Probé las principales alternativas a BigQuery para evitar facturas inesperadas: Aquí está mi guía 2025

Google BigQuery es una tecnología increíble para el análisis masivo de datos. No me malinterpretes, es muy potente. Pero si alguna vez has abierto tu factura mensual de la nube y has sentido un vuelco en el estómago, sabes exactamente de lo que hablo. Ese susto al ver una factura inesperada es un dolor que muchos compartimos. Para muchos equipos, especialmente aquellos que trabajan con "datos medianos" (piensa en gigabytes hasta unos pocos terabytes), el coste y la complejidad pueden parecer como matar moscas a cañonazos.

Eso fue lo que me llevó a investigar mejores opciones. Esto es lo que aprendí: la mejor "alternativa" no siempre es un competidor directo. A veces, se trata de encontrar una forma totalmente diferente de resolver tu problema, una que no implique el trabajo pesado de un almacén de datos tradicional. Esta guía cubre mis 5 principales alternativas a BigQuery para 2025, desde los competidores de renombre hasta una forma más inteligente de utilizar el conocimiento de tu empresa para tareas cotidianas como la atención al cliente.

¿Qué es un almacén de datos en la nube?

Piensa en un almacén de datos en la nube como una bóveda central y súper organizada en la nube. Es donde almacenas y analizas enormes cantidades de datos de todas tus diferentes herramientas empresariales. Su trabajo principal es potenciar los paneles de inteligencia empresarial (BI), ejecutar informes y procesar números para análisis a gran escala.

Lo que hace que plataformas como BigQuery sean tan potentes son un par de trucos clave bajo la manga: el almacenamiento columnar, que hace que la lectura de datos para el análisis sea increíblemente rápida, y el procesamiento masivo en paralelo (MPP), que divide los trabajos grandes en piezas más pequeñas para realizarlos mucho más rápido.

¿Por qué la gente busca alternativas a BigQuery?

No se trata solo del dinero, aunque definitivamente es una gran parte de ello. Hay algunas razones comunes por las que los equipos comienzan a buscar una salida.

• Costes impredecibles: El precio bajo demanda de BigQuery se basa en la cantidad de datos que escanean tus consultas. Suena simple, ¿verdad? El problema es que puede dar lugar a facturas que varían enormemente. Una consulta mal hecha de un analista o un panel que se actualiza con demasiada frecuencia puede escanear accidentalmente terabytes de datos, acumulando costes antes de que te des cuenta.

• El quebradero de cabeza de la gestión: Google lo comercializa como "serverless", pero sacar el máximo provecho de BigQuery (y mantener los costes bajos) requiere una sorprendente cantidad de trabajo de ingeniería de datos. Tienes que pensar constantemente en particionar y agrupar tus tablas. Esto se convierte en un impuesto oculto sobre el tiempo de tu equipo, especialmente si intentas operar de forma austera.

• Sentirse atrapado: BigQuery está estrechamente ligado a Google Cloud Platform (GCP). Si quieres la libertad de usar otros proveedores de la nube como AWS o Azure, mover todos tus datos y flujos de trabajo fuera de BigQuery es un proyecto masivo.

• Usar la herramienta equivocada para el trabajo: Seamos honestos, a veces no necesitas análisis a escala de petabytes. Solo necesitas una respuesta rápida y fiable para un empleado o un cliente. Usar un almacén de datos completo para esto es una exageración total. Es como construir una autopista de seis carriles solo para ir a casa de tu vecino.

Cómo elegí las mejores alternativas a BigQuery

Para elaborar esta lista, me centré en algunas cosas que realmente importan cuando estás pensando en hacer un cambio.

• Modelo de precios: ¿Es claro y predecible? ¿Ofrece un buen valor, ya sea que estés ejecutando unos pocos trabajos enormes o toneladas de consultas pequeñas e interactivas?

• Rendimiento y escalabilidad: ¿Qué tan rápido funciona realmente? ¿Puede crecer con tu negocio sin necesidad de un equipo de ingenieros que lo supervise 24/7?

• Facilidad de uso y gestión: ¿Cuánta habilidad técnica necesitas para configurarlo? ¿Puedes probarlo por tu cuenta o te ves obligado a pasar por una docena de llamadas de ventas primero?

• Para qué está diseñado: ¿Es una herramienta de propósito general para cualquier tipo de análisis, o está diseñada para algo específico, como paneles en tiempo real o para resolver problemas operativos como la automatización del soporte?

