Redshift vs BigQuery: La guía de 2025 para almacenes de datos en la nube

Seamos sinceros, tomar "decisiones basadas en datos" ha pasado de ser una palabra de moda a la columna vertebral de cualquier empresa que quiera seguir siendo competitiva. ¿El motor que impulsa todo esto? Un almacén de datos en la nube. Es donde almacenas y das sentido a montañas de información. Pero elegir el correcto es una decisión muy importante, una que definirá el juego analítico de tu empresa durante años.

Dos de los nombres más importantes que escucharás son Amazon Redshift y Google BigQuery. Ambos son gigantes, pero abordan el problema desde ángulos completamente diferentes. Si eliges el que no se ajusta al flujo de trabajo de tu equipo, podrías enfrentarte a costos descontrolados, problemas de rendimiento frustrantes o una tonelada de mantenimiento manual para el que simplemente no tienes tiempo.

Esta guía está aquí para darte una comparación directa y práctica. Analizaremos cómo están construidos, cómo rinden, cómo es usarlos en el día a día y, por supuesto, cómo te cobran. Al final, deberías tener una imagen mucho más clara de cuál tiene más sentido para ti.

¿Qué es un almacén de datos en la nube?

Antes de entrar en los detalles de una batalla cara a cara, es útil tener una idea de qué trata cada plataforma. Ambas buscan ayudarte a analizar datos, pero su ADN es fundamentalmente diferente.

¿Qué es AWS Redshift?

Amazon Redshift es el gran y potente servicio de almacenamiento de datos de Amazon. La forma más fácil de pensarlo es como un almacén de datos tradicional, pero rediseñado y optimizado para la nube. Está construido alrededor de un clúster de nodos. Tienes un "nodo líder" que actúa como el policía de tráfico, recibiendo tus consultas y descubriendo la forma más inteligente de ejecutarlas. Luego tienes un montón de "nodos de cómputo" que almacenan los datos y realizan el trabajo pesado de procesamiento.

Bajo el capó, Redshift utiliza almacenamiento columnar y una arquitectura de procesamiento masivo en paralelo (MPP). Esa es una forma elegante de decir que está diseñado desde cero para procesar consultas analíticas complejas a gran velocidad. También está profundamente integrado en el ecosistema de AWS, por lo que conectarlo a servicios como Amazon S3 para almacenamiento es muy sencillo. Esa estrecha integración es una gran ventaja si tu empresa ya opera en AWS, pero significa que debes estar preparado para un enfoque más práctico para obtener el mejor rendimiento posible.

¿Qué es Google BigQuery?

Google BigQuery es la respuesta de Google al almacén de datos, y adopta un enfoque completamente diferente y sin servidor (serverless). Su característica estrella es que separa el almacenamiento del cómputo. Esto puede sonar técnico, pero es muy importante porque permite que ambos escalen hacia arriba o hacia abajo por su cuenta, automáticamente.

Con BigQuery, nunca tienes que pensar en servidores, clústeres o nodos. Nunca. Google se encarga de todo eso tras bambalinas utilizando su colosal infraestructura global. Cuando ejecutas una consulta, BigQuery obtiene los recursos que necesita y se pone a trabajar. Esta sensación de que "simplemente funciona" proviene de su historia como una herramienta interna de Google llamada Dremel, que fue creada para analizar conjuntos de datos absolutamente masivos en segundos. Como era de esperar, se integra perfectamente con otros servicios de Google Cloud, especialmente con herramientas como Google Analytics, lo que lo convierte en una opción natural para los equipos de marketing y análisis de productos.

Redshift vs BigQuery: Arquitectura, escalabilidad y gestión

La división arquitectónica entre los clústeres de Redshift y el modelo sin servidor de BigQuery tiene un impacto enorme en cómo escalas y cómo es tu rutina diaria.

El debate entre clúster y sin servidor

Redshift (Clúster aprovisionado): Para empezar con Redshift, tienes que "aprovisionar un clúster". Eliges un tipo de nodo y decides cuántos necesitas. Este enfoque te da un rendimiento muy predecible y una factura que puedes prever con bastante precisión. El inconveniente es que requiere que planifiques con antelación e intervengas manualmente cuando necesites escalar. Si tu carga de consultas se triplica de repente, tienes que redimensionar activamente el clúster o configurar reglas de autoescalado para manejarla.

