Snowflake vs Redshift: La comparación de almacenes de datos para 2025

Elegir el data warehouse correcto es un asunto crucial para cualquier negocio que dependa de los datos. Es el motor de todos tus análisis, informes y pensamiento estratégico. En el mundo de los data warehouses en la nube, dos nombres no dejan de aparecer: Snowflake y Amazon Redshift. Ambos son gigantes diseñados para manejar cantidades asombrosas de información.

Esta guía es una comparación directa de Snowflake vs. Redshift. Analizaremos las diferencias reales en su arquitectura, rendimiento, modelos de precios y facilidad de uso en el día a día. Centralizar tus datos es un gran comienzo, pero el verdadero truco es hacer llegar esa información a quienes más la necesitan, como tu equipo de atención al cliente, que requiere respuestas rápidas y fiables al momento.

¿Qué es Snowflake?

Snowflake es una plataforma de datos en la nube que se ofrece como servicio, lo que significa que no tienes que gestionar ninguna instalación de hardware o software. Su característica estrella es una arquitectura que separa por completo la potencia de cálculo del almacenamiento de datos. Este diseño te proporciona una flexibilidad increíble y hace que escalar sea pan comido.

Snowflake se creó para funcionar en cualquiera de los tres grandes proveedores de nube: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP). Está diseñado para ofrecerte un rendimiento de primer nivel sin necesidad de un montón de trabajo manual, eliminando los quebraderos de cabeza de la administración de bases de datos para que tu equipo pueda centrarse únicamente en encontrar información útil en tus datos.

¿Qué es Amazon Redshift?

Amazon Redshift es el servicio de data warehouse de AWS totalmente gestionado y a escala masiva. Se basa en un diseño más tradicional, utilizando un clúster de máquinas (llamados nodos) que trabajan juntas para procesar datos mediante un método llamado Procesamiento Masivamente Paralelo (MPP).

Al ser un producto de AWS, Redshift se conecta sin problemas con el resto del universo de AWS, que incluye herramientas para la ingesta de datos, su almacenamiento y la ejecución de aprendizaje automático sobre ellos. Esto lo convierte en la opción preferida para las empresas que ya están muy invertidas en AWS, ya que ofrece una sólida combinación de rendimiento y rentabilidad.

Diferencias clave: Un análisis profundo de Snowflake vs. Redshift

Aunque ambas plataformas intentan resolver el mismo problema, la forma en que están construidas conduce a algunas diferencias fundamentales en su funcionamiento, crecimiento y gestión diaria.

Arquitectura: Separada vs. unificada

La mayor diferencia entre Snowflake y Redshift es su diseño fundamental.

• Snowflake: La configuración de Snowflake tiene tres capas separadas: una para el almacenamiento, una para el procesamiento de consultas (llamados "virtual warehouses") y una para los servicios en la nube. La clave aquí es que el almacenamiento y el cómputo están completamente separados. Esto significa que puedes aumentar tu potencia de cálculo para una carga de trabajo pesada sin tener que pagar por más almacenamiento que no necesitas. También significa que diferentes equipos pueden acceder a los mismos datos con sus propios virtual warehouses dedicados sin ralentizarse mutuamente.

• Redshift: Redshift utiliza un enfoque más clásico basado en clústeres donde el cómputo y el almacenamiento están ligados en cada máquina. Aunque sus nodos más nuevos "RA3" han comenzado a separarlos para competir con Snowflake, la idea central sigue girando en torno al clúster. Para escalar Redshift, normalmente tienes que redimensionar todo el clúster añadiendo más nodos, lo que puede ser lento y a veces requiere tiempo de inactividad. La capacidad de Snowflake para escalar sus virtual warehouses casi instantáneamente es una experiencia totalmente diferente.

Escalabilidad y rendimiento

La forma en que estas dos plataformas manejan el crecimiento es un resultado directo de su arquitectura.

