Die 5 besten Redshift-Alternativen, die wir 2025 gefunden haben

Wenn Sie jemals auf eine überraschend hohe Amazon-Redshift-Rechnung gestarrt und sich gefragt haben, wo alles schiefgelaufen ist, dann weiß ich genau, wie Sie sich fühlen. Viele Teams entscheiden sich für Redshift, weil es leistungsstark ist, aber bald kämpfen sie mit schleichend steigenden Kosten, nachlassender Performance und einer enormen Komplexität. Es kann sich so anfühlen, als bräuchte man eine eigene Mannschaft, nur um das System am Laufen zu halten.

Dieses Gefühl hat mich dazu gebracht, nach einer besseren Lösung zu suchen. Ich wollte die besten Redshift-Alternativen finden, aber ich war nicht nur auf der Suche nach einer 1:1-Kopie. Mein Ziel war es, das richtige Werkzeug für die jeweilige Aufgabe zu finden. Manchmal bedeutet das ein moderneres Data Warehouse. Und manchmal, wie ich herausfand, ist die beste Alternative gar kein Data Warehouse.

Hier ist eine Aufschlüsselung dessen, was ich gefunden habe, mit einem unkomplizierten Blick auf die Vorteile, die Nachteile, die Kosten und für wen sie wirklich geeignet sind.

Was ist Amazon Redshift?

Zuerst sollten wir sicherstellen, dass wir vom Gleichen sprechen. Amazon Redshift ist der Cloud-Data-Warehouse-Dienst von AWS. Er ist darauf ausgelegt, absolut massive Datenmengen im Petabyte-Bereich zu speichern und zu analysieren, weshalb er bei großen Unternehmen so beliebt ist.

Unter der Haube basiert Redshift auf PostgreSQL, sodass es vielen Entwicklern und Datenanalysten vertraut vorkommt. Es verwendet einen cleveren Trick namens spaltenorientierte Speicherung, der Abfragen auf riesigen Datensätzen wirklich schnell macht, da nur die spezifischen Spalten gelesen werden müssen, die Sie anfordern.

Es ist ein „provisionierter“ Dienst, was bedeutet, dass Sie Cluster von Servern (sogenannte Knoten) auswählen und einrichten müssen. Das gibt Ihnen eine Menge Kontrolle, aber auch eine Menge Verantwortung. Die meisten Leute verwenden es für Dinge wie die Versorgung von Business-Intelligence-(BI)-Dashboards, die Ausführung komplexer Analyseberichte und das Durchforsten von Bergen von Protokolldaten, um Muster zu finden.

Warum überhaupt nach Redshift-Alternativen suchen?

Sehen Sie, Redshift ist ein Kraftpaket, und für einige Unternehmen ist es die richtige Wahl, besonders wenn sie bereits vollständig auf AWS setzen. Es bewältigt enorme Datensätze und anspruchsvolle Abfragen, ohne ins Schwitzen zu geraten. Aber seien wir ehrlich, was die Kopfschmerzen angeht, die die Leute dazu bringen, nach Redshift-Alternativen zu suchen.

• Die Kosten sind verwirrend: Das ist der wichtigste Punkt.

  

  Wie ein Nutzer auf Reddit es ausdrückte, kann der Preis für ein großes Projekt "wahnsinnig" sein.

  Reddit
  Das Preismodell ist nicht einfach. Sie zahlen pro Stunde für die von Ihnen eingerichteten Cluster, zuzüglich separater Gebühren für den verwalteten Speicher. Es ist viel zu einfach, am Ende des Monats eine böse Überraschung zu erleben, wenn man seinen Verbrauch nicht wie ein Luchs überwacht.

• Ständige Überwachung und Pflege: Redshift ist kein Werkzeug, das man einmal einrichtet und dann vergisst. Man braucht echte Data-Engineering-Fähigkeiten, um es zu konfigurieren, zu verwalten und zu optimieren. Teams müssen ständig Wartungsaufgaben wie "VACUUM" und "ANALYZE" ausführen, um zu verhindern, dass es langsamer wird, was nur noch mehr Arbeit bedeutet.

• Inflexibles Setup: Obwohl neuere Versionen besser geworden sind, hat Redshift eine Historie der Kopplung von Rechenleistung und Speicher. Das bedeutet, dass man oft für das eine überbezahlen muss, nur um mehr vom anderen zu bekommen. Konkurrenten wie Snowflake wurden von Anfang an so konzipiert, dass diese getrennt bleiben.