Una comparación rápida de las principales alternativas a BigQuery

Herramienta	Ideal para	Modelo de precios	Diferenciador clave
eesel AI	Activar el conocimiento de la empresa para soporte y preguntas y respuestas internas	Por interacción, planes predecibles	Se pone en marcha en minutos; automatiza acciones, no solo análisis
Snowflake	Flexibilidad multicloud y escala empresarial	Basado en el uso (créditos de computación)	Almacenamiento y computación desacoplados
Amazon Redshift	Integración profunda con AWS y ajuste de rendimiento	Por hora para clústeres aprovisionados o serverless	Arquitectura de Procesamiento Masivo en Paralelo (MPP)
Azure Synapse Analytics	Analítica unificada dentro del ecosistema de Microsoft	Por hora (DWU) o por TB procesado	Combina el almacenamiento de datos y el análisis de big data
ClickHouse	Analítica en tiempo real y flexibilidad de código abierto	Código abierto (gratis) o en la nube (basado en el uso)	Rendimiento ultrarrápido para consultas OLAP

Las 5 mejores alternativas y competidores de BigQuery en 2025

Aquí tienes un vistazo más de cerca a las plataformas que pasaron el corte.

1. eesel AI

En lugar de ser solo otro almacén de datos, eesel AI ofrece una forma completamente diferente de obtener valor de los datos de tu empresa. En lugar de canalizar todo tu conocimiento a un almacén para que los analistas lo exploren más tarde, eesel AI se conecta directamente a las herramientas que ya usas, como tu servicio de asistencia, Confluence y Google Docs, y utiliza la IA para dar respuestas instantáneas y automatizar tareas. Resuelve problemas empresariales reales como el soporte de primera línea y las preguntas y respuestas internas sin el maratón de ingeniería de datos.

Esta infografía muestra cómo eesel AI se conecta a varias herramientas de la empresa para crear una base de conocimiento centralizada que proporciona respuestas instantáneas y automatiza tareas, ofreciendo un enfoque diferente en comparación con las alternativas tradicionales a BigQuery.::

Puedes tenerlo configurado de verdad en minutos, no en meses. La plataforma aprende de tus tickets de soporte pasados y documentos internos, por lo que proporciona respuestas precisas y contextuales desde el principio.

Pros:

• Configuración increíblemente sencilla: Puedes ponerte en marcha en pocos minutos con integraciones de un solo clic. No necesitas hablar con un vendedor solo para ver si funciona para ti.

• Unifica tu conocimiento existente: Se conecta directamente donde ya reside tu conocimiento, por lo que no tienes que mover nada.

• Pruebas sin riesgo: Tiene un excelente modo de simulación que te permite probar la IA en tus tickets de soporte históricos. Esto te muestra el ROI exacto antes de que lo actives para clientes reales.

Una captura de pantalla del modo de simulación de eesel AI, una característica clave que la convierte en una de las alternativas más prácticas a BigQuery para la automatización del soporte al mostrar el ROI proyectado.::

Contras:

• No es un almacén de datos. Está diseñado para tareas operativas (responder tickets de soporte, gestionar preguntas internas), no para proyectos de BI a gran escala o de ciencia de datos.

• Se centra en el conocimiento no estructurado y semiestructurado como el texto, no en los conjuntos de datos relacionales complejos que usarías para un análisis profundo.

Precios:

eesel AI tiene planes claros y predecibles basados en "interacciones de IA" (una respuesta o acción de la IA). De esta manera, no se te penaliza con tarifas por resolución por tener un mes muy ocupado.

Se muestran los planes de precios de eesel AI, destacando el modelo predecible basado en interacciones que contrasta con los precios basados en el consumo de muchas alternativas a BigQuery.::

• Plan Team: 299 $/mes (239 $/mes si se factura anualmente) para hasta 1000 interacciones y 3 bots.

• Plan Business: 799 $/mes (639 $/mes si se factura anualmente) para hasta 3000 interacciones, bots ilimitados y desbloquea el entrenamiento con tickets pasados y acciones de IA.

• Plan Custom: Para interacciones ilimitadas y necesidades más avanzadas.

Conclusión: Si tu objetivo principal es reducir los tickets de soporte, responder más rápido a las preguntas de los empleados o automatizar tareas repetitivas, eesel AI es un camino mucho más rápido, sencillo y directo que construir una compleja pila de análisis en BigQuery.

2. Snowflake

Snowflake es probablemente el primer nombre que viene a la mente cuando piensas en alternativas a BigQuery, y por una buena razón. Es una plataforma de datos nativa de la nube conocida por su arquitectura única que separa el almacenamiento de la computación. En términos sencillos, esto significa que puedes escalar tu potencia de procesamiento hacia arriba o hacia abajo sin tocar tu almacenamiento, y viceversa. Es como poder mejorar el motor de tu coche sin tener que comprar un coche nuevo entero.

Su enfoque multicloud es una gran ventaja, ya que funciona en AWS, Azure y GCP, liberándote de estar atado a un solo proveedor. El autoescalado y los precios por segundo para la computación te dan un control mucho mejor sobre tus costes, lo que puede parecer mucho más predecible que el modelo de BigQuery de "paga por lo que escaneas".

