BigQuery vs. Snowflake: Ein Leitfaden für Cloud Data Warehouses im Jahr 2025

Die Wahl des richtigen Cloud Data Warehouse fühlt sich wie eine riesige, folgenschwere Entscheidung an, oder? Das ist sie auch gewissermaßen. Diese Wahl beeinflusst alles, von der Analyse der Produktnutzung bis hin zur Verbesserung des Kundenerlebnisses. Wenn Sie endlich alle Ihre Daten an einem Ort zusammenführen, können Sie anfangen, Trends zu erkennen, häufige Support-Probleme zu identifizieren und echte Wege zu finden, um besser zu werden.

Zwei der größten Namen, die Ihnen begegnen werden, sind Google BigQuery und Snowflake. Beide zielen darauf ab, das gleiche Kernproblem zu lösen, aber sie gehen dabei auf völlig unterschiedliche Weise vor, mit einzigartigen Architekturen und Preismodellen. Wenn Sie die falsche Wahl treffen, könnten Sie mit überraschenden Rechnungen oder einem System enden, das einfach nicht zum Arbeitsablauf Ihres Teams passt.

Dieser Leitfaden soll Ihnen helfen, die Entscheidung zwischen BigQuery und Snowflake zu treffen. Wir werden uns eingehend mit ihrer Architektur, Preisgestaltung, Leistung und den Unternehmenstypen, für die sie am besten geeignet sind, befassen, damit Sie 2025 eine kluge Wahl für Ihr Team treffen können.

Was ist Snowflake?

Zuerst zu Snowflake. Man kann es sich als die Schweiz der Data Warehouses vorstellen; es ist cloud-neutral und versteht sich gut mit allen drei großen Anbietern (AWS, Azure und GCP). Das ist ein riesiger Vorteil für Unternehmen, die nicht an ein einziges Ökosystem gebunden sein wollen oder ihren Tech-Stack bereits verteilt haben.

Die wahre Magie von Snowflake liegt in seiner Architektur. Es hat ein einzigartiges Design, das Speicher und Rechenleistung voneinander trennt. Im Klartext bedeutet das, dass Sie Ihre Rechenleistung nach oben oder unten skalieren können, ohne Ihren Datenspeicher anzutasten, und umgekehrt. Das gibt Ihnen eine erstaunliche Kontrolle über Leistung und Kosten. Haben Sie einen riesigen Datensatz, führen aber nur am Monatsende rechenintensive Abfragen durch? Sie zahlen nur dann für die zusätzliche Leistung, wenn Sie sie tatsächlich benötigen.

Ein paar Dinge, die es auszeichnen:

• Virtual Warehouses: Das sind im Grunde unabhängige Rechen-Engines, die Sie für verschiedene Teams oder Aufgaben einrichten können. Das ist ein Lebensretter, um Ressourcenkonflikte zu vermeiden. Die Monster-Abfrage des Data-Science-Teams wird das tägliche Dashboard-Update des Marketing-Teams nicht verlangsamen.

• Time Travel: Mit dieser Funktion können Sie Ihre Daten so betrachten, wie sie zu einem beliebigen Zeitpunkt in der Vergangenheit existierten (bis zu 90 Tage, je nach Ihrem Plan). Das ist unglaublich nützlich, um Daten wiederherzustellen, Änderungen zu prüfen oder einen Fehler rückgängig zu machen, ohne auf ein Backup zurückgreifen zu müssen.

• Secure Data Sharing: Sie können Live-Daten unter Governance mit Partnern oder anderen Abteilungen teilen, ohne umständliche, veraltete Kopien erstellen und per E-Mail versenden zu müssen. Das sorgt für eine reibungslose Zusammenarbeit und stellt sicher, dass alle auf dem gleichen Stand sind.

Snowflake ist eine großartige Wahl für Organisationen, die Multi-Cloud-Unterstützung benötigen, eine vorhersagbare Leistung für viele gleichzeitige Benutzer wünschen und eine feingranulare Kontrolle über ihre Rechenressourcen schätzen.

Was ist Google BigQuery?

Schauen wir uns nun Google BigQuery an. Wenn Ihr Team bereits in der Welt der Google Cloud Platform (GCP) zu Hause ist, wird sich BigQuery wie eine Heimkehr anfühlen. Es ist ein vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse, das tief in das GCP-Ökosystem integriert ist.

Seine Architektur ist darauf ausgelegt, die Dinge einfach zu halten. Serverless bedeutet, dass Sie sich niemals um die Bereitstellung oder Verwaltung von Infrastruktur kümmern müssen. Niemals. Basierend auf Googles legendärer Dremel-Technologie findet und allokiert BigQuery automatisch die Ressourcen, die zur Ausführung Ihrer Abfragen benötigt werden, egal wie groß sie sind. Sie schreiben einfach Ihren Code, und die Systeme von Google erledigen den Rest.

Hier sind einige seiner Hauptmerkmale:

• Serverless Execution: Sie konfigurieren keine Cluster oder Virtual Warehouses. Sie führen einfach Ihre Abfragen aus, und BigQuery kümmert sich hinter den Kulissen um das Notwendige. Das macht es für Teams ohne dedizierte Dateningenieure viel einfacher, loszulegen.