• Das Einspielen von Daten ist mühsam: Allein das Laden Ihrer Daten in Redshift kann ein riesiges Projekt sein. Normalerweise bedeutet das, komplexe ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) zu erstellen und zu warten. Dies ist ein massiver Engpass, wenn Sie Ihre Daten schnell nutzen müssen, zum Beispiel, um aktuelle Kundensupport-Chats in automatisierte Antworten umzuwandeln.

Unsere Kriterien für die Auswahl der besten Redshift-Alternativen

Um zu verhindern, dass dies zu einer willkürlichen Liste wird, habe ich diese Redshift-Alternativen nach einigen Kriterien bewertet, die die gerade genannten Probleme direkt ansprechen:

• Leistung & Skalierbarkeit: Wie gut bewältigt es große Abfragen? Kann es mit unseren Daten wachsen, ohne zusammenzubrechen oder uns zu zwingen, alles neu zu gestalten?

• Kosteneffizienz: Ist die Preisgestaltung leicht verständlich? Oder ist es eine weitere Blackbox, die mir eine kleine Panikattacke bereitet, wenn die Rechnung kommt?

• Benutzerfreundlichkeit & Verwaltung: Wie sehr muss ich ein Datenexperte sein, um dies zu betreiben? Kann ich selbst Hand anlegen, oder muss ich ein Dutzend Verkaufsgespräche über mich ergehen lassen, nur um zu sehen, wie es funktioniert?

• Flexibilität & Integration: Spielt es gut mit den anderen von uns verwendeten Tools zusammen? Bindet es uns an einen Cloud-Anbieter? Und noch wichtiger: Kann es mehr als nur Daten für Berichte bereithalten, kann es uns tatsächlich helfen, diese Daten im Alltag zu nutzen?

Ein kurzer Vergleich der Top-Redshift-Alternativen für 2025

Bevor wir ins Detail gehen, hier ist ein kurzer Spickzettel zum Vergleich der Optionen.

Merkmal	eesel AI	Snowflake	Google BigQuery	Azure Synapse	Amazon Athena
Primärer Anwendungsfall	Echtzeit-KI-Support-Automatisierung	Multi-Cloud Data Warehousing	Serverless-Datenanalyse	Einheitliche Analyse (MSFT-Ökosystem)	Ad-hoc-Abfragen auf Data Lakes
Einrichtungszeit	Minuten	Stunden bis Tage	Stunden	Stunden bis Tage	Minuten
Preismodell	Feste, vorhersagbare monatliche Gebühr	Verbrauchsabhängig (pro Sekunde)	Verbrauchsabhängig (pro TB)	Verbrauchsabhängig (pro Stunde)	Pro Abfrage (pro gescanntem TB)
Am besten geeignet für	Support- & IT-Teams, die schnellen ROI benötigen	Unternehmen, die Flexibilität benötigen	Teams im Google-Ökosystem	In Azure investierte Unternehmen	Schnelle Analyse von S3-Daten
Self-Service?	Ja, radikal	Nein, vertriebsgesteuert	Ja	Ja	Ja

Die 5 besten Redshift-Alternativen für Datenanalysen im Jahr 2025

Okay, lassen Sie uns eintauchen. Die erste Option hier ist ein wenig anders; sie lässt Sie hinterfragen, ob Sie für bestimmte Probleme überhaupt ein Data Warehouse benötigen. Die anderen sind eher traditionelle Ersatzlösungen, aber jede hat ihren eigenen, einzigartigen Charakter.

1. eesel AI

Manchmal ist der klügste Schachzug, das Problem komplett zu umgehen. Anstatt sich die Mühe zu machen, all Ihre Support-Daten in einem Warehouse zu speichern, nur um sie später zu analysieren, schlägt eesel AI einen anderen Weg vor: Nutzen Sie diese Daten direkt dort, wo sie sind, um Ihren Support zu automatisieren. Es geht direkt an die Kernaufgabe, den Support schneller und besser zu machen, ohne die enormen Kosten und den Aufwand eines Data-Warehouse-Projekts.

eesel AI ist eine KI-Plattform, die sich direkt mit Ihrem Helpdesk (wie Zendesk oder [Intercom]) und all Ihren anderen Wissensquellen wie Confluence, Google Docs und sogar den vergangenen Tickets Ihres Teams verbindet. Es nutzt diese Informationen, um Support-Anfragen an vorderster Front zu bearbeiten, Antworten für Ihre Agenten zu entwerfen und eingehende Tickets automatisch zu sortieren.

