Snowflake vs. BigQuery: Der ultimative Vergleich 2025

Die Wahl des richtigen Cloud Data Warehouse ist eine wichtige Entscheidung für Ihr Unternehmen. Es ist das Fundament für all Ihre Analysen und Business Intelligence und ermöglicht es Ihnen letztendlich, intelligente, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie sich umsehen, tauchen immer wieder zwei Namen auf: Snowflake und Google BigQuery.

Obwohl beide hervorragende Arbeit leisten, basieren sie auf völlig unterschiedlichen Konzepten. Bei Snowflake dreht sich alles um Flexibilität und die Unabhängigkeit von einem einzigen Cloud-Anbieter. BigQuery hingegen bietet eine einfache, serverlose Erfahrung, die direkt in das Google Cloud-Ökosystem integriert ist.

Dieser Leitfaden wird die wirklichen Unterschiede zwischen ihnen aufschlüsseln. Wir werden uns mit ihrer Architektur, Preisgestaltung, Leistung und ihren Funktionen befassen, um Ihnen zu helfen, herauszufinden, welche Lösung für Ihr Unternehmen im Jahr 2025 am sinnvollsten ist.

Was ist Snowflake vs. BigQuery?

Oberflächlich betrachtet sehen Snowflake und BigQuery ziemlich ähnlich aus. Beide sind moderne Cloud Data Warehouses, die dafür entwickelt wurden, riesige Datenmengen zu verarbeiten. Sie speichern Daten in Spalten, verwenden eine Technik namens Massively Parallel Processing (MPP), um Abfragen schnell auszuführen, und ermöglichen es Ihnen, Speicher und Rechenleistung getrennt voneinander zu bezahlen. Aber hier enden die Gemeinsamkeiten.

Was ist Snowflake?

Snowflake ist eine cloud-native Datenplattform, die praktisch überall laufen kann. Sie können sie auf Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder der Google Cloud Platform (GCP) einrichten. Ihre Kernidee ist es, Speicher und Rechenleistung vollständig voneinander zu trennen. Das bedeutet, dass Sie Ihren Speicher mit wachsendem Datenvolumen skalieren können, ohne für mehr Rechenleistung bezahlen zu müssen, was Ihnen eine genaue Kontrolle über Leistung und Kosten gibt.

Sein größter Vorteil ist die Flexibilität. Sie können dedizierte Rechencluster (die sie „virtuelle Warehouses“ nennen) für verschiedene Teams erstellen. Wenn Ihr Data-Science-Team also einen riesigen Job ausführt, wird es die Dashboards, auf die sich Ihr Finanzteam verlässt, nicht verlangsamen. Diese Fähigkeit zur Isolierung von Workloads sowie die Multi-Cloud-Unterstützung machen es zu einer großartigen Wahl für Unternehmen, die es vermeiden möchten, an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein.

Was ist BigQuery?

BigQuery ist das vollständig verwaltete, serverlose Data Warehouse von Google Cloud. Das Wort „serverlos“ ist hier der Schlüssel. Mit BigQuery sehen oder denken Sie nie über die zugrunde liegende Infrastruktur nach. Sie müssen keine Cluster einrichten oder virtuelle Warehouses verwalten. Sie laden einfach Ihre Daten und beginnen, Fragen zu stellen. Google kümmert sich hinter den Kulissen um das gesamte Ressourcenmanagement und die Skalierung und nutzt dabei seine eigene leistungsstarke Technologie wie Dremel und Colossus.

Der Hauptvorteil ist die einfache Inbetriebnahme. Sie können innerhalb von Minuten von null auf ein Data Warehouse kommen und Petabytes an Daten abfragen, ohne sich um Server kümmern zu müssen. Dies, zusammen mit der nahtlosen Anbindung an andere Google Cloud-Tools, macht es zu einer fantastischen Option für Teams, die einfach nur so schnell wie möglich zu den Erkenntnissen gelangen wollen.

Snowflake vs. BigQuery-Architektur: Flexibilität vs. Einfachheit

Der architektonische Unterschied zwischen Snowflake und BigQuery ist der wichtigste Punkt, den man verstehen muss, da er alles andere beeinflusst, von den Kosten bis zur Arbeitsweise Ihres Teams.

Snowflakes Multi-Cluster-Shared-Data-Architektur

Snowflakes Aufbau hat drei verschiedene Schichten, die jeweils unabhängig voneinander skaliert werden können:

1. Zentralisierter Speicher: Hier befinden sich alle Ihre Daten. Snowflake nutzt einfach den Speicherdienst Ihres gewählten Cloud-Anbieters, wie AWS S3, Azure Blob Storage oder Google Cloud Storage.