• BigQuery ML: Damit können Sie Machine-Learning-Modelle mit Standard-SQL direkt im Data Warehouse erstellen und ausführen. Das macht Dinge wie prädiktive Analysen viel zugänglicher, da Sie keinen Abschluss in Data Science benötigen, um mit dem Erstellen von Modellen zu beginnen.

• Real-Time Ingestion: BigQuery ist darauf ausgelegt, Hochgeschwindigkeits-Streaming-Daten von Haus aus zu verarbeiten, was es zu einer fantastischen Wahl für Live-Dashboards und Anwendungen macht, die die aktuellsten Informationen benötigen.

BigQuery ist eine einfache Wahl für Teams, die voll auf GCP setzen, eine wartungsfreie Erfahrung wünschen und unvorhersehbare oder stoßweise auftretende Arbeitslasten haben.

Architektur und Skalierbarkeit

Wenn man genauer hinschaut, läuft die Entscheidung zwischen BigQuery und Snowflake oft auf ihre Kernphilosophien hinaus. Es ist der klassische Kompromiss: Möchten Sie mehr manuelle Kontrolle oder bevorzugen Sie mehr Automatisierung?

Snowflakes entkoppelte Architektur

Die Plattform von Snowflake ist in drei Schichten unterteilt: eine für die Speicherung, eine für die Berechnung (Ihre Virtual Warehouses) und eine „Gehirn“-Schicht darüber, die alles koordiniert.

Für Sie bedeutet das, dass Sie am Steuer sitzen. Sie können Virtual Warehouses unterschiedlicher Größe für unterschiedliche Anforderungen einrichten – ein kleines für die täglichen Berichte des Marketings und ein riesiges für die rechenintensiven Aufgaben des Data-Science-Teams. Dadurch wird verhindert, dass sich Arbeitslasten gegenseitig in die Quere kommen. Die Kehrseite ist, dass es ein gewisses Maß an aktivem Management erfordert. Sie müssen die Nutzung der Warehouses im Auge behalten, um sicherzustellen, dass Sie nicht zu viel ausgeben und alles reibungslos läuft.

Die serverlose Architektur von BigQuery

BigQuery verbirgt die gesamte Komplexität der Infrastruktur. Es basiert auf derselben internen Technologie, die auch Google Search und YouTube antreibt, wie Dremel (für Abfragen), Colossus (für Speicher) und Jupiter (für das Netzwerk).

Für Sie bedeutet das, dass der Einstieg unglaublich einfach ist. Sie verwalten keine Server oder Cluster. Sie schreiben einfach Ihre SQL-Abfrage, und das System von Google, das „Slots“ (Einheiten der Rechenleistung) verwendet, ermittelt, wie viel Leistung zur Erledigung der Aufgabe benötigt wird. Das ist perfekt für Teams, die sich einfach nur auf die Analyse konzentrieren wollen, bietet aber weniger direkte Kontrolle und kann sich manchmal so anfühlen, als würde man mit einer Blackbox arbeiten.

Preismodelle erklärt: Ein Überblick über die Kosten von BigQuery vs. Snowflake

Okay, reden wir über den Teil, der wirklich jeden interessiert: die Kosten. Die Preisgestaltung für BigQuery vs. Snowflake kann knifflig sein, da sie auf völlig unterschiedliche Weise abrechnen, was je nach Nutzung zu sehr unterschiedlichen monatlichen Gesamtkosten führen kann.

Snowflake-Preise im Detail

Die Preisgestaltung von Snowflake ist ziemlich einfach, da sie auf zwei separaten Dingen basiert: Rechenleistung und Speicher.

• Rechenleistung: Sie zahlen für die Zeit, in der Ihre Virtual Warehouses laufen, abgerechnet pro Sekunde (nach den ersten 60 Sekunden). Diese Nutzung wird in „Credits“ gemessen. Ein größeres Warehouse verbraucht mehr Credits pro Stunde, erledigt aber auch Aufgaben schneller. Sie können wählen:

  • On-Demand: Zahlen Sie einen Standardtarif für Credits nach Verbrauch. Das ist flexibel, kostet aber etwas mehr.

  • Vorausbezahlte Kapazität: Kaufen Sie Credits im Voraus in großen Mengen, um einen schönen Rabatt zu erhalten. Das ist eine großartige Option für vorhersagbare Arbeitslasten.

• Speicher: Ihnen wird ein fester monatlicher Preis pro Terabyte (TB) komprimierter Daten berechnet, die Sie speichern. On-Demand-Speicher kostet etwa 40-46 $ pro TB, aber dieser Preis sinkt auf etwa 23 $/TB, wenn Sie die Kapazität im Voraus bezahlen.

BigQuery-Preise im Detail

Die Preisgestaltung von BigQuery trennt ebenfalls Speicher und Rechenleistung, aber das Rechenmodell bietet Ihnen mehr Optionen, was sowohl ein Segen als auch ein Fluch sein kann.

