Die 6 besten Snowflake-Alternativen, die Sie 2025 in Betracht ziehen sollten

Snowflake hat mit seinem Cloud-nativen Aufbau die Welt des Data Warehousing wirklich aufgemischt. Es ist leistungsstark, clever und, ehrlich gesagt, für viele Unternehmen zur ersten Wahl geworden. Aber seien wir ehrlich, es ist nicht für jedes Team oder jedes Budget die perfekte Lösung.

Nachdem sich ein paar Freunde darüber beschwert hatten, dass ihre Kosten außer Kontrolle gerieten und sie sich ein wenig gefangen fühlten, dachte ich, es sei an der Zeit, mich gründlich mit der Welt der Snowflake-Alternativen zu befassen. Ich wollte sehen, was es sonst noch gibt und ob eine davon in bestimmten Situationen ein besseres Angebot machen könnte, sei es durch andere Funktionen, eine vorhersehbarere Rechnung oder einfach weniger Verwaltungsaufwand.

Hier ist also meine Analyse der sechs besten Snowflake-Alternativen für 2025. Ich habe mein Bestes getan, um das Marketing-Blabla zu durchdringen und Ihnen einen direkten Vergleich zu bieten, damit Sie herausfinden können, was für Sie am besten funktionieren könnte.

Was ist Snowflake und warum sollte man überhaupt nach Alternativen suchen?

Zuerst eine kurze Auffrischung, worüber wir hier sprechen. Snowflake ist eine Cloud-Datenplattform, die für ihre intelligente Architektur bekannt ist, die Speicher und Rechenleistung voneinander trennt. Das ist ihr Hauptmerkmal, mit dem Sie Ihre Abfrageleistung für große Aufgaben skalieren können, ohne die Art und Weise, wie Ihre Daten gespeichert sind, ändern zu müssen. Es ist ziemlich einfach zu bedienen (besonders im Vergleich zu den alten On-Premise-Dinosauriern), funktioniert in allen großen Clouds und verfügt über einen soliden Marktplatz für den Datenaustausch.

Wenn es also so großartig ist, warum sucht dann überhaupt jemand nach einer Veränderung? Nach meiner Erfahrung läuft es meistens auf einen dieser drei Schmerzpunkte hinaus:

• Überraschende Rechnungen: Das Pay-as-you-go-Preismodell von Snowflake klingt in der Theorie großartig. Aber ein arbeitsreicher Monat, ein paar ineffiziente Abfragen oder ein unerwartetes Analyseprojekt können zu einer Rechnung führen, die weit über dem liegt, was Sie geplant hatten. Das macht die Budgetierung zu einem Ratespiel.

• Das Gefühl, gefangen zu sein: Sicher, Snowflake läuft auf AWS, GCP und Azure, aber die Plattform selbst ist eine eigene Sache. Sobald Sie all Ihre Datenpipelines und Workflows im Snowflake-Ökosystem aufgebaut haben, reicht der Gedanke an einen Wechsel zu einer anderen Plattform aus, um jedem Migräne zu bereiten.

• Es ist einfach... zu viel: Wenn Sie nur schnelle Abfragen in einem Data Lake durchführen oder unkomplizierte Analysen bewältigen müssen, kann der volle Funktionsumfang von Snowflake ein totaler Overkill sein. Sie zahlen möglicherweise für ein hochwertiges Multifunktionswerkzeug, obwohl Sie eigentlich nur einen guten Schraubenzieher gebraucht hätten.

Wie ich die besten Snowflake-Alternativen ausgewählt habe

Der Markt für Datenplattformen ist überfüllt und laut. Um den Lärm zu durchdringen, habe ich mich auf die Dinge konzentriert, die für die Menschen, die diese Tools täglich nutzen, wirklich von Bedeutung sind. Hier ist die Checkliste, die ich verwendet habe:

• Architektur: Wie ist das Ding eigentlich aufgebaut? Handelt es sich um ein traditionelles Data Warehouse, ein modernes „Lakehouse“ oder ist es komplett serverless? Die Architektur verrät viel darüber, wie Sie es verwalten (oder nicht) und wofür es wirklich gut ist.

• Leistung & Skalierbarkeit: Wie gut geht es mit riesigen Datensätzen und einer Menge Leute um, die gleichzeitig Abfragen stellen? Und noch wichtiger: Wie mühsam ist es, bei Veränderungen hoch- oder herunterzuskalieren?

• Kostenmodell: Ist es Pay-per-Query, bereitgestellte Server oder eine Art Hybridmodell? Ich habe nach Klarheit und Vorhersehbarkeit gesucht, nicht nur nach der auf dem Papier billigsten Option.