2. Multi-Cluster-Rechenleistung: Hier finden die Abfragen statt. Sie führen sie mit „virtuellen Warehouses“ aus, die einfach Cluster von Rechenressourcen sind. Das Coole daran ist, dass Sie mehrere Warehouses unterschiedlicher Größe gleichzeitig betreiben können, die alle auf dieselben Daten zugreifen. Sie könnten ein kleines für BI-Tools, ein riesiges für große Datentransformationsjobs und ein weiteres nur für einige wenige Datenwissenschaftler haben. Sie werden sich nicht gegenseitig in die Quere kommen.

3. Cloud-Dienste: Dies ist das Gehirn des Betriebs. Es ist eine Sammlung von Diensten, die alles von der Abfrageplanung und Sicherheit bis hin zu Metadaten und Infrastruktur verwaltet. Es ist das, was das ganze System reibungslos laufen lässt, ohne dass Sie eingreifen müssen.

BigQuery's serverlose Architektur

Die Architektur von BigQuery ist absichtlich eine Art „Blackbox“. Als Benutzer schreiben Sie einfach SQL-Abfragen, und die riesige Infrastruktur von Google kümmert sich um den Rest. Was unter der Haube passiert, ist eine Kombination aus ernsthafter Technologie:

• Dremel: Die Abfrage-Engine, die Ihr SQL entgegennimmt, es in winzige Teile zerlegt und es gleichzeitig auf Tausenden von Servern ausführt.

• Colossus: Googles internes Dateisystem, das Ihre Daten speichert und die gesamte Replikation und Wiederherstellung übernimmt.

• Jupiter: Das superschnelle interne Netzwerk, das Daten zwischen Speicher (Colossus) und Rechenleistung (Dremel) hin- und herschickt.

Das Fazit für Sie ist, dass Sie nichts davon verwalten müssen. BigQuery skaliert automatisch, um Ihre Abfragen zu bewältigen, egal ob Sie eine winzige Tabelle oder eine Petabyte-große Tabelle scannen. Es gibt keine Einstellungen, die angepasst oder Warehouses, die konfiguriert werden müssen.

Warum die Architektur für Ihr Team wichtig ist

Die Wahl läuft wirklich auf die Entscheidung zwischen Kontrolle und Komfort hinaus.

• Snowflake ist für Teams, die feingranulare Kontrolle wollen. Sie können Ihr Budget und Ihre Leistung präzise verwalten, indem Sie leistungsstarke Warehouses für anspruchsvolle Aufgaben hochfahren und sie dann wieder herunterfahren, um Geld zu sparen. Es ist ideal für Organisationen mit vielen verschiedenen Teams, die gleichzeitig Abfragen ausführen und für alle eine garantierte Leistung benötigen.

• BigQuery ist für Teams, die Einfachheit und Geschwindigkeit schätzen. Wenn Sie keine Zeit für die Verwaltung der Infrastruktur aufwenden möchten und einen unkomplizierten Ansatz bevorzugen, ist es eine großartige Lösung. Sie erhalten unglaubliche Leistung ohne den administrativen Aufwand.

Snowflake vs. BigQuery-Preismodelle: Granulare Kontrolle vs. vorhersagbare Einfachheit

Die Preisgestaltung ist ein weiterer Bereich, in dem sich diese beiden Plattformen stark unterscheiden, und sie kann Ihre Endabrechnung je nach Nutzungsmuster erheblich beeinflussen. Beide berechnen Rechenleistung und Speicher getrennt, aber sie stellen sie auf sehr unterschiedliche Weise in Rechnung.

Snowflakes Preisgestaltung erklärt

Snowflakes Preisgestaltung basiert vollständig auf der Nutzung. Sie zahlen für zwei Dinge:

• Rechenleistung: Diese wird in „Snowflake Credits“ abgerechnet und Sie zahlen sekundengenau (mit einem Minimum von einer Minute). Die Credits, die Sie verbrauchen, hängen von der Größe des von Ihnen betriebenen virtuellen Warehouses ab. Sobald Sie ein Warehouse anhalten, stoppt die Abrechnung.

• Speicher: Dies ist ein separater, pauschaler Preis pro Terabyte und Monat. Die Kosten können je nach Region und ob Sie sich für eine nutzungsbasierte Zahlung oder eine Vorauszahlung für Kapazitäten entscheiden, um einen Rabatt zu erhalten, variieren.