BigQuery (Sin servidor): BigQuery es todo lo contrario. No hay clústeres que gestionar. Punto. Cuando ejecutas una consulta, BigQuery calcula instantáneamente cuánta potencia de procesamiento se necesita y la asigna sobre la marcha. Esto lo hace increíblemente fácil de usar y el escalado no es un problema en absoluto. Puedes pasar de una pequeña consulta de prueba a un análisis de petabytes sin tocar una sola configuración. La otra cara de la moneda es que el rendimiento, y especialmente el costo, pueden ser menos predecibles si tu equipo no tiene cuidado al escribir consultas eficientes.

Cómo Redshift y BigQuery manejan el escalado

Redshift: Cuando necesitas más potencia, Redshift ofrece un par de herramientas. Puedes hacer un "Elastic Resize" para añadir permanentemente más nodos, lo cual es genial para el crecimiento a largo plazo. Para ráfagas repentinas de actividad, puedes usar "Concurrency Scaling", que añade automáticamente clústeres temporales para manejar la carga extra. Estas son excelentes características, pero necesitan ser configuradas y tienen algunas limitaciones.

BigQuery: El escalado en BigQuery es simplemente... automático. Fue construido desde el primer día para manejar picos de demanda enormes e impredecibles sin que tengas que mover un dedo. Si cien personas de tu equipo deciden ejecutar consultas pesadas todas a la vez, BigQuery ni se inmuta. Simplemente funciona. Esto lo hace extremadamente resistente y una gran opción para cargas de trabajo que son muy variables.

Esfuerzo de gestión diario

Redshift: Aquí es donde realmente se siente la diferencia filosófica. Redshift requiere más atención continua. Aunque AWS ha automatizado mucho a lo largo de los años, todavía tienes que pensar en el ajuste del rendimiento. Esto a menudo significa definir cosas como claves de distribución y de ordenación para ayudar a Redshift a organizar los datos de manera eficiente. También necesitas ejecutar ocasionalmente un comando "VACUUM" para limpiar el espacio de datos antiguos y mantener todo funcionando con agilidad.

BigQuery: BigQuery es lo más parecido a un servicio de gestión cero que puedes encontrar. Google se encarga de toda la optimización, el mantenimiento y la limpieza del backend por ti. Esto libera a tu equipo de datos para que deje de preocuparse por la infraestructura y se centre en lo que fueron contratados para hacer: encontrar información en los datos. Simplemente cargas tus datos y comienzas a hacerles preguntas.

BigQuery es básicamente 0 administración... Literalmente puedes simplemente enviarle datos y luego ejecutar consultas sin pensar en nada. También es muy rápido.

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Redshift vs BigQuery: Rendimiento y casos de uso ideales

La pregunta "¿cuál es más rápido?" no es la correcta. La mejor pregunta es, ¿cuál está construido para el tipo de trabajo que hace tu equipo?

Redshift: Ideal para cargas de trabajo de BI predecibles

Redshift alcanza su máximo potencial con patrones de consulta consistentes y predecibles. Piensa en todos los paneles e informes que tus herramientas de BI están actualizando cada hora, todos los días. Como ya has asignado los recursos, el rendimiento es sólido como una roca. Ese informe diario de ventas para el equipo de finanzas se ejecutará tan rápido mañana como lo hizo hoy.

• Caso de uso ideal: Una gran empresa de comercio electrónico tiene cientos de analistas que dependen de miles de informes diarios para todo, desde la planificación financiera hasta la gestión de inventario. Las consultas son bien conocidas y un rendimiento consistente no es negociable.

BigQuery: Ideal para análisis ad-hoc y exploratorios

BigQuery es la estrella cuando se trata de cargas de trabajo impredecibles y con picos. Está diseñado para esas consultas grandes, complejas y exploratorias que a los científicos de datos les encanta ejecutar cuando están buscando un nuevo hallazgo. Cuando una sola consulta necesita una cantidad masiva de potencia por solo unos minutos, la capacidad de BigQuery para convocar los recursos de Google bajo demanda es un salvavidas.

• Caso de uso ideal: Una empresa de videojuegos quiere analizar petabytes de datos de jugadores para detectar un nuevo patrón en el comportamiento de los usuarios. Es una consulta gigantesca y única que sería una pesadilla de planificar en un sistema aprovisionado, pero es un trabajo perfecto para BigQuery.

