Snowflake vs BigQuery: La comparación definitiva de 2025

Elegir el data warehouse en la nube adecuado es una decisión crucial para tu empresa. Es la base de toda tu analítica e inteligencia de negocio, y lo que en última instancia te permite tomar decisiones inteligentes basadas en datos. Cuando empiezas a investigar, dos nombres aparecen constantemente: Snowflake y Google BigQuery.

Aunque ambos hacen un trabajo fantástico, están construidos sobre ideas completamente diferentes. Snowflake se centra en la flexibilidad y en no estar atado a un único proveedor de nube. BigQuery, por otro lado, ofrece una experiencia sencilla y sin servidor (serverless) que está integrada directamente en el ecosistema de Google Cloud.

Esta guía desglosará las verdaderas diferencias entre ellos. Profundizaremos en su arquitectura, precios, rendimiento y características para ayudarte a decidir cuál tiene más sentido para tu negocio en 2025.

¿Qué es Snowflake vs BigQuery?

A primera vista, Snowflake y BigQuery parecen bastante similares. Ambos son data warehouses modernos en la nube, diseñados para procesar cantidades masivas de datos. Almacenan los datos en columnas, utilizan una técnica llamada procesamiento masivo en paralelo (MPP) para ejecutar consultas rápidamente y te permiten pagar por el almacenamiento y la capacidad de cómputo por separado. Pero ahí es donde terminan las similitudes.

¿Qué es Snowflake?

Snowflake es una plataforma de datos nativa de la nube que puede funcionar prácticamente en cualquier lugar. Puedes configurarla en Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud Platform (GCP). Su idea central es separar completamente el almacenamiento del cómputo. Esto significa que puedes escalar tu almacenamiento a medida que tus datos crecen sin tener que pagar por más potencia de procesamiento, lo que te da un control estricto sobre el rendimiento y los costos.

Su mayor atractivo es la flexibilidad. Puedes crear clústeres de cómputo dedicados (que ellos llaman "almacenes virtuales") para diferentes equipos. Así, si tu equipo de ciencia de datos está ejecutando un trabajo masivo, no ralentizará los dashboards de los que depende tu equipo de finanzas. Esta capacidad de aislar cargas de trabajo, junto con su soporte multinube, lo convierte en una excelente opción para empresas que quieren evitar quedar atadas a un solo proveedor.

¿Qué es BigQuery?

BigQuery es el data warehouse sin servidor (serverless) y totalmente gestionado de Google Cloud. La palabra "sin servidor" es la clave aquí. Con BigQuery, nunca ves ni piensas en la infraestructura subyacente. No tienes que configurar clústeres ni gestionar almacenes virtuales. Simplemente cargas tus datos y empiezas a hacer preguntas. Google se encarga de toda la gestión de recursos y el escalado entre bastidores, utilizando su propia tecnología de alto rendimiento como Dremel y Colossus.

El principal beneficio es lo sencillo que es empezar a usarlo. Puedes pasar de no tener un data warehouse a consultar petabytes de datos en minutos, todo sin preocuparte por los servidores. Esto, junto con su conexión fluida con otras herramientas de Google Cloud, lo convierte en una opción fantástica para equipos que simplemente quieren obtener insights lo más rápido posible.

Arquitectura de Snowflake vs BigQuery: Flexibilidad vs. simplicidad

La diferencia de arquitectura entre Snowflake y BigQuery es lo más importante que hay que entender, porque afecta a todo lo demás, desde cuánto pagas hasta cómo trabaja tu equipo.

La arquitectura de datos compartidos y multiclúster de Snowflake

La configuración de Snowflake tiene tres capas distintas que pueden escalarse de forma independiente:

1. Almacenamiento Centralizado: Aquí es donde residen todos tus datos. Snowflake simplemente utiliza el servicio de almacenamiento de tu proveedor de nube elegido, como AWS S3, Azure Blob Storage o Google Cloud Storage.

2. Cómputo Multiclúster: Aquí es donde se ejecutan las consultas. Las ejecutas usando "almacenes virtuales", que son simplemente clústeres de recursos de cómputo. Lo interesante es que puedes tener varios almacenes de diferentes tamaños funcionando al mismo tiempo, todos utilizando los mismos datos. Podrías tener uno pequeño para herramientas de BI, uno enorme para grandes trabajos de transformación de datos y otro solo para unos pocos científicos de datos. No se interferirán entre sí.

3. Servicios en la Nube: Este es el cerebro de la operación. Es un conjunto de servicios que gestiona todo, desde la planificación de consultas y la seguridad hasta los metadatos y la infraestructura. Es lo que hace que todo el sistema funcione sin problemas y sin que tengas que intervenir.

La arquitectura sin servidor de BigQuery

La arquitectura de BigQuery es intencionadamente una especie de "caja negra". Como usuario, simplemente escribes consultas SQL, y la masiva infraestructura de Google se encarga del resto. Lo que sucede bajo el capó es una combinación de tecnología muy potente:

• Dremel: El motor de consultas que toma tu SQL, lo divide en pequeñas partes y lo ejecuta en miles de servidores a la vez.