• Rechenleistung: Sie haben zwei Hauptzahlungsmöglichkeiten:

  • On-Demand: Sie zahlen für die Datenmenge, die Ihre Abfragen scannen, normalerweise 6,25 $ pro Terabyte (TiB). Das erste TiB, das Sie jeden Monat scannen, geht aufs Haus. Das ist ideal für gelegentliche Abfragen, kann aber teuer werden, wenn Ihr Team ständig riesige Tabellen scannt.

  • Kapazität (Editions): Sie zahlen einen festen Preis für eine dedizierte Menge an Rechenleistung (Slots), abgerechnet pro Stunde. Dies sorgt für vorhersehbare Kosten und vermeidet „Ups“-Momente auf der Monatsrechnung. Die Standard Edition beginnt bei 0,04 $ pro Slot-Stunde.

• Speicher: BigQuery hat ein intelligentes, gestaffeltes Modell, das Ihnen Geld für Daten spart, die Sie nicht oft verwenden.

  • Aktiver Speicher: Kostet etwa 20 $ pro TB pro Monat für alle Daten in Tabellen, die in den letzten 90 Tagen bearbeitet wurden.

  • Langzeitspeicher: Wenn eine Tabelle 90 Tage lang unverändert bleibt, sinkt der Preis automatisch auf etwa 10 $ pro TB pro Monat.

Leistung, Ökosystem und wie man Daten in Taten umsetzt

Ehrlich gesagt werden Sie von der Geschwindigkeit keiner der beiden Plattformen enttäuscht sein. Beide sind unglaublich schnell und können Petabytes an Daten verarbeiten. Bei Standard-Business-Intelligence-Abfragen geben Benchmarks Snowflake manchmal einen leichten Vorteil aufgrund seines intelligenten Cachings und der Workload-Isolierung. Aber für Echtzeitanalysen und anspruchsvolle Machine-Learning-Aufgaben hat BigQuery durch seine enge Integration mit dem Rest der Google Cloud einen Heimvorteil.

Im Ökosystem werden Sie die größten Unterschiede feststellen. Das Hauptverkaufsargument von Snowflake ist seine Cloud-Unabhängigkeit. Es ist der klare Gewinner für Unternehmen, die auf AWS oder Azure setzen, oder für jeden, der eine Anbieterbindung vermeiden möchte. BigQuery hingegen punktet mit seinen tiefen Wurzeln in GCP. Es verfügt über nahtlose Verbindungen zu leistungsstarken Tools wie Vertex AI für maschinelles Lernen, Dataflow für die Datenverarbeitung und Looker Studio für Visualisierungen.

Die Analyse von Kundensupport-Daten in Snowflake oder BigQuery kann Ihnen einige eindrucksvolle „Aha!“-Momente bescheren, zum Beispiel wenn Sie Ihre häufigsten Ticket-Typen sehen oder welche Themen Ihre CSAT-Werte nach unten ziehen. Aber Erkenntnisse sind nur nützlich, wenn man etwas damit anfängt. Sie könnten zwar BigQuery ML verwenden, um ein Modell zu erstellen, aber ein viel schnellerer Weg, um einen Nutzen zu erzielen, ist der Einsatz eines KI-Tools, das für diese Aufgabe entwickelt wurde.

Dieses Video bietet eine detaillierte Aufschlüsselung der Hauptunterschiede zwischen BigQuery und Snowflake, von ihren Benutzeroberflächen bis zu ihrer zugrunde liegenden Architektur.

Die richtige Wahl zwischen BigQuery und Snowflake für Ihr Team treffen

Wer gewinnt also nach all dem den Showdown zwischen BigQuery und Snowflake? Die ehrliche Antwort ist, dass die „beste“ Wahl diejenige ist, die zu Ihrem Team passt.

• Wählen Sie Google BigQuery, wenn: Ihr Unternehmen bereits tief im Google Cloud-Ökosystem verankert ist, Sie die Idee eines serverlosen, wartungsfreien Setups lieben und Ihre Arbeitslasten sprunghaft sind oder Echtzeitdaten erfordern.

• Wählen Sie Snowflake, wenn: Sie die Flexibilität benötigen, auf AWS, Azure oder GCP zu laufen, Sie präzise Kontrolle über Leistung und Kosten für verschiedene Teams wünschen und Ihre Arbeitslasten ziemlich vorhersehbar sind und viele gleichzeitige Benutzer umfassen.

Am Ende des Tages ist das richtige Data Warehouse dasjenige, das Sie befähigt, Ihre Daten nicht nur zu verstehen, sondern auch darauf zu reagieren.

Machen Sie den nächsten Schritt: Setzen Sie Ihre Daten ein

Sobald Sie Ihr Datenhaus in Ordnung gebracht haben, beginnt der eigentliche Spaß. Anstatt nur Berichte anzusehen, können Sie anfangen, diese Daten für sich arbeiten zu lassen. Während Sie Ihr Warehouse einrichten, sehen Sie, wie eesel AI Ihren Kundenservice mit einem Self-Service-KI-Agenten transformieren kann, den Sie in wenigen Minuten starten können.

Starten Sie Ihre kostenlose Testversion von eesel AI