Vorteile:

• In Minuten einsatzbereit: Das ist seine Superkraft. Sie können sich anmelden, Ihren Helpdesk mit einem Klick verbinden und einen Test-KI-Agenten laufen lassen, ohne jemals mit einem Verkäufer gesprochen zu haben. Es überspringt vollständig die monatelangen Projekte, die Data Warehouses erfordern.

• Kein ETL erforderlich: Es verbindet sich direkt mit dem Ort, an dem Ihr Wissen bereits vorhanden ist, sodass keine Pipelines erstellt oder überwacht werden müssen. Es kann sogar aus unordentlichen, unstrukturierten Daten wie den vergangenen Gesprächen Ihres Teams lernen.

• Vorhersehbare Preise: eesel AI hat eine feste monatliche Gebühr. Sie wissen genau, was Sie bezahlen, was nach dem Umgang mit den unvorhersehbaren nutzungsbasierten Modellen von Data Warehouses eine willkommene Abwechslung ist.

Nachteile:

• Es ist kein Allzweck-Data-Warehouse. Es wurde speziell für den Kundenservice, ITSM und internen Support entwickelt.

• Es wird Ihre BI-Tools nicht ersetzen, wenn Sie tiefgreifende, historische Geschäftsanalysen für das gesamte Unternehmen durchführen müssen.

Preise:

Die Preise von eesel AI sind erfrischend einfach. Die Pläne basieren auf Funktionen und einem monatlichen Interaktionslimit, ohne überraschende Gebühren.

• Team Plan: 299 $/Monat (239 $/Monat bei jährlicher Abrechnung). Damit erhalten Sie bis zu 1.000 KI-Interaktionen/Monat, einen KI-Copiloten für Ihren Helpdesk und Integrationen mit Quellen wie Ihrem Help Center und Slack.

• Business Plan: 799 $/Monat (639 $/Monat bei jährlicher Abrechnung). Dies umfasst bis zu 3.000 Interaktionen/Monat, alles aus dem Team-Plan, plus den vollständigen KI-Agenten, die Möglichkeit, auf vergangenen Tickets zu trainieren, KI-Aktionen für die Triage und mehr.

2. Snowflake

Snowflake ist wahrscheinlich der Name, den man am häufigsten hört, wenn es um Redshift-Alternativen geht. Es ist ein wahrer Gigant in der Datenwelt, bekannt für seine intelligente Architektur und seine Fähigkeit, auf verschiedenen Clouds zu laufen.

Snowflakes große Idee war die vollständige Trennung von Speicher und Rechenleistung. Das bedeutet, dass Sie Ihre Rechenleistung für eine anspruchsvolle Aufgabe hochfahren und sie dann wieder drosseln können, um Geld zu sparen, ohne Ihre gespeicherten Daten zu beeinträchtigen. Es läuft auf AWS, Google Cloud und Azure, sodass Sie nicht an einen Cloud-Anbieter gebunden sind.

Vorteile:

• Die Trennung von Rechenleistung und Speicher ist erstklassig und kann Ihnen viel Geld sparen, wenn Sie sie gut verwalten.

• Die Multi-Cloud-Unterstützung gibt Ihnen Freiheit und verhindert eine Anbieterbindung.

• Es verfügt über sehr ausgereifte Funktionen zur Datenfreigabe und Sicherheit, was große Unternehmen schätzen.

Nachteile:

• Die nutzungsbasierte Preisgestaltung ist zwar flexibel, kann aber ein Albtraum bei der Vorhersage sein. Die Kosten können außer Kontrolle geraten, wenn Ihre Abfragen nicht gut geschrieben sind.

• Es erfordert immer noch viel Data-Engineering-Arbeit und separate ETL-Tools, um Daten zu laden.

• Der Anmeldeprozess ist vollständig vertriebsgesteuert. Man kann nicht einfach ein Konto erstellen und selbst herumprobieren.

Preise:

Die Preise von Snowflake basieren vollständig auf Ihrer Nutzung. Sie zahlen für Speicher und Rechenleistung (die sie „virtuelle Warehouses“ nennen) getrennt.

• Speicher: Monatliche Abrechnung, ab etwa 23 $ pro TB (nach deren Komprimierung).

