechenleistung ist eine enorme Hilfe bei der Kostenverwaltung.

• Exzellente Multi-Cloud-Unterstützung und einfacher Datenaustausch zwischen verschiedenen Clouds.

• Eine saubere, benutzerfreundliche SQL-Schnittstelle, die Datenteams wirklich mögen.

Nachteile:

• Die Pay-as-you-go-Preise können immer noch teuer werden, wenn man nicht aufpasst. Sie müssen Ihre Nutzung aktiv überwachen, um Überraschungen zu vermeiden.

• Es verfügt nicht über integrierte Tools zur Datenaufnahme (ETL), sodass Sie andere Tools benötigen, um Ihre Daten überhaupt erst in das Warehouse zu bekommen.

Preise:

Die Preise von Snowflake basieren auf Credits, die für Rechenzeit verwendet werden. Speicher wird separat abgerechnet.

• Compute: Wird pro Sekunde abgerechnet. Auf AWS in US East kostet der Standard-Plan 2 $/Credit und der Enterprise-Plan 3 $/Credit.

• Storage: On-Demand-Speicher kostet etwa 23 $ pro TB pro Monat, mit Rabatten, wenn Sie Kapazität im Voraus kaufen.

• Eine 30-tägige kostenlose Testversion ist für den Einstieg verfügbar.

Fazit: Snowflake ist eine fantastische Wahl für Unternehmen, die ein leistungsstarkes, flexibles Data Warehouse wünschen und sich einer Multi-Cloud-Strategie verschrieben haben.

3. Amazon Redshift

Als eines der ursprünglichen Cloud Data Warehouses ist Amazon Redshift eine ausgereifte und leistungsstarke Plattform, die Petabytes an Daten verarbeiten kann. Es ist direkt in das AWS-Ökosystem integriert und verwendet eine massiv parallele Verarbeitungsarchitektur (MPP), um schnelle Abfragen auf riesigen Datensätzen zu liefern.

Für Unternehmen, die bereits tief in der AWS-Welt verwurzelt sind, ist Redshift eine natürliche Wahl. Es verbindet sich nahtlos mit Diensten wie S3, Glue und SageMaker. Die Preise können sehr attraktiv sein, besonders wenn Sie vorhersehbare Arbeitslasten haben und Reserved Instances nutzen können. Es gibt Ihnen auch mehr manuelle Kontrolle über Ihren Cluster als BigQuery, was ein Plus für Teams ist, die gerne tüfteln und die Leistung optimieren.

Vorteile:

• Tiefe, nahtlose Integration mit dem gesamten AWS-Ökosystem.

• Starke, zuverlässige Leistung für komplexe analytische Abfragen.

• Kann sehr kostengünstig sein, wenn Ihre Arbeitslast vorhersehbar ist und Sie Reserved Instances verwenden.

Nachteile:

• Es erfordert im Vergleich zu anderen Optionen mehr praktische Verwaltung (wie die Dimensionierung von Clustern und die Durchführung von Wartungsarbeiten).

• Die Skalierung ist nicht immer reibungslos; die Größenänderung eines Clusters kann manchmal Ausfallzeiten erfordern.

Preise:

Die Preise von Redshift können etwas komplex sein, mit zwei Hauptmodellen:

• Provisioned Clusters: Sie zahlen pro Stunde für die Knoten in Ihrem Cluster. Ein "ra3.xlplus"-Knoten kostet beispielsweise etwa 1,086 $/Stunde auf Abruf. Sie können große Rabatte (bis zu 75 %) erhalten, indem Sie sich für 1- oder 3-jährige Reserved Instances verpflichten.

• Redshift Serverless: Dies skaliert automatisch, und Sie zahlen pro Sekunde für die Kapazität, die Sie nutzen, wenn das Warehouse aktiv ist, gemessen in Redshift Processing Units (RPUs). Dies kostet etwa 0,36 $ pro RPU-Stunde.

• Eine kostenlose Testversion ist für neue Benutzer verfügbar.

Fazit: Redshift ist die beste Wahl für Teams, die sich dem AWS-Ökosystem verschrieben haben, ein leistungsstarkes, budgetfreundliches Data Warehouse benötigen und sich mit ein wenig praktischer Verwaltung wohlfühlen.

4. Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics ist Microsofts ehrgeiziger Versuch, eine All-in-One-Analyseplattform zu schaffen. Es vereint Enterprise Data Warehousing, Big-Data-Verarbeitung (mit Apache Spark) und Datenintegration in einem einzigen Dienst.

Sein größter Anziehungspunkt ist die einheitliche Erfahrung, die es Teams bietet, die bereits in der Azure-Welt zu Hause sind. Es ermöglicht Ihnen, Daten von verschiedenen Orten abzufragen, entweder mit serverlosen On-Demand-Ressourcen oder mit bereitgestellten Clustern. Außerdem verfügt es über tiefe Integrationen mit anderen Microsoft-Tools wie Power BI und Azure Machine Learning, was ein riesiger Bonus für Organisationen ist, die auf Microsoft setzen.

Vorteile:

• Eine wirklich einheitliche Plattform für Data Warehousing, Big Data und ETL.

• Nahtlose, native Integration mit anderen Azure-Diensten.

• Flexible Rechenoptionen ermöglichen die Wahl zwischen bereitgestellten Ressourcen oder einem serverlosen Modell.

Nachteile:

• Mit so vielen Funktionen kann es komplex sein und hat eine steile Lernkurve.

• Es ist wirklich nur dann eine gute Wahl, wenn Sie bereits stark in das Microsoft- und Azure-Ökosystem investiert sind.

Preise:

Die Preise für Azure Synapse sind nutzungsabhängig und bestehen aus mehreren Teilen:

• Serverless SQL Pool: Sie zahlen pro Terabyte verarbeiteter Daten, beginnend bei etwa 5 $ pro TB.