Pros:

• Escalar el almacenamiento y la computación de forma independiente es una gran ayuda para gestionar los costes.

• Excelente soporte multicloud y fácil intercambio de datos entre diferentes nubes.

• Una interfaz SQL limpia y fácil de usar que a los equipos de datos les encanta.

Contras:

• El precio de pago por uso puede seguir siendo caro si no prestas atención. Tienes que supervisar activamente tu uso para evitar sorpresas.

• No tiene herramientas integradas para la ingesta de datos (ETL), por lo que necesitarás otras herramientas para introducir tus datos en el almacén en primer lugar.

Precios:

Los precios de Snowflake se basan en créditos, que se utilizan para el tiempo de computación. El almacenamiento se factura por separado.

• Computación: Se factura por segundo. En AWS en US East, el plan Estándar cuesta 2 $/crédito y el Enterprise 3 $/crédito.

• Almacenamiento: El almacenamiento bajo demanda cuesta alrededor de 23 $ por TB al mes, con descuentos si precompras capacidad.

• Hay disponible una prueba gratuita de 30 días para empezar.

Conclusión: Snowflake es una opción fantástica para empresas que quieren un almacén de datos flexible y de alto rendimiento y que están comprometidas con una estrategia multicloud.

3. Amazon Redshift

Como uno de los almacenes de datos en la nube originales, Amazon Redshift es una plataforma madura y potente que puede manejar petabytes de datos. Está integrado directamente en el ecosistema de AWS y utiliza una arquitectura de procesamiento masivo en paralelo (MPP) para ofrecer consultas rápidas sobre enormes conjuntos de datos.

Para las empresas que ya están inmersas en el mundo de AWS, Redshift es una elección natural. Se conecta sin problemas con servicios como S3, Glue y SageMaker. El precio puede ser muy atractivo, especialmente si tienes cargas de trabajo predecibles y puedes usar instancias reservadas. También te da más control manual sobre tu clúster que BigQuery, lo cual es una ventaja para los equipos a los que les encanta experimentar y ajustar el rendimiento.

Pros:

• Integración profunda y sin fisuras con todo el ecosistema de AWS.

• Rendimiento sólido y fiable para consultas analíticas complejas.

• Puede ser muy rentable si tu carga de trabajo es predecible y usas instancias reservadas.

Contras:

• Requiere una gestión más práctica (como dimensionar clústeres y hacer mantenimiento) en comparación con otras opciones.

• El escalado no siempre es fluido; redimensionar un clúster a veces puede requerir tiempo de inactividad.

Precios:

Los precios de Redshift pueden ser un poco complejos, con dos modelos principales:

• Clústeres aprovisionados: Pagas por hora por los nodos de tu clúster. Por ejemplo, un nodo "ra3.xlplus" cuesta alrededor de 1.086 $/hora bajo demanda. Puedes obtener grandes descuentos (hasta el 75 %) comprometiéndote a instancias reservadas de 1 o 3 años.

• Redshift Serverless: Escala automáticamente y pagas por segundo por la capacidad que usas cuando el almacén está activo, medida en Unidades de Procesamiento de Redshift (RPU). Cuesta alrededor de 0.36 $ por RPU-hora.

• Hay disponible una prueba gratuita para nuevos usuarios.

Conclusión: Redshift es la mejor opción para equipos comprometidos con el ecosistema de AWS que necesitan un almacén de datos potente y económico y se sienten cómodos con un poco de gestión práctica.

4. Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics es el ambicioso intento de Microsoft de crear una plataforma de análisis todo en uno. Reúne el almacenamiento de datos empresarial, el procesamiento de big data (con Apache Spark) y la integración de datos en un único servicio.

Su mayor atractivo es la experiencia unificada que ofrece a los equipos que ya están en el mundo de Azure. Te permite consultar datos de diferentes lugares utilizando recursos bajo demanda sin servidor o clústeres aprovisionados. Además, tiene integraciones profundas con otras herramientas de Microsoft como Power BI y Azure Machine Learning, lo que es una gran ventaja para las organizaciones que funcionan con Microsoft.

Pros:

• Una plataforma verdaderamente unificada para el almacenamiento de datos, big data y ETL.

• Integración nativa y sin fisuras con otros servicios de Azure.

• Opciones de computación flexibles que te permiten elegir entre recursos aprovisionados o un modelo sin servidor.

Contras:

• Con tantas características incluidas, puede ser complejo y tener una curva de aprendizaje pronunciada.

• Realmente solo es una gran opción si ya estás muy invertido en el ecosistema de Microsoft y Azure.

