Tomar decisiones inteligentes con datos ya no es solo algo bueno de tener; es la forma en que las empresas modernas se mantienen a la vanguardia. El motor de todo esto es un almacén de datos en la nube, el único lugar que todos tus datos de análisis consideran su hogar. Cuando empiezas a buscar uno, dos nombres aparecen constantemente: Amazon Redshift y Google BigQuery. Ambos son pesos pesados, pero fueron construidos con ideas muy diferentes en mente.
Intentar elegir entre ellos puede ser un poco abrumador. La mejor opción realmente se reduce a las necesidades de tu equipo, tu presupuesto y cuán involucrado quieras estar. Esta guía irá al grano en el debate de BigQuery vs Redshift, comparándolos en arquitectura, rendimiento, precio y cómo es usarlos en el día a día, para que puedas decidir cuál es el adecuado para ti.
¿Qué es un almacén de datos en la nube?
Piensa en un almacén de datos como la biblioteca central para todos los datos de tu empresa. Recopila información de todas partes: tu CRM, herramientas de ventas, plataformas de soporte, y la organiza con un propósito específico: el análisis.
No hace mucho tiempo, las empresas tenían que ejecutar estos almacenes en sus propios servidores, en algún armario. Era caro, engorroso y una auténtica pesadilla para escalar. El paso a la nube cambió las reglas del juego, ofreciendo una forma mucho más barata y flexible de manejar conjuntos de datos masivos.
Para entender por qué esto es importante, es útil conocer la diferencia entre los sistemas OLTP (Procesamiento de Transacciones en Línea) y OLAP (Procesamiento Analítico en Línea). Tus aplicaciones diarias, como un sistema de punto de venta que registra una compra, son OLTP. Están hechas para muchas transacciones pequeñas y rápidas. Los almacenes de datos son sistemas OLAP. Están diseñados para escanear enormes cantidades de datos para responder a preguntas grandes y complejas, como "¿Qué campaña de marketing atrajo a nuestros clientes más valiosos el año pasado?".
¿Qué es Google BigQuery?
Google BigQuery es el almacén de datos totalmente gestionado y sin servidor de Google Cloud. La palabra mágica aquí es serverless (sin servidor). No tienes que aprovisionar, configurar ni gestionar ninguna infraestructura. En absoluto. Simplemente cargas tus datos y empiezas a escribir consultas SQL. Tras bastidores, el motor Dremel de Google calcula cuánta potencia necesitas, la activa y hace el trabajo. Esto lo hace increíble para escalar sobre la marcha y ejecutar consultas enormes y puntuales sin ninguna preparación.
¿Qué es Amazon Redshift?
Amazon Redshift es el gigantesco almacén de datos a escala de petabytes de AWS. A diferencia de BigQuery, es un sistema basado en clústeres, lo que significa que tienes que aprovisionar un "clúster" eligiendo el número y tipo de servidores (o nodos) que necesitas. Este enfoque te da un control total sobre el rendimiento y el coste, lo que lo convierte en una opción sólida para cargas de trabajo predecibles y con muchos informes. También está conectado al enorme ecosistema de AWS, lo cual es muy importante si tu empresa ya opera allí.
Comparación de arquitectura y escalabilidad
La mayor diferencia entre estos dos es cómo están construidos. Su arquitectura es lo que determina cómo escalan, cómo los gestionas y, en última instancia, si te resultará un placer trabajar con ellos o un dolor de cabeza constante.
El modelo 'simplemente funciona' sin servidor de BigQuery
BigQuery fue diseñado para ser simple. Mantiene su almacenamiento y su potencia de cálculo completamente separados. Cuando ejecutas una consulta, Google simplemente asigna los recursos necesarios (llamados "slots") para ejecutarla. Cuando termina, esos recursos desaparecen.
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La ventaja: Escalar es muy fácil, especialmente si tu carga de trabajo es irregular o impredecible. No tienes que gestionar ninguna infraestructura, redimensionar clústeres ni preocuparte por el tiempo de inactividad. Simplemente funciona.
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La desventaja: Este enfoque de no intervención significa que tienes menos control directo. Para cargas de trabajo muy específicas y consistentes, podrías encontrar que su rendimiento no es tan predecible como el de un clúster que has ajustado tú mismo.
El modelo de clúster 'tú tienes el control' de Redshift
Redshift utiliza un clúster aprovisionado más tradicional. Tú decides cuántos nodos necesitas y de qué tipo deben ser. Incluso con versiones más nuevas como los nodos RA3 que separan el almacenamiento y el cálculo, sigues gestionando la parte de cálculo como un clúster distinto que escalas hacia arriba o hacia abajo tú mismo.
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La ventaja: Obtienes un control muy detallado sobre el rendimiento y el coste. Es perfecto para informes de BI estables donde necesitas que las mismas consultas se ejecuten a la misma velocidad, todos los días.
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La desventaja: Con ese control viene más responsabilidad. Eres responsable de escalar manualmente y de pausar y reanudar los clústeres para ahorrar dinero. Esto añade una capa de gestión y requiere cierta experiencia técnica para optimizar cosas como las claves de distribución y ejecutar tareas de mantenimiento para que todo funcione a la perfección.