• Colossus: El sistema de archivos interno de Google que almacena tus datos y se encarga de toda la replicación y recuperación.

• Jupiter: La red interna superrápida que transporta datos entre el almacenamiento (Colossus) y el cómputo (Dremel).

La conclusión para ti es que no tienes que gestionar nada de esto. BigQuery escala automáticamente para manejar tus consultas, ya sea que estés escaneando una tabla pequeña o una de tamaño petabyte. No hay ajustes que modificar ni almacenes que configurar.

Por qué la arquitectura es importante para tu equipo

La elección realmente se reduce a control versus conveniencia.

• Snowflake es para equipos que quieren un control detallado. Puedes gestionar tu presupuesto y rendimiento con precisión, activando almacenes potentes para trabajos exigentes y luego desactivándolos para ahorrar dinero. Es ideal para organizaciones con muchos equipos diferentes ejecutando consultas al mismo tiempo que necesitan garantizar el rendimiento para todos.

• BigQuery es para equipos que valoran la simplicidad y la velocidad. Si no quieres dedicar tiempo a la gestión de infraestructura y prefieres un enfoque más despreocupado, es una excelente opción. Obtienes una potencia increíble sin el dolor de cabeza administrativo.

Modelos de precios de Snowflake vs BigQuery: Control granular vs. simplicidad predecible

Los precios son otra área en la que estas dos plataformas son bastante diferentes, y pueden tener un gran impacto en tu factura final dependiendo de tus patrones de uso. Ambas cobran por el cómputo y el almacenamiento por separado, pero los facturan de maneras muy distintas.

Explicación de los precios de Snowflake

Los precios de Snowflake se basan completamente en el uso. Pagas por dos cosas:

• Cómputo: Se factura en "créditos de Snowflake" y pagas por segundo (con un mínimo de un minuto). Los créditos que consumes dependen del tamaño del almacén virtual que estés utilizando. En el momento en que suspendes un almacén, la facturación se detiene.

• Almacenamiento: Es una tarifa plana separada por terabyte, por mes. El costo puede variar según tu región y si eliges pagar sobre la marcha o prepagar por capacidad para obtener un descuento.

Aquí tienes un vistazo rápido a sus precios bajo demanda. Solo recuerda que estas son estimaciones y siempre debes consultar la página oficial de precios de Snowflake para obtener las cifras más recientes.

Edición	Cómputo (Bajo demanda, por Crédito)	Características Clave
Estándar	~$2.00	Funcionalidad principal, Time Travel de 1 día, totalmente gestionado.
Enterprise	~$3.00	Todas las características de Estándar + Almacenes multiclúster, Time Travel de hasta 90 días.
Business Critical	~$4.00	Todas las características de Enterprise + Seguridad y cumplimiento mejorados (ej., HIPAA).

Explicación de los precios de BigQuery

BigQuery también separa el cómputo y el almacenamiento, pero te da más opciones sobre cómo pagar por el cómputo.

• Cómputo: Puedes elegir entre dos modelos:

  1. Bajo demanda: Pagas por la cantidad de datos que escanean tus consultas (por ejemplo, dólares por terabyte). Esto es perfecto cuando estás empezando o tienes cargas de trabajo difíciles de predecir.
  2. Capacidad (Ediciones): Pagas una tarifa plana por hora por capacidad de procesamiento dedicada, medida en "slots" (que son como CPUs virtuales). Esto te da costos predecibles para trabajos consistentes y de alto volumen.

• Almacenamiento: Se factura por gigabyte al mes. Una ventaja interesante es que si una tabla no se modifica durante 90 días, el precio de almacenamiento para esa tabla se reduce automáticamente a la mitad.

Aquí tienes un desglose simplificado. De nuevo, para los detalles más precisos, visita la página oficial de precios de BigQuery.

Modelo	Precio de Cómputo	Precio de Almacenamiento (por GiB/mes)	Ideal Para
Bajo demanda	~$6.25 por TiB escaneado (el primer TiB es gratis)	~$0.02 (Activo), ~$0.01 (A largo plazo)	Consultas ad-hoc, cargas de trabajo impredecibles, para empezar.
Capacidad (Edición Estándar)	~$0.04 por slot-hora (Pago por uso)	~$0.02 (Activo), ~$0.01 (A largo plazo)	Cargas de trabajo consistentes y predecibles que requieren costos estables.

Algunos escenarios de costos

• Cargas de trabajo con picos: Piensa en un equipo de marketing que ejecuta algunas consultas grandes y complejas una vez a la semana para analizar los resultados de una campaña. Con el modelo bajo demanda de BigQuery, solo pagarían por los datos escaneados durante esos momentos específicos, lo que podría ser muy económico.

