Elegir el almacén de datos en la nube adecuado parece una decisión enorme y de mucho riesgo, ¿verdad? Y en cierto modo lo es. Esta elección afecta a todo, desde cómo analizas el uso de tus productos hasta cómo mejoras la experiencia del cliente. Cuando por fin reúnes todos tus datos en un solo lugar, puedes empezar a identificar tendencias, resolver problemas comunes de soporte y encontrar formas reales de mejorar.
Dos de los nombres más importantes que oirás son Google BigQuery y Snowflake. Ambos buscan resolver el mismo problema fundamental, pero lo hacen de maneras completamente diferentes, con arquitecturas y modelos de precios únicos. Si eliges el incorrecto, podrías terminar con facturas sorpresa o un sistema que simplemente no encaja con el flujo de trabajo de tu equipo.
Esta guía está aquí para ayudarte a navegar la decisión entre BigQuery y Snowflake. Nos adentraremos en los detalles de su arquitectura, precios, rendimiento y para qué tipo de empresas son más adecuados, para que puedas tomar una decisión inteligente para tu equipo en 2025.
¿Qué es Snowflake?
Primero, hablemos de Snowflake. Puedes pensar en él como la Suiza de los almacenes de datos, ya que es neutral en cuanto a la nube y se lleva bien con los tres grandes (AWS, Azure y GCP). Esto es una gran ventaja para las empresas que no quieren estar atadas a un único ecosistema o que ya tienen su stack tecnológico distribuido.
La verdadera magia de Snowflake es su arquitectura. Tiene un diseño único que separa el almacenamiento y el cómputo. En términos sencillos, esto significa que puedes escalar tu potencia de procesamiento hacia arriba o hacia abajo sin tocar tu almacenamiento de datos, y viceversa. Esto te da un control increíble sobre el rendimiento y los costos. ¿Tienes un conjunto de datos masivo pero solo ejecutas consultas pesadas a fin de mes? Solo pagas por esa potencia extra cuando realmente la necesitas.
Algunas cosas que lo hacen destacar:
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Almacenes Virtuales: Básicamente, son motores de cómputo independientes que puedes configurar para diferentes equipos o tareas. Esto es un salvavidas para evitar las guerras por los recursos. La consulta monstruosa del equipo de ciencia de datos no ralentizará la actualización diaria del panel del equipo de marketing.
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Time Travel (Viaje en el tiempo): Esta función te permite ver tus datos tal y como existían en cualquier momento del pasado (hasta 90 días, dependiendo de tu plan). Es increíblemente útil para recuperar datos, auditar cambios o deshacer un error sin necesidad de recurrir a una copia de seguridad.
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Compartir Datos de Forma Segura: Puedes compartir datos en vivo y gobernados con socios u otros departamentos sin tener que crear y enviar por correo electrónico copias aparatosas y desactualizadas. Mantiene la colaboración fluida y garantiza que todos estén en la misma página.
Snowflake es una excelente opción para organizaciones que necesitan soporte multicloud, desean un rendimiento predecible para muchos usuarios concurrentes y les gusta tener un control detallado sobre sus recursos de cómputo.
¿Qué es Google BigQuery?
Ahora echemos un vistazo a Google BigQuery. Si tu equipo ya vive en el mundo de Google Cloud Platform (GCP), BigQuery se sentirá como volver a casa. Es un almacén de datos totalmente gestionado y sin servidor que está profundamente integrado en el ecosistema de GCP.
Su arquitectura se centra en simplificar las cosas. Ser sin servidor significa que nunca tienes que pensar en aprovisionar o gestionar infraestructura. Nunca. Construido sobre la legendaria tecnología Dremel de Google, BigQuery encuentra y asigna automáticamente los recursos necesarios para ejecutar tus consultas, sin importar su tamaño. Tú solo escribes tu código y los robots de Google se encargan del resto.
Aquí están algunas de sus características clave:
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Ejecución sin Servidor: No configuras clústeres ni almacenes virtuales. Simplemente ejecutas tus consultas y BigQuery gestiona lo necesario por detrás. Esto facilita mucho el comienzo para equipos sin ingenieros de datos dedicados.
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BigQuery ML: Te permite construir y ejecutar modelos de aprendizaje automático usando SQL estándar, directamente dentro del almacén de datos. Esto hace que cosas como el análisis predictivo sean mucho más accesibles porque no necesitas un título en ciencia de datos para empezar a construir modelos.
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Ingesta en Tiempo Real: BigQuery está diseñado para manejar datos en streaming a alta velocidad de forma nativa, lo que lo convierte en una opción fantástica para paneles en vivo y aplicaciones que necesitan la información más actualizada posible.
BigQuery es una elección fácil para equipos que están totalmente comprometidos con GCP, quieren una experiencia sin mantenimiento y tienen cargas de trabajo impredecibles o que vienen en ráfagas.
Arquitectura y escalabilidad
Cuando profundizas, la elección entre BigQuery y Snowflake a menudo se reduce a sus filosofías fundamentales. Es la clásica disyuntiva: ¿quieres más control práctico o prefieres más automatización?