Aunque tener ese nivel de control es genial para algunos, la tendencia general en software es hacia herramientas más simples que no requieren un equipo de ingenieros para funcionar. Por ejemplo, plataformas como eesel AI permiten a los equipos de soporte construir y lanzar agentes de IA en minutos sin tocar una línea de código, un trabajo que antes consumía semanas de tiempo de los desarrolladores.
Rendimiento y casos de uso comunes
Esas diferencias arquitectónicas tienen un gran impacto en el rendimiento de cada plataforma. No hay una que sea "más rápida" de forma absoluta; realmente depende de lo que estés haciendo.
Cuándo brilla BigQuery para explorar grandes conjuntos de datos
BigQuery está diseñado para lanzar una gran cantidad de recursos en paralelo a una sola consulta. Eso lo hace increíblemente rápido para el análisis exploratorio y ad-hoc sobre cantidades masivas de datos. Si tu equipo de datos está constantemente haciendo preguntas nuevas y complicadas que requieren escanear tablas gigantes, BigQuery probablemente se sentirá como un cohete.
- Perfecto para: Minería de datos, preparación de datos para modelos de aprendizaje automático y ejecución de esas consultas ocasionales pero muy pesadas. Es un favorito para los científicos de datos que solo quieren sumergirse en los datos sin preocuparse por la infraestructura.
Dónde destaca Redshift con BI y paneles de control consistentes
La fortaleza de Redshift es su consistencia. Como has reservado una cantidad dedicada de recursos, está diseñado para ofrecer un rendimiento fiable y rápido para las mismas consultas, una y otra vez. También puedes ajustarlo con cosas como claves de ordenación (sort keys) para hacer esas consultas repetitivas aún más rápidas.
- Perfecto para: Alimentar paneles de BI en herramientas como Tableau o Amazon QuickSight, ejecutar informes financieros diarios y manejar muchos usuarios concurrentes donde la velocidad predecible lo es todo. A menudo es la mejor opción para los equipos de inteligencia empresarial de grandes corporaciones.
Gestión y facilidad de uso
Más allá de la velocidad pura, vale la pena pensar en cómo es convivir con cada plataforma.
La simplicidad de BigQuery
BigQuery está diseñado para necesitar casi ninguna administración de base de datos. No hay índices que crear, ni comandos de limpieza que ejecutar, ni clústeres que configurar. Puedes estar cargando datos y ejecutando consultas en minutos. También maneja datos anidados como JSON de forma nativa, los cuales a menudo tienes que aplanar antes de cargarlos en Redshift.
El enfoque práctico de Redshift
Redshift te pone en el asiento del conductor, lo que también significa que eres el mecánico. Estarás eligiendo tipos de nodos, configurando claves de distribución y ordenación para optimizar consultas, y ejecutando tareas de mantenimiento de vez en cuando. Esto da a los usuarios avanzados muchas palancas que mover, pero también implica una curva de aprendizaje más pronunciada y a menudo requiere a alguien con habilidades de DBA en el equipo.
Un desglose detallado de los precios de BigQuery vs Redshift
Hablemos de dinero. El precio es un factor enorme, y ambas plataformas tienen modelos que pueden ser muy baratos o sorprendentemente caros, todo dependiendo de cómo los uses.
El modelo de pago por uso de BigQuery
BigQuery divide sus precios en dos categorías: computación (ejecución de consultas) y almacenamiento.
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Precios de computación (análisis):
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Bajo demanda: Pagas por la cantidad de datos que escanean tus consultas. La tarifa estándar es de $6.25 por terabyte (TiB), y obtienes tu primer TiB gratis cada mes. Esto es genial cuando estás empezando o tienes necesidades impredecibles.
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Capacidad (Editions): Para costes más predecibles, puedes reservar una cantidad fija de potencia de procesamiento (medida en "slot-hours"). Esto comienza en $0.04 por slot-hora y tiene sentido para cargas de trabajo consistentes y de alto volumen.
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Precios de almacenamiento:
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Almacenamiento activo: Pagarás alrededor de $0.02 por GB al mes por los datos en tablas que han sido modificadas en los últimos 90 días.
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Almacenamiento a largo plazo: Si una tabla no se ha tocado en 90 días, el precio baja automáticamente a aproximadamente $0.01 por GB al mes.
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Solo recuerda que la ingesta de datos en tiempo real (streaming) en BigQuery o el uso de otros servicios relacionados pueden tener sus propios costes.
El modelo de precios aprovisionados de Redshift
Con Redshift, pagas principalmente por el clúster de computación que has configurado.
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Precios de computación (nodos):
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Bajo demanda: Pagas una tarifa por hora basada en el tipo y número de nodos en tu clúster. Un nodo popular "ra3.xlplus", por ejemplo, cuesta $1.086 por hora. Una gran ventaja aquí es que puedes pausar tu clúster cuando no lo estás usando para ahorrar dinero.