• Cargas de trabajo de BI consistentes: Una empresa con dashboards de BI que reciben consultas 24/7 podría encontrar más predecible a Snowflake. Podrían mantener un almacén pequeño y dedicado funcionando todo el día por un costo mensual estable.

• ETL y Ciencia de Datos: Un equipo de ingeniería de datos que necesita mucha potencia durante unas pocas horas cada noche podría activar un almacén masivo de Snowflake, ejecutar sus trabajos y luego desactivarlo, pagando solo por el tiempo exacto en que estuvo activo.

Snowflake vs BigQuery: Rendimiento, ecosistema y características clave

Más allá de la arquitectura y el precio, los pequeños detalles y las herramientas circundantes a menudo inclinan la balanza en la decisión final.

Rendimiento y escalabilidad

Seamos claros: ambas plataformas son increíblemente rápidas a escala. Para la mayoría de los trabajos, probablemente no notarás una gran diferencia de rendimiento. La verdadera distinción está en cómo gestionas ese rendimiento.

• Snowflake: El rendimiento está directamente ligado al tamaño de tu almacén virtual. Si una consulta es lenta, tienes una solución simple: hacer el almacén más grande. Esto te da una palanca directa para mejorar el rendimiento cuando lo necesitas.

• BigQuery: El rendimiento es gestionado completamente por Google. Es conocido por asignar miles de slots a consultas grandes automáticamente, lo que lo hace ultrarrápido para análisis ad-hoc sin necesidad de ajustes. Básicamente, confías en que Google se encargue, y son muy buenos en ello.

Ecosistema e integraciones

Aquí es donde tu stack tecnológico actual realmente empieza a importar.

• Snowflake: Su principal ventaja es que es agnóstico a la nube. Como funciona en AWS, Azure y GCP, es la elección natural para empresas con una estrategia multinube o aquellas que quieren evitar atarse a un solo ecosistema.

• BigQuery: Su fortaleza es su integración profunda y nativa con Google Cloud. Si ya estás usando herramientas como Vertex AI para machine learning o Looker para BI, BigQuery se siente menos como una herramienta separada y más como parte de una plataforma unificada.

Este video ofrece un desglose claro de las diferencias clave entre Snowflake y BigQuery, desde sus estructuras de objetos hasta sus filosofías centrales.

Ambos data warehouses son excelentes para centralizar el conocimiento del negocio, como todos tus chats históricos de soporte al cliente. Pero aunque puedes analizar esos datos, ponerlos en manos de tus equipos de primera línea en tiempo real es un problema completamente diferente. Los agentes de soporte a menudo tienen dificultades porque esa valiosa información está atrapada en el data warehouse, mientras que otras respuestas viven en un helpdesk como Zendesk o una wiki interna como Confluence.

Aquí es donde una herramienta como eesel AI puede atar cabos. Puede aprender de todos los datos históricos de tickets en tu almacén y combinarlos con tus documentos de ayuda activos para crear un agente de IA que da respuestas instantáneas y precisas a tu equipo de soporte.

Snowflake vs BigQuery: Tomando la decisión correcta para tu negocio

No se trata de qué plataforma es "mejor". Se trata de cuál se adapta mejor a las habilidades de tu equipo, su flujo de trabajo y la tecnología existente.

Factor	Snowflake	BigQuery
Ideal Para	Control, aislamiento de cargas de trabajo, estrategia multinube.	Simplicidad, autoescalado, integración profunda con GCP.
Arquitectura	Almacenamiento y cómputo desacoplados (gestionados por el usuario).	Sin servidor (totalmente gestionado por Google).
Modelo de Precios	Pagas por tiempo de cómputo (créditos) + almacenamiento.	Pagas por datos escaneados (bajo demanda) o por capacidad (slots) + almacenamiento.
Gestión	Baja, pero requiere gestionar almacenes virtuales.	Casi nula, totalmente automatizada.
Plataforma en la Nube	AWS, Azure, GCP.	Solo GCP.

Snowflake vs BigQuery: Tus datos solo son tan buenos como lo que haces con ellos

Para resumir, la elección se vuelve bastante clara una vez que conoces tus prioridades.

Elige Snowflake si necesitas flexibilidad multinube y quieres un control detallado sobre el rendimiento y el costo para gestionar una amplia variedad de cargas de trabajo.

Elige BigQuery si ya estás en el mundo de Google Cloud y valoras una experiencia simple y totalmente automatizada que simplemente funciona.

En cualquier caso, recuerda que tener un data warehouse es solo el primer paso. El verdadero valor proviene de poner esos datos a trabajar. Tu data warehouse contiene una mina de oro de conocimiento del cliente, pero el análisis por sí solo no resuelve los problemas de los clientes en el momento. eesel AI se conecta directamente a tus fuentes de conocimiento para potenciar agentes de IA que ofrecen soporte instantáneo y preciso. En lugar de solo analizar tickets pasados, eesel aprende de ellos para automatizar resoluciones hoy, convirtiendo tus datos almacenados en una verdadera herramienta de primera línea.