Las 5 mejores alternativas a Redshift que encontramos en 2025

Si alguna vez te has quedado mirando una factura sorprendentemente alta de Amazon Redshift preguntándote qué salió mal, te entiendo perfectamente. Muchos equipos se lanzan a usar Redshift porque es potente, pero pronto se encuentran luchando con costes que aumentan sin que te des cuenta, un rendimiento que se ralentiza y una complejidad abrumadora. Puede parecer que necesitas un equipo dedicado solo para mantenerlo en funcionamiento.

Esa sensación me llevó a buscar una forma mejor. Quería encontrar las mejores alternativas a Redshift, pero no buscaba simplemente una copia exacta. Mi objetivo era encontrar la herramienta adecuada para cada tarea. A veces eso significa un almacén de datos más moderno. Y a veces, como descubrí, la mejor alternativa no es un almacén de datos en absoluto.

Aquí tienes un desglose de lo que encontré, con una visión directa de sus ventajas, sus desventajas, cuánto cuestan y para quién son realmente.

¿Qué es Amazon Redshift?

Primero, asegurémonos de que estamos en la misma página. Amazon Redshift es el servicio de almacén de datos en la nube de AWS. Está diseñado para manejar almacenamiento y análisis de datos a una escala masiva de petabytes, por lo que es tan popular entre las grandes empresas.

Por dentro, Redshift se basa en PostgreSQL, por lo que resulta familiar para muchos desarrolladores y analistas de datos. Utiliza un truco ingenioso llamado almacenamiento columnar, que hace que las consultas en conjuntos de datos enormes sean realmente rápidas porque solo tiene que leer las columnas específicas que solicitas.

Es un servicio "aprovisionado", lo que significa que tienes que elegir y configurar clústeres de servidores (llamados nodos). Esto te da un montón de control, pero también una gran responsabilidad. La mayoría de la gente lo usa para cosas como alimentar paneles de inteligencia de negocio (BI), ejecutar informes analíticos complejos y explorar montañas de datos de registro para encontrar patrones.

¿Por qué buscar alternativas a Redshift?

Mira, Redshift es una bestia, y para algunas empresas, es la elección correcta, especialmente si ya están completamente metidas en AWS. Maneja conjuntos de datos enormes y consultas difíciles sin despeinarse. Pero seamos realistas sobre los quebraderos de cabeza que hacen que la gente busque alternativas a Redshift.

• El coste es confuso: Este es el principal problema.

  

  Como dijo un usuario en Reddit, el precio para un proyecto grande puede ser "una locura".

  Reddit
  El modelo de precios no es sencillo. Pagas por los clústeres que configuras por hora, además de tarifas separadas por el almacenamiento gestionado. Es demasiado fácil llevarse una sorpresa desagradable a final de mes si no estás vigilando tu consumo como un halcón.

• Supervisión constante: Redshift no es una herramienta del tipo "configurar y olvidarse". Necesitas verdaderas habilidades de ingeniería de datos para configurarlo, gestionarlo y ajustarlo. Los equipos tienen que ejecutar constantemente tareas de mantenimiento como "VACUUM" y "ANALYZE" para evitar que se ralentice, lo que es simplemente más trabajo para ti.

• Configuración inflexible: Aunque las versiones más nuevas han mejorado, Redshift tiene un historial de vincular la potencia de cómputo y el almacenamiento. Esto significa que a menudo tienes que pagar de más por uno solo para obtener más del otro. Competidores como Snowflake se construyeron desde el principio para mantenerlos separados.

• Introducir datos es una tarea pesada: Simplemente cargar tus datos en Redshift puede ser un proyecto enorme. Normalmente implica construir y mantener complejos procesos ETL (Extraer, Transformar, Cargar). Esto es un enorme cuello de botella si necesitas usar tus datos rápidamente, como convertir chats recientes de soporte al cliente en respuestas automatizadas.

Nuestros criterios para elegir las mejores alternativas a Redshift

Para evitar que esto se convirtiera en una lista aleatoria, he juzgado estas alternativas a Redshift basándome en algunos aspectos que abordan directamente los problemas que acabo de mencionar:

• Rendimiento y escalabilidad: ¿Qué tan bien maneja las consultas grandes? ¿Puede crecer con nuestros datos sin colapsar o forzarnos a rediseñar todo?

• Relación coste-eficacia: ¿Es fácil de entender el precio? ¿O es otra caja negra que me va a provocar un pequeño ataque de pánico cuando llegue la factura?