Hier ist ein kurzer Überblick über ihre On-Demand-Preise. Denken Sie daran, dass dies Schätzungen sind und Sie immer die offizielle Snowflake-Preisseite für die neuesten Zahlen überprüfen sollten.

Edition	Rechenleistung (On-Demand, pro Credit)	Wichtige Funktionen
Standard	~2,00 $	Kernfunktionalität, 1 Tag Time Travel, vollständig verwaltet.
Enterprise	~3,00 $	Alle Standard-Funktionen + Multi-Cluster-Warehouses, bis zu 90 Tage Time Travel.
Business Critical	~4,00 $	Alle Enterprise-Funktionen + Erweiterte Sicherheit & Compliance (z. B. HIPAA).

BigQuery's Preisgestaltung erklärt

BigQuery trennt ebenfalls Rechenleistung und Speicher, bietet Ihnen aber mehr Optionen, wie Sie für die Rechenleistung bezahlen.

• Rechenleistung: Sie können zwischen zwei Modellen wählen:

  1. On-Demand: Sie zahlen für die Datenmenge, die Ihre Abfragen scannen (z. B. Dollar pro Terabyte). Dies ist perfekt, wenn Sie gerade anfangen oder Workloads haben, die schwer vorherzusagen sind.
  2. Kapazität (Editions): Sie zahlen einen pauschalen Stundensatz für dedizierte Verarbeitungskapazität, gemessen in „Slots“ (die wie virtuelle CPUs sind). Dies gibt Ihnen vorhersehbare Kosten für konsistente, hochvolumige Arbeit.

• Speicher: Wird pro Gigabyte pro Monat abgerechnet. Ein netter Vorteil ist, dass der Speicherpreis für eine Tabelle automatisch halbiert wird, wenn sie 90 Tage lang nicht geändert wird.

Hier ist eine vereinfachte Aufschlüsselung. Auch hier gilt: Für die genauesten Details besuchen Sie die offizielle BigQuery-Preisseite.

Modell	Preis für Rechenleistung	Speicherpreis (pro GiB/Monat)	Am besten geeignet für
On-Demand	~6,25 $ pro gescanntem TiB (erstes TiB kostenlos)	~0,02 $ (Aktiv), ~0,01 $ (Langzeit)	Ad-hoc-Abfragen, unvorhersehbare Workloads, Einstieg.
Kapazität (Standard Edition)	~0,04 $ pro Slot-Stunde (Pay-as-you-go)	~0,02 $ (Aktiv), ~0,01 $ (Langzeit)	Konsistente, vorhersehbare Workloads mit Bedarf an stabilen Kosten.

Einige Kostenszenarien

• Lastspitzen: Denken Sie an ein Marketingteam, das einmal pro Woche einige große, komplizierte Abfragen durchführt, um Kampagnenergebnisse zu analysieren. Mit dem On-Demand-Modell von BigQuery würden sie nur für die Daten bezahlen, die in diesen spezifischen Momenten gescannt werden, was sehr günstig sein könnte.

• Konsistente BI-Workloads: Ein Unternehmen mit BI-Dashboards, die rund um die Uhr mit Abfragen bombardiert werden, könnte Snowflake als vorhersehbarer empfinden. Sie könnten ein kleines, dediziertes Warehouse rund um die Uhr für einen konstanten monatlichen Betrag betreiben.

• ETL und Data Science: Ein Data-Engineering-Team, das jede Nacht für ein paar Stunden eine enorme Menge an Leistung benötigt, könnte ein riesiges Snowflake-Warehouse hochfahren, seine Jobs ausführen und es dann wieder herunterfahren und nur für die genaue Zeit bezahlen, in der es aktiv war.

Snowflake vs. BigQuery: Leistung, Ökosystem und wichtige Funktionen

Über Architektur und Preis hinaus geben oft die kleinen Details und die umgebenden Tools den Ausschlag für die endgültige Entscheidung.

Leistung und Skalierbarkeit

Um es klar zu sagen: Beide Plattformen sind bei hoher Skalierung unglaublich schnell. Bei den meisten Jobs werden Sie wahrscheinlich keinen großen Leistungsunterschied feststellen. Der wirkliche Unterschied liegt darin, wie Sie diese Leistung verwalten.

• Snowflake: Die Leistung ist direkt an die Größe Ihres virtuellen Warehouses gebunden. Wenn eine Abfrage langsam ist, haben Sie eine einfache Lösung: Machen Sie das Warehouse größer. Dies gibt Ihnen einen direkten Hebel, um die Leistung bei Bedarf zu steigern.