• Rechenleistung: Abrechnung pro Sekunde, basierend auf „Credits“. Ein Credit kostet je nach Cloud, Region und Plan etwa 2-3 $. Ein Credit im Enterprise-Plan auf AWS US East kostet beispielsweise 3 $.

3. Google BigQuery

Google BigQuery ist Googles Antwort auf Redshift, und sein Hauptvorteil ist, dass es vollständig verwaltet und „serverless“ ist. Dies macht es zu einer großartigen Wahl für Teams, die aufhören möchten, Infrastruktur zu verwalten, und stattdessen Daten analysieren wollen.

Mit BigQuery gibt es keine Cluster einzurichten oder Knoten zu konfigurieren. Sie laden einfach Ihre Daten und beginnen, Fragen zu stellen. Google erledigt die ganze schwere Arbeit im Hintergrund. Es ist auch eng mit dem Rest der Google Cloud Platform integriert und verfügt über einige coole, eingebaute Funktionen für maschinelles Lernen.

Vorteile:

• Das Serverless-Setup bedeutet, dass keine Infrastruktur verwaltet werden muss. Es ist so „hands-off“, wie ein Data Warehouse nur sein kann.

• Es ist unglaublich schnell für riesige Abfragen.

• Das Pay-per-Query-Modell kann für Teams, die nicht ständig Abfragen ausführen, sehr günstig sein.

Nachteile:

• Dieses Pay-per-Query-Modell kann Ihnen zum Verhängnis werden. Eine einzige schlechte Abfrage, die versehentlich Terabytes an Daten scannt, kann zu einer schockierenden Rechnung führen.

• Es glänzt wirklich, wenn Sie bereits andere Google-Cloud-Tools verwenden.

Preise:

Die BigQuery-Preise gibt es in zwei Hauptvarianten:

• On-Demand-Preise: Sie zahlen für die Datenmenge, die Ihre Abfragen scannen. Das erste TB pro Monat ist kostenlos, danach kostet es 6,25 $ pro TB.

• Kapazitätspreise (Editionen): Sie zahlen einen festen Preis für dedizierte Rechenleistung, was Ihnen bei intensiver Nutzung besser vorhersehbare Kosten ermöglicht. Die Standard-Edition beginnt bei 0,04 $ pro Slot-Stunde.

• Speicher: Aktiver Speicher kostet etwa 0,02 $ pro GB pro Monat.

4. Azure Synapse Analytics

Wenn Ihr Unternehmen in der Microsoft-Welt lebt und atmet, dann ist Azure Synapse Analytics die offensichtliche Alternative zu Redshift. Es ist mehr als nur ein Data Warehouse; es ist eine All-in-One-Analyseplattform, die versucht, Datenintegration, Warehousing und Big-Data-Verarbeitung an einem einzigen Ort zu bündeln.

Es soll der zentrale Knotenpunkt für alles rund um Daten in der Azure-Welt sein, mit engen Verbindungen zu Diensten wie Azure Data Lake und, am wichtigsten, Power BI für Dashboards.

Vorteile:

• Tadellose Integration mit anderen Azure-Diensten und Microsoft-Tools wie Power BI.

• Es bietet Daten-Ingenieuren, Daten-Wissenschaftlern und Analysten einen einzigen Arbeitsplatz.

Nachteile:

• Die Benutzeroberfläche kann etwas überladen wirken, da sie versucht, ein Alleskönner zu sein.

• Es ist nicht sehr intuitiv, wenn man nicht bereits tief in der Azure-Denkweise verwurzelt ist.

Preise:

Wie die anderen verwendet auch Azure Synapse ein Pay-as-you-go-Modell mit verschiedenen Komponenten:

• Serverless SQL Pool: Ähnlich wie bei Athena zahlen Sie für die verarbeiteten Daten, etwa 5 $ pro TB.

• Dedicated SQL Pool: Sie zahlen für eine festgelegte Leistung, gemessen in Data Warehouse Units (DWUs). Eine kleine Instanz kostet etwa 1,20 $/Stunde.

• Datenspeicher: Etwa 23 $ pro TB pro Monat.

5. Amazon Athena

Zu guter Letzt haben wir Amazon Athena. Dieses Tool ist interessant, weil es nicht wirklich ein Data Warehouse ist. Es ist ein Abfragedienst, mit dem Sie Daten, die direkt in Amazon S3 liegen, mit Standard-SQL analysieren können.