• Dedicated SQL Pool: Sie zahlen für bereitgestellte Data Warehouse Units (DWUs). "DW100c" beginnt bei etwa 1,21 $/Stunde, wobei reservierte Kapazitäten große Einsparungen bieten.

• Data Integration: Ihnen werden Pipeline-Aktivitäten und die Ausführung von Datenflüssen in Rechnung gestellt.

• Eine 12-monatige kostenlose Testversion mit begrenzten Diensten ist verfügbar.

Fazit: Für Unternehmen, die auf Azure setzen, ist Synapse eine überzeugende Option, die den gesamten Analyse-Lebenszyklus unter einem Dach vereint.

5. ClickHouse

ClickHouse ist eine Open-Source, spaltenorientierte Datenbank, die für eine Sache gebaut wurde: Geschwindigkeit. Sie ist speziell für Echtzeitanalysen und Online Analytical Processing (OLAP) konzipiert. Ihr Markenzeichen ist ihre umwerfende Leistung – sie kann Petabytes an Daten durchkauen und analytische Berichte in Millisekunden ausspucken.

Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, Echtzeit-Dashboards oder interaktive Analysen zu betreiben, kann ClickHouse andere Systeme oft bei weitem übertreffen. Da es Open-Source ist, bietet es Ihnen eine unglaubliche Flexibilität und kann viel kostengünstiger sein, da Sie nur für die Server bezahlen, auf denen Sie es betreiben.

Dieses Video bietet Profi-Tricks für den Aufbau kosteneffizienter Analysen und vergleicht einige der Top-BigQuery-Alternativen wie Snowflake und ClickHouse.

Vorteile:

• Rasend schnelle Abfrageleistung für analytische Arbeitslasten.

• Es ist Open-Source und kann extrem kosteneffizient sein.

• Es ist für die horizontale Skalierung konzipiert und fehlertolerant aufgebaut.

Nachteile:

• Dies ist keine Plug-and-Play-Lösung. Es erfordert ernsthaftes internes technisches Fachwissen, um es einzurichten, zu verwalten und zu skalieren.

• Es eignet sich nicht gut für transaktionale Arbeitslasten (wie die Verarbeitung einzelner Bestellungen) und ist eher ein spezialisiertes Werkzeug als ein vollwertiges Data Warehouse.

Preise:

• Open Source: Kostenlos zum Herunterladen und Betreiben auf Ihren eigenen Servern.

• ClickHouse Cloud: Ein verwalteter Dienst mit nutzungsbasierter Preisgestaltung. Der Scale-Plan berechnet beispielsweise etwa 25,30 $ pro TB/Monat für Speicher und 0,2985 $ pro Recheneinheit/Stunde auf AWS in US East.

Fazit: ClickHouse ist eine phänomenale Wahl für ingenieurlastige Teams, die die absolut beste Leistung für Echtzeitanalysen benötigen und keine Angst davor haben, sich bei der Verwaltung der Infrastruktur die Hände schmutzig zu machen.

So wählen Sie die richtige BigQuery-Alternative

Fühlen Sie sich ein wenig festgefahren? Hier ist eine kurze Checkliste, die Ihnen bei der Entscheidung helfen soll.

• Seien Sie ehrlich bezüglich Ihres Datenumfangs: Haben Sie es wirklich mit Petabytes zu tun oder eher mit Terabytes? Bei "mittleren Datenmengen" kann ein super-komplexes System mehr Ärger als Nutzen bringen.

• Bestimmen Sie Ihre Hauptarbeitslast: Was versuchen Sie die meiste Zeit tatsächlich zu tun? Geht es darum, große, geplante Berichte auszuführen? Live-BI-Dashboards zu betreiben? Oder sofortige, automatisierte Antworten auf Fragen zu erhalten? Wählen Sie ein Tool, das für Ihre Hauptaufgabe entwickelt wurde.

• Betrachten Sie die Fähigkeiten Ihres Teams: Haben Sie ein engagiertes Data-Engineering-Team, das bereit ist, Cluster abzustimmen und Kosten zu optimieren? Oder benötigen Sie etwas, das einfach sofort einsatzbereit ist?

• Denken Sie über das Warehouse hinaus: Könnte Ihr Geschäftsproblem direkter gelöst werden? Für Dinge wie Kundensupport könnte ein Tool wie eesel AI, das Ihr vorhandenes Wissen nutzt, viel schneller einen Mehrwert liefern als ein sechsmonatiges Data-Warehousing-Projekt.

Die richtige BigQuery-Alternative für Ihre Anforderungen finden

Es gibt nicht die eine "beste" BigQuery-Alternative. Die richtige Wahl für Sie hängt vollständig von Ihren Daten, Ihrem Budget, den Fähigkeiten Ihres Teams und vor allem von dem tatsächlichen Problem ab, das Sie zu lösen versuchen.

Während Plattformen wie Snowflake und Redshift starke Konkurrenten für traditionelles Data Warehousing sind, vergessen Sie nicht, anders zu denken. Für Herausforderungen wie die Reduzierung Ihres Support-Ticket-Volumens oder Ihrem Team sofortigen Zugriff auf Unternehmenswissen zu geben, kann eine direkte, KI-gestützte Lösung weitaus effektiver sein. Anstatt nur Daten zu analysieren, um Antworten zu finden, können Sie Ihrem Team ein Werkzeug an die Hand geben, das diese Antworten automatisch liefert.

Sind Sie bereit zu sehen, wie eine KI-gestützte Wissensplattform Ihre Support-Herausforderungen ohne die Komplexität eines Data Warehouse lösen kann? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion von eesel AI und gehen Sie in wenigen Minuten live.