• BigQuery: Die Leistung wird vollständig von Google verwaltet. Es ist dafür bekannt, automatisch Tausende von Slots auf große Abfragen zu werfen, was es für Ad-hoc-Analysen ohne jegliches Tuning blitzschnell macht. Sie vertrauen im Grunde darauf, dass Google es regelt, und sie sind sehr gut darin.

Ökosystem und Integrationen

Hier beginnt Ihr aktueller Tech-Stack wirklich eine Rolle zu spielen.

• Snowflake: Sein Hauptvorteil ist, dass es Cloud-agnostisch ist. Da es auf AWS, Azure und GCP läuft, ist es die natürliche Wahl für Unternehmen mit einer Multi-Cloud-Strategie oder solche, die es vermeiden wollen, an ein einziges Ökosystem gebunden zu sein.

• BigQuery: Seine Stärke ist seine tiefe, native Integration mit Google Cloud. Wenn Sie bereits Tools wie Vertex AI für maschinelles Lernen oder Looker für BI verwenden, fühlt sich BigQuery weniger wie ein separates Werkzeug an, sondern mehr wie Teil einer einheitlichen Plattform.

Dieses Video bietet eine klare Aufschlüsselung der wichtigsten Unterschiede zwischen Snowflake und BigQuery, von ihren Objektstrukturen bis zu ihren Kernphilosophien.

Beide Data Warehouses eignen sich hervorragend für die Zentralisierung von Geschäftswissen, wie zum Beispiel all Ihre historischen Kundensupport-Chats. Aber während Sie diese Daten analysieren können, ist es ein völlig anderes Problem, sie in Echtzeit in die Hände Ihrer Frontline-Teams zu bekommen. Support-Mitarbeiter haben oft Schwierigkeiten, weil diese wertvollen Informationen im Data Warehouse feststecken, während andere Antworten in einem Helpdesk wie Zendesk oder einem internen Wiki wie Confluence leben.

Hier kann ein Werkzeug wie eesel AI die Punkte verbinden. Es kann aus all diesen historischen Ticketdaten in Ihrem Warehouse lernen und sie mit Ihren Live-Hilfedokumenten kombinieren, um einen KI-Agenten zu erstellen, der Ihrem Support-Team sofortige, genaue Antworten gibt.

Snowflake vs. BigQuery: Die richtige Wahl für Ihr Unternehmen treffen

Es geht nicht darum, welche Plattform „besser“ ist. Es geht darum, welche besser zu den Fähigkeiten, dem Workflow und der bestehenden Technologie Ihres Teams passt.

Faktor	Snowflake	BigQuery
Am besten geeignet für	Kontrolle, Workload-Isolation, Multi-Cloud-Strategie.	Einfachheit, Auto-Scaling, tiefe GCP-Integration.
Architektur	Entkoppelter Speicher & Rechenleistung (benutzerverwaltet).	Serverless (vollständig von Google verwaltet).
Preismodell	Zahlung für Rechenzeit (Credits) + Speicher.	Zahlung pro gescannten Daten (On-Demand) oder Kapazität (Slots) + Speicher.
Verwaltung	Gering, erfordert aber die Verwaltung virtueller Warehouses.	Nahezu null, vollständig automatisiert.
Cloud-Plattform	AWS, Azure, GCP.	Nur GCP.

Snowflake vs. BigQuery: Ihre Daten sind nur so gut wie das, was Sie damit machen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl ziemlich klar wird, sobald Sie Ihre Prioritäten kennen.

Wählen Sie Snowflake, wenn Sie Multi-Cloud-Flexibilität benötigen und eine feingranulare Kontrolle über Leistung und Kosten wünschen, um eine Vielzahl von Workloads zu verwalten.

Wählen Sie BigQuery, wenn Sie bereits in der Google Cloud-Welt zu Hause sind und eine einfache, vollständig automatisierte Erfahrung schätzen, die einfach funktioniert.

In jedem Fall sollten Sie daran denken, dass ein Data Warehouse nur der erste Schritt ist. Der wahre Wert entsteht, wenn man diese Daten tatsächlich nutzt. Ihr Data Warehouse enthält eine Goldgrube an Kundenwissen, aber Analyse allein löst Kundenprobleme nicht im entscheidenden Moment. eesel AI verbindet sich direkt mit Ihren Wissensquellen, um KI-Agenten zu betreiben, die sofortigen und genauen Support liefern. Anstatt nur vergangene Tickets zu analysieren, lernt eesel von ihnen, um Lösungen heute zu automatisieren und verwandelt Ihre gespeicherten Daten in ein echtes Werkzeug für die Frontline.