Athena ist serverless, es gibt also keinerlei Infrastruktur zu verwalten. Sie können es einfach auf eine Datei in Ihrem S3-Data-Lake verweisen und sofort mit der Ausführung von Abfragen beginnen. Dies macht es perfekt für schnelle, einmalige Analysen, ohne das ganze Theater der Einrichtung einer ETL-Pipeline, um Daten in ein Warehouse zu laden.

Vorteile:

• Kein ETL erforderlich. Sie fragen Ihre Daten direkt dort ab, wo sie liegen.

• Die Preisgestaltung ist kinderleicht: Sie zahlen nur für die Daten, die Sie scannen.

• Es ist perfekt, um Rohdaten schnell und ohne Einrichtung zu untersuchen.

Nachteile:

• Es ist nicht für die Art von komplexen, schnellen, sich wiederholenden Abfragen gebaut, für die ein richtiges Data Warehouse konzipiert ist.

• Die Leistung hängt stark davon ab, wie Ihre Daten in S3 formatiert und organisiert sind (Tipp: Verwenden Sie Parquet, nicht CSV).

Preise:

Das Preismodell von Athena ist wunderbar unkompliziert:

• Zahlung pro Abfrage: Es kostet 5,00 $ für jedes Terabyte an Daten, das Ihre Abfrage scannt.

• Für fehlgeschlagene Abfragen werden Ihnen keine Kosten berechnet, und Sie können viel Geld sparen, indem Sie Ihre Daten komprimieren und richtig organisieren.

Dieses Video erklärt, wie Databricks als eine der leistungsstarken Redshift-Alternativen für Ihre Data-Warehousing-Anforderungen dienen kann.

Bei der Betrachtung von Redshift-Alternativen: Ist ein Data Warehouse immer die richtige Antwort?

Nachdem ich all diese Tools untersucht habe, wurde eines sehr deutlich: Man muss das Werkzeug auf das Problem abstimmen. Wenn Ihr Ziel darin besteht, riesige, unternehmensweite BI-Dashboards zur Betrachtung historischer Trends zu erstellen, dann ist ein Data Warehouse wie Snowflake oder BigQuery wahrscheinlich das, was Sie brauchen.

Aber was ist, wenn Ihr Problem unmittelbarer und operativer Natur ist? Was, wenn Sie einfach nur die Reaktionszeiten im Kundensupport verkürzen oder häufig gestellte Fragen automatisch beantworten müssen?

Eine ETL-Pipeline zu erstellen, ein Data Warehouse zu verwalten und dann eine App darauf aufzubauen, nur um den Support zu automatisieren, ist ein langer, teurer und komplizierter Weg. Für ein solches Problem ist das völliger Overkill.

Ein Tool wie eesel AI bietet Ihnen einen viel direkteren Weg, um Wert aus Ihren Daten zu ziehen. Indem es sich direkt an Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen anschließt, überspringt es den gesamten Data-Warehousing-Schritt. Es konzentriert sich auf das tatsächliche Ergebnis und liefert einen Return on Investment in Tagen oder Wochen, nicht in Quartalen oder Jahren.

Finden Sie die Redshift-Alternativen, die Ihr echtes Problem lösen

Die Wahl einer Redshift-Alternative bedeutet nicht, das neueste, schickste Data Warehouse auszuwählen. Es geht darum, Ihr tatsächliches Geschäftsproblem zu verstehen und den direktesten Weg zu einer Lösung zu finden.

Snowflake bietet Ihnen unglaubliche Flexibilität, BigQuery serverlose Einfachheit, Azure Synapse ist der Champion der Microsoft-Welt und Athena ist der König der schnellen S3-Abfragen. Sie alle sind fantastisch in dem, was sie tun.

Aber bleiben Sie nicht bei dem Gedanken hängen, dass jedes Datenproblem ein Data Warehouse erfordert. Wenn Ihr „Big Data“-Problem eigentlich ein „langsamer Kundensupport“-Problem ist, dann ist die beste Redshift-Alternative möglicherweise gar keine Datenbank. Es könnte eine KI-Automatisierungsplattform sein, die das Wissen, das Sie bereits haben, sofort nutzen kann.

eesel AI verbindet sich mit den Tools, die Sie bereits verwenden, lernt aus Ihrer bisherigen Arbeit und beginnt, echte Probleme in Minuten zu lösen. Wenn das nach einem besseren Ansatz klingt, können Sie es kostenlos ausprobieren und sehen, wie schnell Sie Ihren Support auf Autopilot stellen können.