Tabla de comparación rápida

Este video proporciona una comparación detallada de BigQuery vs Redshift, cubriendo diferencias clave en arquitectura, rendimiento y más.

Redshift vs BigQuery: Un desglose completo de precios

Hablemos de la parte más importante (y a menudo la más confusa): el precio. Redshift y BigQuery tienen modelos totalmente diferentes, por lo que entenderlos es clave para evitar una factura que haga que tu equipo de finanzas levante una ceja.

Modelo de precios de Redshift: Paga por clústeres aprovisionados

El precio de Redshift es bastante fácil de entender. Pagas una tarifa por hora fija basada en los nodos de tu clúster. Básicamente, estás pagando por mantener las luces encendidas y el motor caliente, ya sea que estés ejecutando consultas activamente o no.

• Costos de cómputo:

  • Precios bajo demanda: Paga por hora sin compromiso. Para un nodo común "ra3.4xlarge", por ejemplo, estarías pagando alrededor de $3.26 por hora.

  • Instancias reservadas: Si sabes que lo usarás de manera consistente, puedes comprometerte a un plazo de 1 o 3 años y obtener un gran descuento, a veces de más del 60%.

  • Redshift Serverless: Una opción más nueva que se parece un poco más a BigQuery. Te cobra en "horas-RPU", por lo que solo pagas por el cómputo cuando las consultas se están ejecutando activamente.

• Costos de almacenamiento: Con los nodos modernos RA3, el almacenamiento se factura por separado a aproximadamente $0.024 por GB-mes.

Modelo de precios de BigQuery: Paga por lo que usas

BigQuery desglosa sus precios en dos partes simples: almacenar tus datos y ejecutar tus consultas.

• Precios de almacenamiento:

  • Almacenamiento activo: Pagarás alrededor de $0.02 por GB-mes por cualquier dato que haya sido modificado en los últimos 90 días.

  • Almacenamiento a largo plazo: Aquí hay una buena ventaja. Si una tabla no se modifica durante 90 días seguidos, el precio de almacenamiento para ella se reduce automáticamente a la mitad, a aproximadamente $0.01 por GB-mes.

• Precios de cómputo (Análisis):

  • Bajo demanda: Este es el modelo predeterminado. Se te cobra por la cantidad de datos que tu consulta escanea. La tarifa actual es de $6.25 por terabyte (TB) procesado, pero Google le da a todo el mundo su primer 1 TB gratis cada mes.

  • Capacidad (Ediciones): Si eres un usuario intensivo, puedes cambiar a un modelo de tarifa plana. Compras una cantidad fija de potencia de procesamiento (llamada "slots") por una tarifa mensual o anual fija. Esto te da un gasto predecible y puede ser más barato si ejecutas muchas consultas.

La conclusión sobre el costo: Redshift vs BigQuery

La mejor opción para tu bolsillo realmente depende de tu carga de trabajo. Redshift te da previsibilidad de costos y puede ser más barato si tienes un flujo de consultas alto y constante. BigQuery a menudo es mucho más rentable para equipos con cargas de trabajo menos frecuentes o con picos, pero debes tener en cuenta que las consultas ineficientes pueden generar facturas elevadas.

Redshift vs BigQuery: ¿Qué almacén de datos es el adecuado para ti?

Entonces, después de todo eso, ¿cuál deberías elegir? Realmente se reduce a tus prioridades, las habilidades de tu equipo y la tecnología que ya estás usando.

• Elige Redshift si: Estás completamente metido en el ecosistema de AWS, tu trabajo de análisis es constante y predecible (como esos paneles de BI diarios), y quieres un control total sobre el rendimiento y el costo. Tu equipo es del tipo que disfruta ajustando una base de datos para exprimir hasta la última gota de velocidad.

• Elige BigQuery si: Tus objetivos principales son la simplicidad y la escalabilidad sin esfuerzo. Tus patrones de consulta son impredecibles y quieres liberar a tu equipo de la gestión de la infraestructura para que puedan dedicar el 100% de su tiempo al análisis.

Elegir un almacén de datos es un gran paso para centralizar tus datos estructurados para BI. Pero, ¿qué pasa con todo el conocimiento no estructurado que flota en los tickets de soporte, los documentos de ayuda y las wikis internas? Mientras tu equipo de datos usa Redshift o BigQuery para averiguar qué pasó, tu equipo de soporte necesita respuestas instantáneas sobre por qué pasó y cómo solucionarlo.

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