Precios:

Los precios de Azure Synapse son de pago por uso y tienen varias partes diferentes:

• Grupo de SQL sin servidor: Pagas por terabyte de datos procesados, a partir de unos 5 $ por TB.

• Grupo de SQL dedicado: Pagas por Unidades de Almacenamiento de Datos (DWU) aprovisionadas. "DW100c" comienza en aproximadamente 1.21 $/hora, con la capacidad reservada ofreciendo grandes ahorros.

• Integración de datos: Se te cobra por las actividades de canalización y la ejecución del flujo de datos.

• Hay disponible una prueba gratuita de 12 meses con servicios limitados.

Conclusión: Para las empresas que operan en Azure, Synapse es una opción atractiva que agrupa todo el ciclo de vida del análisis bajo un mismo techo.

5. ClickHouse

ClickHouse es una base de datos columnar de código abierto creada para una cosa: la velocidad. Está diseñada específicamente para análisis en tiempo real y procesamiento analítico en línea (OLAP). Su fama se debe a su rendimiento alucinante: puede procesar petabytes de datos y generar informes analíticos en milisegundos.

Si tu objetivo principal es potenciar paneles en tiempo real o análisis interactivos, ClickHouse a menudo puede superar a otros sistemas. Como es de código abierto, te ofrece una flexibilidad increíble y puede ser mucho más rentable porque solo pagas por los servidores en los que lo ejecutas.

Este vídeo ofrece trucos profesionales para crear análisis rentables, comparando algunas de las principales alternativas a BigQuery como Snowflake y ClickHouse.

Pros:

• Rendimiento de consulta ultrarrápido para cargas de trabajo analíticas.

• Es de código abierto y puede ser extremadamente rentable.

• Está diseñado para escalar horizontalmente y está construido para ser tolerante a fallos.

Contras:

• Esta no es una solución lista para usar. Requiere una habilidad técnica interna considerable para configurar, gestionar y escalar.

• No es ideal para cargas de trabajo transaccionales (como procesar pedidos individuales) y es más una herramienta especializada que un almacén de datos completo.

Precios:

• Código abierto: Gratuito para descargar y ejecutar en tus propios servidores.

• ClickHouse Cloud: Un servicio gestionado con precios basados en el uso. El plan Scale, por ejemplo, cobra alrededor de 25.30 $ por TB/mes por almacenamiento y 0.2985 $ por unidad de computación/hora en AWS en US East.

Conclusión: ClickHouse es una opción fenomenal para equipos con un fuerte componente de ingeniería que necesitan el mejor rendimiento absoluto para análisis en tiempo real y no tienen miedo de ensuciarse las manos gestionando la infraestructura.

Cómo elegir las alternativas adecuadas a BigQuery

¿Te sientes un poco atascado? Aquí tienes una lista de verificación rápida para ayudarte a decidir.

• Sé honesto sobre la escala de tus datos: ¿Realmente estás tratando con petabytes, o más bien con terabytes? Para "datos medianos", un sistema súper complejo podría ser más problemático de lo que vale.

• Determina tu carga de trabajo principal: ¿Qué intentas hacer la mayor parte del tiempo? ¿Es ejecutar informes grandes y programados? ¿Potenciar paneles de BI en vivo? ¿O obtener respuestas automáticas e instantáneas a preguntas? Elige una herramienta que esté diseñada para tu trabajo principal.

• Evalúa las habilidades de tu equipo: ¿Tienes un equipo de ingeniería de datos dedicado listo para ajustar clústeres y optimizar costes? ¿O necesitas algo que simplemente funcione sin más?

• Piensa más allá del almacén: ¿Podría tu problema de negocio resolverse de manera más directa? Para cosas como el soporte al cliente, una herramienta como eesel AI que utiliza tu conocimiento existente podría ofrecer valor mucho más rápido que un proyecto de almacenamiento de datos de seis meses.

Encontrar la alternativa a BigQuery adecuada para el trabajo

No existe una única "mejor" alternativa a BigQuery. La elección correcta para ti depende completamente de tus datos, tu presupuesto, las habilidades de tu equipo y, lo más importante, el problema real que intentas resolver.

Aunque plataformas como Snowflake y Redshift son competidores potentes para el almacenamiento de datos tradicional, no te olvides de pensar de forma diferente. Para desafíos como reducir tu volumen de tickets de soporte o darle a tu equipo acceso instantáneo al conocimiento de la empresa, una solución directa impulsada por IA puede ser mucho más efectiva. En lugar de solo analizar datos para encontrar respuestas, puedes darle a tu equipo una herramienta que entrega esas respuestas automáticamente.

¿Listo para ver cómo una plataforma de conocimiento impulsada por IA puede resolver tus desafíos de soporte sin la complejidad de un almacén de datos? Comienza tu prueba gratuita de eesel AI hoy y ponte en marcha en minutos.