• Facilidad de uso y gestión: ¿Qué tan experto en datos necesito ser para manejar esto? ¿Puedo ponerme manos a la obra yo mismo o tengo que pasar por una docena de llamadas de ventas solo para ver cómo funciona?

• Flexibilidad e integración: ¿Se lleva bien con las otras herramientas que usamos? ¿Nos ata a un único proveedor de nube? Y lo más importante, ¿puede hacer algo más que simplemente almacenar datos para informes? ¿Puede ayudarnos realmente a usar esos datos en el día a día?

Una comparativa rápida de las mejores alternativas a Redshift para 2025

Antes de entrar en el meollo del asunto, aquí tienes una guía rápida comparando las opciones.

Característica	eesel AI	Snowflake	Google BigQuery	Azure Synapse	Amazon Athena
Caso de uso principal	Automatización de soporte con IA en tiempo real	Almacenamiento de datos multicloud	Análisis de datos sin servidor	Análisis unificado (ecosistema MSFT)	Consultas ad-hoc en lagos de datos
Tiempo de configuración	Minutos	De horas a días	Horas	De horas a días	Minutos
Modelo de precios	Tarifa mensual plana y predecible	Basado en el consumo (por segundo)	Basado en el consumo (por TB)	Basado en el consumo (por hora)	Por consulta (por TB escaneado)
Ideal para	Equipos de soporte e IT que necesitan un ROI rápido	Empresas que necesitan flexibilidad	Equipos en el ecosistema de Google	Empresas que invierten en Azure	Análisis rápido de datos en S3
¿Autoservicio?	Sí, radicalmente	No, a través de ventas	Sí	Sí	Sí

Las 5 mejores alternativas a Redshift para el análisis de datos en 2025

Bueno, vamos a ello. La primera opción es un poco diferente, te hace cuestionar si realmente necesitas un almacén de datos para ciertos problemas. Las otras son reemplazos más tradicionales, pero cada una tiene su propio sabor único.

1. eesel AI

_A veces, el movimiento más inteligente es esquivar el problema por completo. En lugar de pasar por la molestia de almacenar todos tus datos de soporte solo para analizarlos más tarde, eesel AI sugiere un camino diferente: usar esos datos justo donde están para automatizar tu soporte. Va directo al grano, haciendo que el soporte sea más rápido y mejor, sin el enorme coste y el quebradero de cabeza de un proyecto de almacén de datos.

eesel AI es una plataforma de IA que se conecta directamente a tu servicio de asistencia (como Zendesk) y a todas tus otras fuentes de conocimiento como Confluence, Google Docs e incluso los tickets pasados de tu equipo. Utiliza esta información para gestionar las preguntas de soporte de primera línea, redactar respuestas para tus agentes y clasificar los tickets entrantes automáticamente._

Ventajas:

• Listo en minutos: Este es su superpoder. Puedes registrarte, conectar tu servicio de asistencia con un clic y tener un agente de IA de prueba funcionando sin hablar nunca con un vendedor. Evita por completo los proyectos de meses que exigen los almacenes de datos.

• No se necesita ETL: Se conecta directamente a donde ya reside tu conocimiento, por lo que no hay que construir ni supervisar procesos. Incluso puede aprender de datos desordenados y no estructurados como las conversaciones pasadas de tu equipo.

• Precios predecibles: eesel AI tiene una tarifa mensual plana. Sabes exactamente lo que estás pagando, lo cual es un soplo de aire fresco después de lidiar con los impredecibles modelos basados en el uso de los almacenes de datos.

Desventajas:

• No es un almacén de datos de propósito general. Está diseñado específicamente para el servicio al cliente, ITSM y soporte interno.

• No reemplazará tus herramientas de BI si necesitas hacer un análisis de negocio histórico y profundo en toda la empresa.

Precios:

Los precios de eesel AI son refrescantemente simples. Los planes se basan en características y un límite de interacciones mensuales, sin cargos sorpresa.

• Plan Team: 299 $/mes (239 $/mes si se factura anualmente). Esto te da hasta 1000 interacciones de IA/mes, un Copiloto de IA para tu servicio de asistencia e integraciones con fuentes como tu centro de ayuda y Slack.

• Plan Business: 799 $/mes (639 $/mes si se factura anualmente). Incluye hasta 3000 interacciones/mes, todo lo del plan Team, además del Agente de IA completo, la capacidad de entrenar con tickets pasados, Acciones de IA para clasificación y más.