• Integration ins Ökosystem: Spielt es gut mit AWS, GCP, Azure und dem Rest Ihrer Daten-Tools zusammen? Eine Plattform, die nicht in Ihren aktuellen Workflow passt, ist ein No-Go.

• Wofür ist es wirklich gedacht?: Jedes Tool hat seinen Sweet Spot. Ist es für allgemeine Business Intelligence, Echtzeit-Dashboards oder anspruchsvolles maschinelles Lernen konzipiert?

Ein schneller Vergleich der Top-Snowflake-Alternativen

Bevor wir ins Detail gehen, hier eine Kurzübersicht. So können Sie auf einfache Weise sehen, wo jede Plattform herausragt.

Plattform	Am besten für	Architektur	Kostenmodell	Hauptvorteil
Databricks	KI/ML & Big-Data-Engineering	Lakehouse	Verbrauchsbasiert (DBUs)	Vereinheitlicht Data Lakes & Warehouses
Google BigQuery	Serverless Analytics & GCP-Nutzer	Serverless	Pay-per-Query/Pauschale	Kein Infrastrukturmanagement
Amazon Redshift	AWS-native Ökosysteme	Cluster-basiertes Warehouse	Bereitgestellte Instanz	Tiefe AWS-Integration
Azure Synapse	Microsoft-zentrierte Organisationen	Einheitliche Analyseplattform	Bereitgestellt/Pay-per-Use	Kombiniert Warehouse & Big Data
ClickHouse	Echtzeit-Analyse-Dashboards	Spaltenorientierte Datenbank	Open-Source/Managed	Wahnsinnig schnelle Abfragegeschwindigkeit
PostgreSQL	Volle Kontrolle & Kosteneffizienz	Relationale Datenbank	Open-Source (Kostenlos)	Kein Vendor Lock-in & Flexibilität

Die 6 besten Snowflake-Alternativen für Ihre Datenstrategie im Jahr 2025

Okay, kommen wir zum Wesentlichen. Hier ist ein detaillierterer Blick auf jeden der sechs Top-Kandidaten.

1. Databricks

Databricks ist wahrscheinlich der direkteste Konkurrent von Snowflake, und das aus gutem Grund. Sie haben die „Lakehouse“-Idee entwickelt, die versucht, Ihnen das Beste aus beiden Welten zu bieten: den günstigen, flexiblen Speicher eines Data Lakes kombiniert mit der Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit eines Data Warehouses. Das macht es zu einem Kraftpaket für Unternehmen, die Data Engineering, SQL-Analysen und maschinelles Lernen an einem Ort durchführen möchten.

• Am besten für: Teams mit großen KI- und Machine-Learning-Zielen sowie Data Engineers, die eine Plattform benötigen, um sowohl saubere, strukturierte Daten als auch unordentliche, unstrukturierte Daten zu verarbeiten.

• Vorteile: Es ist fantastisch für Machine-Learning-Projekte, kann so ziemlich alle Daten verarbeiten, die Sie sich vorstellen können, und basiert auf offenen Standards wie Apache Spark und Delta Lake, was bedeutet, dass Sie weniger gebunden sind.

• Nachteile: Es ist definitiv komplexer als Snowflake. Wenn Sie nur BI-Berichte ausführen, fühlt sich diese Plattform vielleicht an, als würden Sie mit Kanonen auf Spatzen schießen.

• Preise: Databricks hat ein verbrauchsbasiertes Modell, das in Databricks Units (DBUs) pro Stunde berechnet wird. Die Kosten für eine DBU ändern sich je nach benötigter Rechenleistung und Ihrem Cloud-Anbieter, aber für Data Warehousing beginnen sie bei etwa 0,22 $/DBU.

2. Google BigQuery

Google BigQuery ist das, was man bekommt, wenn man sich wünscht, dass all die nervigen Teile der Verwaltung eines Data Warehouses einfach verschwinden würden. Es ist vollständig verwaltet und serverless, sodass Sie sich nie um die Bereitstellung von Servern oder die Verwaltung von Clustern kümmern müssen. Sie laden einfach Ihre Daten und fangen an, Fragen zu stellen. Es skaliert im Hintergrund automatisch und macht es super einfach, mit riesigen Datenmengen zu beginnen.

• Am besten für: Jeden, der bereits die Google Cloud Platform (GCP) nutzt, oder Teams, die 100 % ihrer Zeit mit Analysen und null Zeit mit Infrastruktur verbringen möchten.

