Las 6 mejores alternativas a Snowflake para considerar en 2025

Snowflake realmente revolucionó el mundo del almacenamiento de datos con su configuración nativa en la nube. Es potente, elegante y, sinceramente, se ha convertido en la opción preferida de muchas empresas. Pero seamos realistas, no es la solución perfecta para todos los equipos ni para todos los presupuestos.

Después de que algunos amigos se quejaran de que sus costes se estaban descontrolando y de sentirse un poco atrapados, decidí que era hora de investigar a fondo el mundo de las alternativas a Snowflake. Quería ver qué más había y si alguna de ellas podía ofrecer una mejor opción para ciertas situaciones, ya fuera con un conjunto diferente de características, una factura más predecible o simplemente menos dolores de cabeza a la hora de gestionarla.

Así que, aquí está mi análisis de las seis mejores alternativas a Snowflake para 2025. He hecho todo lo posible por ir al grano y dejar de lado la palabrería de marketing para ofrecerte una comparación directa que te ayude a decidir qué podría funcionar para ti.

¿Qué es Snowflake y por qué buscar alternativas?

Primero, un breve recordatorio de lo que estamos hablando. Snowflake es una plataforma de datos en la nube conocida por su arquitectura inteligente que separa el almacenamiento del cómputo. Esta es su característica principal, que te permite escalar la potencia de tus consultas para un trabajo grande sin tener que cambiar nada en la forma en que se almacenan tus datos. Es bastante fácil de usar (especialmente en comparación con los viejos dinosaurios on-premise), funciona en las principales nubes y tiene un sólido mercado para compartir datos.

Entonces, si es tan genial, ¿por qué alguien buscaría un cambio? Por lo que he visto, normalmente se reduce a uno de estos tres puntos débiles:

• Facturas sorpresa: el modelo de precios de pago por uso de Snowflake suena genial en teoría. Pero un mes ajetreado, unas cuantas consultas ineficientes o un proyecto de análisis inesperado pueden dejarte con una factura mucho más alta de lo que habías planeado. Esto hace que presupuestar se sienta como un juego de adivinanzas.

• Sensación de estar atrapado: claro, Snowflake funciona en AWS, GCP y Azure, pero la plataforma en sí es un ecosistema propio. Una vez que has construido todas tus canalizaciones de datos y flujos de trabajo en el ecosistema de Snowflake, la sola idea de mudarse a otra plataforma es suficiente para darle un dolor de cabeza a cualquiera.

• Es simplemente... demasiado: si todo lo que necesitas es ejecutar algunas consultas rápidas en un lago de datos o manejar análisis sencillos, el conjunto completo de características de Snowflake puede ser totalmente excesivo. Podrías encontrarte pagando por una multiherramienta de alta gama cuando todo lo que realmente necesitabas era un buen destornillador.

Cómo elegí las mejores alternativas a Snowflake

El mercado de las plataformas de datos está saturado y es ruidoso. Para abrirme paso entre tanto ruido, decidí centrarme en las cosas que realmente importan a las personas que usan estas herramientas día a día. Aquí está la lista de verificación que utilicé:

• Arquitectura: ¿cómo está construida realmente la herramienta? ¿Es un almacén de datos tradicional, un moderno "lakehouse" o es totalmente sin servidor? La arquitectura te dice mucho sobre cómo la gestionarás (o no) y para qué es realmente buena.

• Rendimiento y escalabilidad: ¿qué tan bien maneja enormes conjuntos de datos y un montón de gente haciendo consultas a la vez? Y lo que es más importante, ¿qué tan complicado es escalar hacia arriba o hacia abajo cuando las cosas cambian?

• Modelo de costes: ¿es de pago por consulta, por servidores aprovisionados o algún tipo de híbrido? Buscaba claridad y previsibilidad, no solo la opción más barata sobre el papel.

• Integración con el ecosistema: ¿se lleva bien con AWS, GCP, Azure y el resto de tus herramientas de datos? Una plataforma que no encaja en tu flujo de trabajo actual es un fracaso seguro.

• ¿Para qué sirve realmente?: cada herramienta tiene su punto fuerte. ¿Está diseñada para inteligencia de negocio general, paneles en tiempo real o aprendizaje automático de alta exigencia?

Una comparación rápida de las mejores alternativas a Snowflake

Antes de entrar en detalles, aquí tienes una chuleta. Es una forma sencilla de ver en qué destaca cada plataforma.

Plataforma	Ideal para	Arquitectura	Modelo de costes	Ventaja clave
Databricks	IA/ML e ingeniería de big data	Lakehouse	Consumo (DBU)	Unifica data lakes y warehouses
Google BigQuery	Analítica sin servidor y usuarios de GCP	Serverless	Pago por consulta/Tarifa plana	Cero gestión de infraestructura
Amazon Redshift	Ecosistemas nativos de AWS	Warehouse basado en clústeres	Instancia aprovisionada	Integración profunda con AWS
Azure Synapse	Organizaciones centradas en Microsoft	Plataforma de analítica unificada	Aprovisionado/Pago por uso	Combina warehouse y big data
ClickHouse	Paneles de analítica en tiempo real	Base de datos columnar	Código abierto/Gestionado	Velocidad de consulta increíblemente rápida
PostgreSQL	Control total y rentabilidad	Base de datos relacional	Código abierto (Gratis)	Sin dependencia del proveedor y flexibilidad

Las 6 mejores alternativas a Snowflake para tu estrategia de datos en 2025

Vale, vamos a lo bueno. Aquí tienes un vistazo más detallado a cada uno de los seis principales contendientes.