La arquitectura desacoplada de Snowflake
La plataforma de Snowflake se divide en tres capas: una para el almacenamiento, una para el cómputo (tus almacenes virtuales) y una capa "cerebro" en la parte superior que coordina todo.
Para ti, esto significa que estás al mando. Puedes crear almacenes virtuales de diferentes tamaños para diferentes necesidades: uno pequeño para los informes diarios de marketing y una bestia para el trabajo pesado del equipo de ciencia de datos. Esto evita que las cargas de trabajo se pisen entre sí. La otra cara de la moneda es que requiere un poco de gestión activa. Tendrás que vigilar el uso del almacén para asegurarte de no gastar de más y de que todo funcione sin problemas.
La arquitectura sin servidor de BigQuery
BigQuery oculta toda la complejidad de la infraestructura. Está construido sobre la misma tecnología interna que impulsa Google Search y YouTube, como Dremel (para consultas), Colossus (para almacenamiento) y Jupiter (para redes).
Para ti, esto significa que empezar es increíblemente sencillo. No gestionas servidores ni clústeres. Simplemente escribes tu consulta SQL, y el sistema de Google, que utiliza "slots" (unidades de potencia computacional), determina cuánta potencia se necesita para hacerlo. Esto es perfecto para equipos que solo quieren centrarse en el análisis, pero ofrece menos control directo y a veces puede parecer que estás trabajando con una caja negra.
| Característica | Snowflake | Google BigQuery |
|---|---|---|
| Modelo | Almacenamiento y cómputo desacoplados | Sin servidor |
| Unidad de cómputo | Almacenes virtuales (configurados por el usuario) | Slots (autoasignados) |
| Escalabilidad | Escalado manual o automático de almacenes | Escalado automático |
| Gestión | Requiere cierta configuración y monitoreo | Gestión de infraestructura casi nula |
| Nube | Multicloud (AWS, Azure, GCP) | Solo GCP |
Explicación de los modelos de precios: un desglose de los costos de BigQuery vs. Snowflake
Bien, hablemos de la parte que a todos les interesa: el costo. Los precios de BigQuery vs. Snowflake pueden ser complicados porque te facturan de maneras totalmente diferentes, lo que puede llevar a totales mensuales muy distintos dependiendo de cómo los uses.
Precios de Snowflake en detalle
Los precios de Snowflake son bastante directos porque se basan en dos cosas separadas: cómputo y almacenamiento.
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Cómputo: Pagas por el tiempo que tus almacenes virtuales están en funcionamiento, facturado por segundo (después de los primeros 60 segundos). Este uso se mide en "créditos". Un almacén más grande consume más créditos por hora, pero también termina los trabajos más rápido. Puedes elegir:
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Bajo demanda: Pagas una tarifa estándar por los créditos a medida que los usas. Es flexible pero cuesta un poco más.
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Capacidad precomprada: Compras créditos al por mayor por adelantado para obtener un buen descuento. Esta es una excelente opción para cargas de trabajo predecibles.
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Almacenamiento: Se te cobra una tarifa mensual fija por terabyte (TB) de datos comprimidos que almacenas. El almacenamiento bajo demanda cuesta alrededor de 40-46 $ por TB, pero esa tarifa baja a unos 23 $/TB si pagas por adelantado por la capacidad.
| Edición | Precio por crédito (AWS EE. UU. Este, bajo demanda) | Características clave |
|---|---|---|
| Standard | 2,00 $ | Funcionalidad principal, Time Travel de 1 día |
| Enterprise | 3,00 $ | Almacenes multiclúster, Time Travel de 90 días |
| Business Critical | 4,00 $ | Seguridad y cumplimiento mejorados (HIPAA, PCI) |
Precios de BigQuery en detalle
Los precios de BigQuery también separan el almacenamiento y el cómputo, pero su modelo de cómputo te ofrece más opciones, lo que puede ser tanto una bendición como una maldición.
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Cómputo: Tienes dos formas principales de pagar:
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Bajo demanda: Pagas por la cantidad de datos que tus consultas escanean, generalmente 6,25 $ por terabyte (TiB). El primer 1 TiB que escaneas cada mes es gratis. Esto es genial para consultas ocasionales, pero puede volverse caro si tu equipo escanea constantemente tablas masivas.
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Capacidad (Ediciones): Pagas una tarifa plana por una cantidad dedicada de potencia de procesamiento (slots), facturada por hora. Esto te da costos predecibles y evita esos momentos de "ups" en la factura mensual. La edición Standard comienza en 0,04 $ por slot-hora.
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Almacenamiento: BigQuery tiene un modelo de niveles inteligente que te ahorra dinero en datos que no usas con frecuencia.
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Almacenamiento activo: Cuesta alrededor de 20 $ por TB al mes para cualquier dato en tablas que se hayan modificado en los últimos 90 días.
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Almacenamiento a largo plazo: Si una tabla permanece sin modificar durante 90 días, el precio baja automáticamente a unos 10 $ por TB al mes.