• Vorteile: Das serverlose Modell ist ein Traum in Sachen Einfachheit. Die Preisgestaltung pro Abfrage kann unglaublich günstig sein, wenn Sie nicht ständig Abfragen ausführen, und die integrierten Machine-Learning-Funktionen sind eine nette Ergänzung.

• Nachteile: Dieses Pay-per-Query-Modell kann sich als Bumerang erweisen. Wenn Sie viele Benutzer haben, die viele Abfragen ausführen, können die Kosten unvorhersehbar werden und schnell ansteigen. Sie haben auch nicht so viel feingranulare Kontrolle über die Leistung.

• Preise: BigQuery hat zwei Hauptpreisoptionen. Das On-Demand-Modell berechnet Ihnen die Datenmenge, die Ihre Abfrage scannt, beginnend bei etwa 6,25 $ pro Terabyte (und Ihr erstes TB pro Monat ist kostenlos). Für vorhersehbarere Rechnungen können Sie dedizierte Rechen-„Slots“ kaufen, was bei etwa 0,04 $ pro Slot-Stunde beginnt.

3. Amazon Redshift

Als einer der ursprünglichen Akteure im Bereich Cloud Data Warehouse ist Amazon Redshift eine ausgereifte, leistungsstarke und sehr robuste Wahl. Es ist ein verwaltetes, clusterbasiertes System, das direkt in die AWS-Struktur eingewoben ist. Wenn Ihr Unternehmen auf AWS läuft, fühlt sich Redshift oft wie die natürlichste Wahl an.

• Am besten für: Unternehmen, die voll und ganz auf AWS setzen und ein vorhersehbares, hochleistungsfähiges Warehouse für ihre BI- und Analysetools benötigen.

• Vorteile: Die Verbindung zu anderen AWS-Diensten wie S3 und Glue ist absolut nahtlos. Die Preisgestaltung ist viel vorhersehbarer, insbesondere mit reservierten Instanzen, und die Leistung bei strukturierten Daten ist absolut solide.

• Nachteile: Es ist nicht so flexibel wie Snowflake, da Rechenleistung und Speicher enger miteinander verknüpft sind. Es erfordert auch etwas mehr manuellen Aufwand bei der Feinabstimmung und Verwaltung, um die bestmögliche Leistung zu erzielen.

• Preise: Die Preise von Redshift basieren auf dem Server-Cluster, den Sie einrichten. Die On-Demand-Preise beginnen bei 0,25 $ pro Stunde für einen Basisknoten. Wenn Sie wissen, dass Sie es für eine Weile nutzen werden, können Sie große Rabatte (bis zu 75 %) erhalten, indem Sie sich für 1- oder 3-jährige Reserved Instances verpflichten. Es gibt auch eine Serverless-Option, die bei 0,36 $ pro RPU-Stunde beginnt.

4. Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics ist Microsofts ehrgeiziger Versuch, einen Dienst zu schaffen, der alle Ihre Daten beherrscht. Es bündelt ein Data Warehouse, Big-Data-Verarbeitung mit Spark und Datenintegrationstools in einem einzigen Arbeitsbereich.

• Am besten für: Unternehmen, die stark in die Microsoft Azure-Welt investiert sind und Tools wie Power BI und Azure Machine Learning verwenden.

• Vorteile: Die Art und Weise, wie es mit anderen Azure-Diensten zusammenarbeitet, ist fantastisch. Es gibt Ihnen auch die Flexibilität, zwischen vorkonfigurierten Ressourcen für vorhersehbare Workloads oder einem serverlosen Modell für zufällige, einmalige Abfragen zu wählen.

• Nachteile: Es packt viel hinein, was die Einrichtung und Verwaltung kompliziert machen kann. Seine Datenaustauschfunktionen fühlen sich auch nicht ganz so ausgefeilt an wie die von Snowflake.

• Preise: Das Preismodell ist flexibel, aber es kann etwas verwirrend sein, es zu durchblicken. Bei der serverlosen Option zahlen Sie pro Terabyte verarbeiteter Daten (ca. 5 $/TB). Für dedizierte Ressourcen zahlen Sie für „Data Warehouse Units“ (DWUs), die bei etwa 1,51 $ pro Stunde beginnen.