1. Databricks

Databricks es probablemente el competidor más directo de Snowflake, y con razón. Se les ocurrió la idea del "lakehouse", que intenta ofrecer lo mejor de ambos mundos: el almacenamiento barato y flexible de un lago de datos combinado con la velocidad y fiabilidad de un almacén de datos. Esto lo convierte en una bestia para las empresas que quieren hacer ingeniería de datos, análisis SQL y aprendizaje automático, todo en un solo lugar.

• Ideal para: equipos con grandes objetivos de IA y aprendizaje automático, e ingenieros de datos que necesitan una plataforma para manejar tanto datos estructurados y ordenados como datos desordenados y no estructurados.

• Pros: es fantástico para proyectos de aprendizaje automático, puede manejar prácticamente cualquier dato que puedas imaginar y está construido sobre estándares abiertos como Apache Spark y Delta Lake, lo que significa que estás menos atado.

• Contras: es definitivamente más complejo que Snowflake. Si todo lo que haces es ejecutar informes de BI, esta plataforma podría parecer como matar moscas a cañonazos.

• Precios: Databricks tiene un modelo basado en el consumo, con precios en Unidades Databricks (DBU) por hora. El coste de una DBU cambia según la potencia de cómputo que necesites y tu proveedor de nube, pero para el almacenamiento de datos, comienza en unos 0,22 $/DBU.

2. Google BigQuery

Google BigQuery es lo que obtienes cuando deseas que todas las partes molestas de la gestión de un almacén de datos simplemente desaparezcan. Es completamente gestionado y sin servidor, por lo que nunca tienes que pensar en aprovisionar servidores o gestionar clústeres. Simplemente cargas tus datos y empiezas a hacerles preguntas. Escala automáticamente en segundo plano, lo que hace que sea súper fácil empezar con enormes cantidades de datos.

• Ideal para: cualquiera que ya utilice Google Cloud Platform (GCP) o equipos que quieran dedicar el 100 % de su tiempo al análisis y cero tiempo a la infraestructura.

• Pros: el modelo sin servidor es un sueño por su simplicidad. Su precio de pago por consulta puede ser increíblemente barato si no ejecutas consultas todo el tiempo, y las funciones de aprendizaje automático integradas son un buen añadido.

• Contras: ese modelo de pago por consulta puede pasarte factura. Si tienes muchos usuarios ejecutando muchas consultas, los costes pueden volverse impredecibles y aumentar rápidamente. Tampoco tienes tanto control detallado sobre el rendimiento.

• Precios: BigQuery tiene dos opciones de precios principales. El modelo bajo demanda te cobra por la cantidad de datos que tu consulta escanea, empezando en unos 6,25 $ por terabyte (y tu primer TB de cada mes es gratis). Para facturas más predecibles, puedes comprar "slots" de cómputo dedicados, que empiezan en unos 0,04 $ por slot-hora.

3. Amazon Redshift

Como uno de los pioneros en el mundo del almacenamiento de datos en la nube, Amazon Redshift es una opción madura, potente y muy robusta. Es un sistema gestionado basado en clústeres que está integrado directamente en el tejido de AWS. Si tu empresa funciona con AWS, Redshift a menudo parece la opción más natural.

• Ideal para: empresas que están totalmente comprometidas con AWS y necesitan un almacén de alto rendimiento y predecible para sus herramientas de BI y análisis.

• Pros: la conexión con otros servicios de AWS como S3 y Glue es completamente fluida. El precio es mucho más predecible, especialmente con instancias reservadas, y su rendimiento con datos estructurados es sólido como una roca.

• Contras: no es tan flexible como Snowflake, ya que el cómputo y el almacenamiento están más estrechamente ligados. También requiere un poco más de esfuerzo práctico para ajustar y gestionar y así obtener el mejor rendimiento posible.

• Precios: el precio de Redshift se basa en el clúster de servidores que configures. El precio bajo demanda comienza en 0,25 $ por hora para un nodo básico. Si sabes que lo usarás durante un tiempo, puedes obtener grandes descuentos (hasta el 75 %) comprometiéndote a instancias reservadas de 1 o 3 años. También hay una opción sin servidor que comienza en 0,36 $ por RPU-hora.

4. Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics es la ambiciosa apuesta de Microsoft para crear un servicio que gobierne todos tus datos. Agrupa un almacén de datos, procesamiento de big data con Spark y herramientas de integración de datos en un único espacio de trabajo.

• Ideal para: empresas que han invertido mucho en el mundo de Microsoft Azure y utilizan herramientas como Power BI y Azure Machine Learning.