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Instancias reservadas: Si tu carga de trabajo es estable, puedes comprometerte a un plazo de 1 o 3 años para obtener grandes descuentos, a veces hasta un 75% sobre la tarifa bajo demanda.
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Precios de almacenamiento gestionado (para nodos RA3):
- Esto se factura por separado de tus nodos de computación a unos $0.024 por GB al mes.
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Opción Serverless: Para competir mejor con la simplicidad de BigQuery, Redshift ahora ofrece una opción sin servidor. Se factura en "Unidades de Procesamiento de Redshift" (RPUs) por hora, a partir de $0.36 por RPU-hora.
| Característica | Google BigQuery | Amazon Redshift |
|---|---|---|
| Modelo principal | Pago por consulta (cómputo) + almacenamiento | Pago por hora (clúster aprovisionado) + almacenamiento |
| Cómputo bajo demanda | $6.25 por TiB escaneado | Desde ~$0.543/hora por nodo |
| Cómputo de tarifa plana | Sí (Editions, por slot-hora) | Sí (Instancias Reservadas, plazos de 1-3 años) |
| Coste de almacenamiento | ~$0.02/GB/mes (activo) | ~$0.024/GB/mes (almacenamiento gestionado) |
| Ideal para | Cargas de trabajo impredecibles e irregulares | Cargas de trabajo consistentes y predecibles |
Este vídeo ofrece una comparación concisa y detallada de BigQuery vs Redshift, cubriendo diferencias clave en arquitectura, rendimiento y más.
BigQuery vs Redshift: ¿Qué almacén de datos es el adecuado para ti?
Entonces, después de todo esto, ¿cuál deberías elegir? La decisión entre BigQuery y Redshift realmente se reduce a una disyuntiva: ¿quieres simplicidad o quieres control?
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Elige BigQuery si: Quieres pasar menos tiempo gestionando la infraestructura y más tiempo analizando datos. Es perfecto si tus patrones de consulta son muy variados, tu equipo vive en el ecosistema de Google Cloud, o si tienes científicos de datos que necesitan ejecutar consultas masivas y exploratorias sin tener que pedir permiso a un DBA.
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Elige Redshift si: Necesitas un rendimiento sólido y predecible para tus paneles de BI e informes. Es la mejor opción si tus cargas de trabajo son estables, quieres un control detallado sobre los recursos para gestionar los costes y ya estás muy invertido en AWS.
Al final del día, no hay un único almacén de datos que sea el "mejor". El adecuado es el que se ajusta a las habilidades de tu equipo, al presupuesto de tu empresa y a tus objetivos reales.
Más allá del análisis: Conectando el conocimiento de tu equipo
Aunque BigQuery y Redshift son increíbles para gestionar tus datos estructurados, una gran parte de la sabiduría real de tu empresa (antiguos tickets de soporte, wikis internas, documentos de proyectos) está dispersa por todas partes en formatos no estructurados. Aquí es donde una plataforma de conocimiento de IA puede marcar una gran diferencia.
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Preguntas frecuentes
El modelo serverless de pago por uso de BigQuery es generalmente más indulgente para volúmenes de datos desconocidos y patrones de consulta impredecibles. Pagas por lo que usas, sin necesidad de preaprovisionar infraestructura ni preocuparte por un aprovisionamiento excesivo.
El precio bajo demanda de BigQuery, basado en los datos escaneados, es mejor para un uso inconsistente, ya que solo pagas cuando se ejecutan las consultas. El modelo tradicional aprovisionado de Redshift, facturado por hora, puede ser más caro durante los momentos de inactividad, a menos que pauses manualmente el clúster o utilices su opción serverless.
Redshift destaca en la generación de informes de BI consistentes debido a su modelo de clúster aprovisionado, que ofrece un rendimiento predecible para consultas repetitivas. Su control detallado permite una optimización (como las claves de ordenación) adaptada a las necesidades estables de los paneles de control diarios.
BigQuery está diseñado para una administración mínima, sin requerir casi ninguna habilidad de DBA para la configuración o el mantenimiento. Redshift, al ser un sistema basado en clústeres, requiere una gestión más práctica, incluyendo la elección de tipos de nodos y la optimización del rendimiento, lo que a menudo se beneficia de la experiencia de un DBA.
BigQuery ofrece un escalado sin esfuerzo gracias a su arquitectura serverless, que asigna recursos automáticamente según sea necesario. Redshift requiere el escalado manual de sus clústeres, aunque sus nodos RA3 y su opción serverless ofrecen más flexibilidad que las versiones anteriores.
Si tu empresa ya está profundamente integrada en el ecosistema de AWS, Redshift ofrece una integración perfecta con otros servicios de AWS como S3, EC2 y QuickSight. Aunque BigQuery puede conectarse a datos de AWS, la integración nativa dentro de tu entorno de nube existente a menudo simplifica las operaciones.
BigQuery es particularmente adecuado para el análisis exploratorio en conjuntos de datos masivos, especialmente si contienen estructuras anidadas como JSON. Su arquitectura le permite lanzar importantes recursos en paralelo a consultas complejas y ad-hoc, lo que lo convierte en un favorito para los científicos de datos.