5. ClickHouse

ClickHouse ist ein ganz anderes Kaliber. Es ist eine spaltenorientierte Open-Source-Datenbank, die für eine einzige Sache gebaut wurde: unglaubliche Geschwindigkeit. Es ist ein Monster bei analytischen Echtzeit-Abfragen (OLAP) und kann Milliarden von Datenzeilen im Handumdrehen durchkauen. Obwohl es Snowflake nicht für jeden einzelnen Anwendungsfall ersetzen wird, ist es für die Bereitstellung schneller, interaktiver Dashboards so gut wie unschlagbar.

• Am besten für: Echtzeit-Analysen, das Durchsuchen von Protokolldaten und das Erstellen von benutzerorientierten Dashboards, bei denen Sie sofort Antworten benötigen.

• Vorteile: Es ist für Analysen lächerlich schnell. Da es Open-Source ist, ist es sehr budgetfreundlich und darauf ausgelegt, über eine Reihe von Servern skaliert zu werden.

• Nachteile: Es ist keine sofort einsatzbereite, verwaltete All-in-One-Lösung, daher fehlen ihm einige der benutzerfreundlichen Sicherheits- und Governance-Funktionen von Snowflake. Betrachten Sie es als ein spezialisiertes Werkzeug, nicht als ein allgemeines.

• Preise: Die Open-Source-Software ist kostenlos; Sie zahlen nur für die Server, auf denen Sie sie ausführen. Wenn Sie eine verwaltete Version wünschen, hat ClickHouse Cloud Pläne, bei denen der Speicher etwa 25 $/TB pro Monat kostet und die Rechenleistung bei etwa 0,30 $ pro Einheit pro Stunde beginnt.

6. PostgreSQL

Sie denken vielleicht: „Moment, ist PostgreSQL nicht eine normale Datenbank für Anwendungen?“ Und Sie haben Recht. Aber für kleine bis mittlere Analyseanforderungen kann eine gut konfigurierte Postgres-Instanz ein überraschend gutes und extrem günstiges Data Warehouse sein. Es gibt Ihnen die totale Kontrolle und bedeutet, dass Sie sich nie um Vendor Lock-in sorgen müssen.

• Am besten für: Startups, kleine Teams oder jeden, dem Kontrolle und Kosteneinsparungen wichtiger sind als alles andere und der über das technische Know-how verfügt, um seine eigene Datenbank zu verwalten.

• Vorteile: Es ist vollständig kostenlos und Open-Source. Es gibt ein riesiges Ökosystem von Tools und Erweiterungen dafür, und Sie sind nie an die Plattform eines einzelnen Unternehmens gebunden.

• Nachteile: Dies ist die ultimative Do-it-yourself-Lösung. Sie benötigen ernsthaftes internes Fachwissen, um es für umfangreiche Analysen zu verwalten, abzustimmen und zu skalieren. Es trennt auch Rechenleistung und Speicher nicht auf die clevere Weise, wie es moderne Cloud-Warehouses tun.

• Preise: Die Software ist kostenlos. Sie zahlen nur für die Cloud-Server und den Speicher, auf dem Sie sie betreiben möchten.

Wie Sie die richtige Snowflake-Alternative für Ihr Team auswählen

Also, wie treffen Sie tatsächlich eine Entscheidung? Die „beste“ Plattform ist wirklich nur die, die zu Ihren spezifischen Bedürfnissen passt. Hier ist eine schnelle Denkweise dazu:

• Sind Sie eng an einen Cloud-Anbieter gebunden? Dann ist die Verwendung ihres nativen Tools (Redshift für AWS, BigQuery für GCP, Synapse für Azure) normalerweise der einfachste Weg. Sie erhalten reibungslosere Integrationen und sparen wahrscheinlich etwas Geld bei den Datenübertragungsgebühren.

• Liegt Ihr Hauptaugenmerk auf KI und maschinellem Lernen? Databricks ist der klare Spitzenreiter. Es wurde für diese Art von Aufgaben entwickelt und bietet eine viel kohärentere Erfahrung für Datenwissenschaftler.

• Benötigen Sie blitzschnelle Echtzeit-Dashboards? Eine spezialisierte Engine wie ClickHouse gibt Ihnen diese Antwortzeit im Sub-Sekunden-Bereich, mit der Allzweck-Warehouses manchmal zu kämpfen haben.

• Sind Budget und Kontrolle Ihre absoluten Top-Prioritäten? Dann ist eine Open-Source-Option wie PostgreSQL unschlagbar. Sie gibt Ihnen völlige Freiheit, vorausgesetzt, Sie haben das Team, um sie zu verwalten.

Dieses Video bietet einen Vergleich von Snowflake, BigQuery und ClickHouse, um Ihnen beim Aufbau kosteneffizienter Analysen zu helfen.

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