• Snowflake: Aquí es donde Snowflake realmente destaca. Su arquitectura permite lo que ellos llaman escalado "instantáneo y casi ilimitado". Puedes iniciar, redimensionar o apagar un virtual warehouse en segundos. Funciones como la concurrencia multiclúster añaden automáticamente más clústeres de cómputo cuando la demanda de los usuarios aumenta, manteniendo la velocidad de las consultas constante incluso en los momentos de mayor actividad.

• Redshift: Redshift escala utilizando una función llamada "Elastic Resize", que te permite añadir o eliminar nodos. El problema es que esto puede tardar desde unos pocos minutos hasta más de una hora y a menudo necesita hacerse durante una ventana de mantenimiento planificada. Para manejar picos de tráfico repentinos, Redshift tiene "Concurrency Scaling", que añade capacidad temporal. Funciona, pero fue diseñado más bien para parchear una limitación arquitectónica que como parte central del diseño. Para cargas de trabajo que suben y bajan constantemente, la elasticidad integrada de Snowflake simplemente se siente más fluida.

Mantenimiento y facilidad de uso

Aquí es donde sentirás la mayor diferencia en tu trabajo diario.

• Snowflake: Como una verdadera plataforma de "software como servicio", Snowflake está diseñada para ser de bajo mantenimiento. Gestiona automáticamente tareas en segundo plano como la limpieza del espacio de almacenamiento ("vacuuming"), la actualización de estadísticas y la organización de datos. Para muchos equipos, esto les permite prácticamente configurarlo y olvidarse, liberando a los ingenieros de datos para que se dediquen a tareas más importantes.

• Redshift: Redshift requiere un enfoque más práctico. Aunque AWS gestiona el hardware, normalmente depende de ti ejecutar comandos de mantenimiento como "VACUUM" y "ANALYZE". Es un problema común que los equipos descuiden estas tareas, lo que puede hacer que el rendimiento se desplome con el tiempo. Simplemente requiere una supervisión más cuidadosa.

El principal argumento de venta de Snowflake (aparte de separar el cómputo del almacenamiento) es que es un servicio gestionado. Como usuario final, no necesitas hacer VACUUM o ANALYZE en tus tablas, no necesitas especificar claves de distribución o codificaciones de compresión... Redshift ha añadido muchas funciones 'AUTO' a lo largo de los años, pero todavía no está al mismo nivel de 'cero intervención' que Snowflake.

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El trabajo continuo necesario para gestionar incluso las plataformas de datos modernas pone de manifiesto el valor de las herramientas que son verdaderamente autoservicio. Para algo como unificar el conocimiento de soporte de diferentes lugares, una plataforma como eesel AI te pone en marcha en minutos sin necesidad de ingenieros, lo que está a años luz de la configuración y el ajuste constante que requiere un data warehouse.

Soporte de datos y ecosistema

• Tipos de datos: Snowflake siempre ha sido excelente en el manejo de datos semiestructurados como JSON, Avro y Parquet de forma nativa. Esto te permite consultarlos directamente sin necesidad de transformarlos primero. Redshift ha trabajado duro para ponerse al día con su tipo de datos "SUPER", pero Snowflake generalmente todavía se siente un poco más nativo con una variedad más amplia de formatos.

• Ecosistema: La mayor fortaleza de Redshift es su integración perfecta con toda la familia de servicios de AWS, como S3, Glue y Kinesis. Si eres una empresa que prioriza AWS, esto es una gran ventaja. La ventaja de Snowflake es que es agnóstico de la nube, funciona en AWS, Azure y GCP. Esto te ayuda a evitar la dependencia de un solo proveedor y le ha ayudado a construir un ecosistema masivo de socios tecnológicos.

Un desglose completo de los precios de Snowflake vs. Redshift

Entender los modelos de precios es súper importante porque ambos pueden volverse complicados y llevar a facturas sorpresa si no tienes cuidado.