2. Snowflake

Snowflake es probablemente el nombre que más se oye al hablar de alternativas a Redshift. Es un verdadero gigante en el mundo de los datos, conocido por su arquitectura inteligente y su capacidad para funcionar en diferentes nubes.

La gran idea de Snowflake fue la separación completa del almacenamiento y el cómputo. Esto significa que puedes aumentar tu potencia de procesamiento para un trabajo pesado y luego reducirla para ahorrar dinero, todo sin afectar a tus datos almacenados. Funciona en AWS, Google Cloud y Azure, por lo que no estás atado a un único proveedor de nube.

Ventajas:

• La separación de cómputo y almacenamiento es de primera categoría y puede ahorrarte mucho dinero si la gestionas bien.

• El soporte multicloud te da libertad y evita la dependencia de un proveedor.

• Tiene características de intercambio de datos y seguridad muy maduras, que a las grandes empresas les encantan.

Desventajas:

• El precio basado en el uso, aunque flexible, puede ser una pesadilla de predecir. Los costes pueden descontrolarse si tus consultas no están bien escritas.

• Todavía necesita mucho trabajo de ingeniería de datos y herramientas ETL separadas para cargar los datos.

• El proceso de registro depende completamente del equipo de ventas. No puedes simplemente crear una cuenta y empezar a experimentar por tu cuenta.

Precios:

Los precios de Snowflake se basan completamente en lo que usas. Pagas por el almacenamiento y el cómputo (que ellos llaman "almacenes virtuales") por separado.

• Almacenamiento: Se factura mensualmente, a partir de unos 23 $ por TB (después de su compresión).

• Cómputo: Se factura por segundo, basado en "créditos". Un crédito cuesta entre 2 y 3 $ dependiendo de tu nube, región y plan. Por ejemplo, un crédito del plan Enterprise en AWS US East cuesta 3 $.

3. Google BigQuery

Google BigQuery es la respuesta de Google a Redshift, y su principal atractivo es que es completamente gestionado y "sin servidor". Esto lo convierte en una excelente opción para los equipos que quieren dejar de gestionar infraestructuras y empezar a analizar datos.

Con BigQuery, no hay clústeres que configurar ni nodos que mantener. Simplemente cargas tus datos y empiezas a hacer preguntas. Google se encarga de todo el trabajo pesado entre bastidores. También está estrechamente integrado con el resto de la Plataforma Google Cloud y tiene algunas funciones interesantes de aprendizaje automático incorporadas.

Ventajas:

• La configuración sin servidor significa cero infraestructura que gestionar. Es lo más "manos libres" que puede ser un almacén de datos.

• Es increíblemente rápido para consultas enormes.

• El modelo de pago por consulta puede ser muy barato para los equipos que no ejecutan consultas constantemente.

Desventajas:

• Ese modelo de pago por consulta te puede pasar factura. Una mala consulta que escanee terabytes de datos por error puede resultar en una factura impactante.

• Realmente brilla cuando ya estás usando otras herramientas de Google Cloud.

Precios:

Los precios de BigQuery vienen en dos modalidades principales:

• Precios bajo demanda: Pagas por la cantidad de datos que escanean tus consultas. El primer TB de cada mes es gratis, luego cuesta 6,25 $ por TB.

• Precios de capacidad (Ediciones): Pagas una tarifa plana por una potencia de procesamiento dedicada, lo que te da costes más predecibles para un uso intensivo. La edición Estándar comienza en 0,04 $ por hora de slot.

• Almacenamiento: El almacenamiento activo cuesta alrededor de 0,02 $ por GB al mes.

4. Azure Synapse Analytics

Si tu empresa vive y respira Microsoft, entonces Azure Synapse Analytics es la alternativa obvia a Redshift. Es más que un simple almacén de datos; es una plataforma de análisis todo en uno que intenta agrupar la integración de datos, el almacenamiento y el procesamiento de big data en un solo lugar.

Está pensado para ser el centro neurálgico de todo lo relacionado con los datos dentro del mundo de Azure, con estrechos vínculos con servicios como Azure Data Lake y, lo más importante, Power BI para los paneles de control.

Ventajas:

• Integración perfecta con otros servicios de Azure y herramientas de Microsoft como Power BI.

• Ofrece a los ingenieros de datos, científicos de datos y analistas un único lugar para trabajar.

Desventajas:

• La interfaz puede parecer un poco sobrecargada, ya que intenta ser un aprendiz de todo.