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Rendimiento, ecosistema y cómo convertir los datos en acciones
Sinceramente, no te decepcionará la velocidad de ninguna de las dos plataformas. Ambas son ridículamente rápidas y pueden procesar petabytes de datos. Para consultas estándar de inteligencia de negocios, las pruebas de rendimiento a veces le dan a Snowflake una ligera ventaja debido a su almacenamiento en caché inteligente y al aislamiento de cargas de trabajo. Pero para análisis en tiempo real y tareas pesadas de aprendizaje automático, la estrecha integración de BigQuery con el resto de Google Cloud le da la ventaja de jugar en casa.
El ecosistema es donde verás las mayores diferencias. El principal punto de venta de Snowflake es ser agnóstico a la nube. Es el claro ganador para empresas en AWS o Azure, o para cualquiera que quiera evitar la dependencia de un proveedor. BigQuery, por otro lado, se basa en sus profundas raíces en GCP. Tiene conexiones perfectas con herramientas potentes como Vertex AI para aprendizaje automático, Dataflow para procesamiento de datos y Looker Studio para visualizaciones.
Analizar los datos de soporte al cliente en Snowflake o BigQuery puede darte algunos momentos "¡ajá!" reveladores, como ver los tipos de tickets más comunes o qué temas están hundiendo tus puntuaciones de CSAT. Pero los insights solo son útiles si haces algo con ellos. Aunque podrías usar BigQuery ML para construir un modelo, una forma mucho más rápida de ver un retorno es usar una herramienta de IA diseñada para esa tarea.
Este video ofrece un desglose detallado de las diferencias clave entre BigQuery y Snowflake, desde sus interfaces de usuario hasta su arquitectura subyacente.
Cómo tomar la decisión correcta entre BigQuery y Snowflake para tu equipo
Entonces, después de todo esto, ¿quién gana el enfrentamiento entre BigQuery y Snowflake? La respuesta honesta es que el "mejor" es el que se adapta a tu equipo.
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Elige Google BigQuery si: Tu empresa ya está muy metida en el ecosistema de Google Cloud, te encanta la idea de una configuración sin servidor y sin mantenimiento, y tus cargas de trabajo son intermitentes o necesitan datos en tiempo real.
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Elige Snowflake si: Necesitas la flexibilidad de operar en AWS, Azure o GCP, quieres un control preciso sobre el rendimiento y el costo para diferentes equipos, y tus cargas de trabajo son bastante predecibles e involucran a muchos usuarios concurrentes.
Al final del día, el almacén de datos adecuado es el que te permite no solo entender tus datos, sino actuar sobre ellos.
Da el siguiente paso: pon tus datos a trabajar
Una vez que hayas puesto en orden tu casa de datos, comienza la verdadera diversión. En lugar de solo mirar informes, puedes empezar a poner esos datos a trabajar. Mientras configuras tu almacén, descubre cómo eesel AI puede transformar tu servicio al cliente con un agente de IA de autoservicio que puedes lanzar en minutos.
Preguntas frecuentes
Considera tu infraestructura de nube existente (preferencia por GCP para BigQuery, multicloud para Snowflake) y tu nivel deseado de control frente a la automatización. Evalúa tus patrones de carga de trabajo y tus necesidades específicas de procesamiento en tiempo real o integraciones de aprendizaje automático.
Snowflake factura por separado el cómputo (almacenes virtuales, facturados por crédito) y el almacenamiento (tarifa plana por TB). BigQuery ofrece opciones de cómputo flexibles, bajo demanda (por TiB escaneado) o basadas en capacidad (tarifa plana por slots), junto con precios de almacenamiento por niveles que reducen el costo de los datos inactivos.
BigQuery ofrece una experiencia de gestión casi nula, ya que es completamente sin servidor y maneja toda la infraestructura automáticamente. Snowflake, aunque muy automatizado, requiere cierta gestión activa de sus almacenes virtuales, como dimensionarlos y monitorear su uso para optimizar costos y rendimiento.
Snowflake es agnóstico a la nube, compatible con AWS, Azure y GCP, lo que ayuda a evitar la dependencia de un proveedor y es ideal para estrategias multicloud. BigQuery está profundamente integrado en Google Cloud Platform, lo que lo convierte en una opción fácil para los usuarios existentes de GCP, pero te ata más estrechamente a ese ecosistema.
BigQuery suele tener ventaja en el análisis en tiempo real debido a sus capacidades nativas de ingesta de streaming y su fuerte integración con las herramientas de IA/ML de Google Cloud como BigQuery ML y Vertex AI. Si bien Snowflake es muy rápido, la profunda conexión de BigQuery con el ecosistema de GCP le proporciona una ventaja de local para estos casos de uso específicos.
Snowflake utiliza una arquitectura desacoplada que permite el escalado independiente del almacenamiento y el cómputo; los usuarios configuran y escalan los almacenes virtuales manualmente o mediante reglas de autoescalado. El modelo sin servidor de BigQuery escala automáticamente tanto el almacenamiento como el cómputo (slots) bajo demanda, abstrayendo por completo la gestión de la infraestructura.