• Pros: la forma en que funciona con otros servicios de Azure es fantástica. También te da la flexibilidad de elegir entre recursos preconfigurados para cargas de trabajo predecibles o un modelo sin servidor para consultas aleatorias y puntuales.

• Contras: incluye muchas cosas, lo que puede complicar su configuración y gestión. Sus funciones para compartir datos tampoco parecen tan pulidas como las de Snowflake.

• Precios: el modelo de precios es flexible, pero puede ser un poco confuso de entender. Para la opción sin servidor, pagas por terabyte de datos procesados (alrededor de 5 $/TB). Para recursos dedicados, pagas por "Unidades de Almacenamiento de Datos" (DWU), que comienzan en aproximadamente 1,51 $ por hora.

5. ClickHouse

ClickHouse es algo completamente diferente. Es una base de datos columnar de código abierto construida para una sola cosa: una velocidad increíble. Es un monstruo en las consultas analíticas en tiempo real (OLAP) y puede procesar miles de millones de filas de datos en un abrir y cerrar de ojos. Aunque no reemplazará a Snowflake en todos los casos de uso, es prácticamente imbatible para potenciar paneles interactivos y rápidos.

• Ideal para: análisis en tiempo real, examinar datos de registro y construir paneles de cara al usuario donde necesitas respuestas al instante.

• Pros: es ridículamente rápido para el análisis. Como es de código abierto, es muy económico y está diseñado para escalarse horizontalmente en un montón de servidores.

• Contras: no es un servicio gestionado todo en uno de serie, por lo que carece de algunas de las funciones de seguridad y gobernanza fáciles de usar de Snowflake. Piénsalo como una herramienta especializada, no una general.

• Precios: el software de código abierto es gratuito; solo pagas por los servidores para ejecutarlo. Si quieres una versión gestionada, ClickHouse Cloud tiene planes donde el almacenamiento cuesta unos 25 $/TB al mes y el cómputo comienza en unos 0,30 $ por unidad por hora.

6. PostgreSQL

Puede que estés pensando: "Espera, ¿no es PostgreSQL una base de datos normal para aplicaciones?". Y tienes razón. Pero para necesidades de análisis de tamaño pequeño a mediano, una instancia de Postgres bien configurada puede ser un almacén de datos sorprendentemente bueno y extremadamente barato. Te da un control total y significa que nunca tendrás que preocuparte por la dependencia de un proveedor.

• Ideal para: startups, equipos pequeños o cualquiera que se preocupe más por el control y el ahorro de costes que por cualquier otra cosa y que tenga los conocimientos técnicos para gestionar su propia base de datos.

• Pros: es completamente gratuito y de código abierto. Existe un enorme ecosistema de herramientas y extensiones para él, y nunca estás atado a la plataforma de una sola empresa.

• Contras: esta es la solución "hazlo tú mismo" por excelencia. Necesitas una gran experiencia interna para gestionarlo, ajustarlo y escalarlo para análisis pesados. Tampoco separa el cómputo y el almacenamiento de la manera elegante en que lo hacen los almacenes de datos modernos en la nube.

• Precios: el software es gratuito. Solo pagas por los servidores en la nube y el almacenamiento en los que decidas ejecutarlo.

Cómo elegir las alternativas a Snowflake adecuadas para tu equipo

Entonces, ¿cómo tomas realmente una decisión? La "mejor" plataforma es realmente la que se ajusta a tus necesidades específicas. Aquí tienes una forma rápida de pensarlo:

• ¿Estás profundamente ligado a un proveedor de nube? Entonces, seguir con su herramienta nativa (Redshift para AWS, BigQuery para GCP, Synapse para Azure) suele ser el camino más fácil. Obtendrás integraciones más fluidas y probablemente ahorrarás algo de dinero en las tarifas de transferencia de datos.

• ¿Tu enfoque principal es la IA y el aprendizaje automático? Databricks es el claro favorito. Fue construido para este tipo de trabajos y proporciona una experiencia mucho más cohesiva para los científicos de datos.

• ¿Necesitas paneles en tiempo real ultrarrápidos? Un motor especializado como ClickHouse te dará ese tiempo de respuesta de subsegundo con el que los almacenes de propósito general a veces pueden tener dificultades.

• ¿Son el presupuesto y el control tus prioridades absolutas? Entonces, una opción de código abierto como PostgreSQL es imbatible. Te da total libertad, suponiendo que tengas el equipo para gestionarlo.

Este vídeo ofrece una comparación de Snowflake, BigQuery y ClickHouse para ayudarte a construir análisis rentables.

Tus datos están organizados, ahora ponlos a trabajar con IA

Elegir una alternativa a Snowflake no se trata solo de elegir un nuevo lugar para almacenar tus datos. Se trata de establecer una base sólida para que puedas usar realmente esos datos para tomar decisiones más inteligentes. Ya sea que termines con Databricks por su potencia en IA, BigQuery por su simplicidad u otra plataforma, el objetivo siempre es crear una única y fiable fuente de verdad.

Pero una vez que tus datos están todos en un solo lugar, limpios y accesibles... ¿cuál es el siguiente paso? El verdadero valor llega cuando consigues que esa información fluya por toda tu empresa.

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