• No es muy intuitivo si no estás ya familiarizado con la forma de hacer las cosas de Azure.

Precios:

Como los otros, Azure Synapse utiliza un modelo de pago por uso con varias partes diferentes:

• Grupo de SQL sin servidor: Similar a Athena, pagas por los datos procesados, a unos 5 $ por TB.

• Grupo de SQL dedicado: Pagas por una cantidad fija de potencia, medida en Unidades de Almacén de Datos (DWU). Una instancia pequeña cuesta alrededor de 1,20 $/hora.

• Almacenamiento de datos: Alrededor de 23 $ por TB al mes.

5. Amazon Athena

Por último, pero no por ello menos importante, tenemos Amazon Athena. Esta opción es interesante porque no es realmente un almacén de datos. Es un servicio de consultas que te permite analizar datos que se encuentran directamente en Amazon S3 usando SQL estándar.

Athena es sin servidor, por lo que no hay absolutamente ninguna infraestructura que gestionar. Puedes simplemente apuntarlo a un archivo en tu lago de datos de S3 y empezar a ejecutar consultas de inmediato. Esto lo hace perfecto para análisis rápidos y puntuales sin toda la parafernalia de configurar un proceso ETL para cargar datos en un almacén.

Ventajas:

• No requiere ETL. Consultas tus datos justo donde residen.

• El precio es extremadamente simple: solo pagas por los datos que escaneas.

• Es perfecto para explorar rápidamente datos en bruto sin ninguna configuración.

Desventajas:

• No está diseñado para el tipo de consultas complejas, de alta velocidad y repetitivas para las que está diseñado un almacén de datos propiamente dicho.

• El rendimiento depende en gran medida de cómo estén formateados y organizados tus datos en S3 (pista: usa Parquet, no CSV).

Precios:

El modelo de precios de Athena es maravillosamente sencillo:

• Pago por consulta: Cuesta 5,00 $ por cada terabyte de datos que escanee tu consulta.

• No se te cobra por las consultas fallidas, y puedes ahorrar mucho dinero comprimiendo tus datos y organizándolos adecuadamente.

Este vídeo explica cómo Databricks puede servir como una de las potentes alternativas a Redshift para tus necesidades de almacenamiento de datos.

Al considerar alternativas a Redshift, ¿es siempre un almacén de datos la respuesta correcta?

Después de investigar todas estas herramientas, una cosa quedó muy clara: tienes que adaptar la herramienta al problema. Si tu objetivo es construir enormes paneles de BI para toda la empresa para analizar tendencias históricas, entonces sí, un almacén de datos como Snowflake o BigQuery es probablemente lo que necesitas.

Pero, ¿y si tu problema es más inmediato y operativo? ¿Y si solo necesitas reducir los tiempos de respuesta del soporte al cliente o responder automáticamente a preguntas comunes?

Construir un proceso ETL, gestionar un almacén de datos y luego construir una aplicación sobre él solo para automatizar el soporte es un camino largo, caro y complicado. Para un problema como ese, es una exageración total.

Una herramienta como eesel AI te ofrece una ruta mucho más directa para obtener valor de tus datos. Al conectarse directamente a tu servicio de asistencia y fuentes de conocimiento, se salta todo el paso del almacenamiento de datos. Se enfoca en el resultado real, ofreciendo un retorno de la inversión en días o semanas, no en trimestres o años.

Encuentra las alternativas a Redshift que resuelvan tu verdadero problema

Elegir una alternativa a Redshift no se trata de escoger el almacén de datos más nuevo y sofisticado. Se trata de identificar tu verdadero problema de negocio y encontrar la línea más recta hacia una solución.

Snowflake te ofrece una flexibilidad increíble, BigQuery ofrece simplicidad sin servidor, Azure Synapse es el campeón del mundo Microsoft y Athena es el rey de las consultas rápidas en S3. Todos son fantásticos en lo que hacen.

But don't get stuck thinking every data problem requires a data warehouse. If your "big data" problem is actually a "slow customer support" problem, then the best alternative to Redshift might not be a database at all. It could be an AI automation platform that can use the knowledge you already have, right now.

eesel AI se conecta a las herramientas que ya usas, aprende de tu trabajo pasado y empieza a resolver problemas reales en minutos. Si eso suena como un mejor enfoque, puedes probarlo gratis y ver lo rápido que puedes poner tu soporte en piloto automático.

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