El modelo de precios de Snowflake

Los precios de Snowflake están completamente separados: pagas por el cómputo y el almacenamiento por separado.

• Almacenamiento: Recibes una factura mensual por la cantidad promedio de datos comprimidos que almacenas. Esto suele costar alrededor de 23 $ por TB al mes en las regiones de EE. UU.

• Cómputo: Esta es la parte complicada. Pagas por el tiempo de cómputo por segundo (con un mínimo de 60 segundos) usando "Créditos de Snowflake". Un virtual warehouse consume créditos cada vez que está en funcionamiento, y la tarifa depende de su tamaño (X-Small, Small, etc.).

| Edición | Precio por Crédito (AWS, EE. UU. Este) | Características Clave | |---|---| | Standard | ~$2.00 | Time Travel de 1 día, Funcionalidad principal de la plataforma | | Enterprise | ~$3.00 | Time Travel de 90 días, Warehouses multiclúster, Seguridad a nivel de columna | | Business Critical | ~$4.00 | Tri-Secret Secure, Conectividad privada, Failover/Failback | | Virtual Private | Personalizado | Entorno completamente aislado |

Nota: Estas son estimaciones de la página de precios de Snowflake y pueden cambiar según la región y el proveedor de la nube.

Este modelo es flexible, pero puede hacer que los costes sean difíciles de predecir. una sola consulta mal escrita en un warehouse grande puede consumir una cantidad sorprendente de créditos, por lo que es esencial vigilar los costes.

El modelo de precios de Redshift

Redshift te ofrece dos formas principales de pago: Clústeres Aprovisionados y Serverless.

• Clústeres Aprovisionados: Pagas una tarifa predecible por hora por cada nodo en tu clúster. Esto es ideal para cargas de trabajo estables y predecibles. Puedes pagar por uso o ahorrar bastante (hasta un 75%) con Instancias Reservadas si te comprometes a un plazo de 1 o 3 años.

• Redshift Serverless: Este modelo se parece más al de Snowflake. Pagas por la capacidad de cómputo en Unidades de Procesamiento de Redshift (RPU) por segundo, pero solo cuando está activo. Es una buena opción para cargas de trabajo irregulares o intermitentes en las que no quieres pagar por máquinas inactivas.

• Otros Costes: Ten en cuenta que también verás cargos separados por cosas como el Almacenamiento Gestionado (para nodos RA3) y el uso de Redshift Spectrum para consultar datos directamente desde S3.

| Servicio / Tipo de Nodo | Precio Bajo Demanda (EE. UU. Este, N. Virginia) | |---|---|---| | Aprovisionado: ra3.4xlarge | ~$3.26 por hora | | Serverless | Coste base ~$0.375 por RPU-hora |

Nota: Los precios son aproximados y provienen de la página de precios de AWS Redshift.

Estos planes de precios de varias partes pueden dificultar la elaboración de presupuestos. En contraste, las herramientas creadas para un trabajo específico, como eesel AI, suelen tener precios mucho más claros y predecibles. Sin tarifas por resolución, los equipos de soporte no tienen que preocuparse por el aumento de los costes durante un mes ajetreado, un temor real con muchas plataformas basadas en el uso.

Cuándo elegir Snowflake vs. Redshift: Un resumen

La elección correcta realmente se reduce a las necesidades específicas de tu empresa, tu pila tecnológica actual y tu presupuesto.

Elige Snowflake si:

• Tu carga de trabajo es muy variable, con picos de actividad en una hora y calma en la siguiente, y necesitas que el escalado sea instantáneo y sin complicaciones.

• Trabajas en múltiples nubes (AWS, Azure, GCP) o simplemente quieres mantener tus opciones abiertas.

• Quieres algo que sea fácil de usar y que requiera el menor mantenimiento manual posible.

• Trabajas constantemente con datos semiestructurados como JSON o Parquet.

Elige Redshift si:

• Tu empresa está totalmente invertida en AWS y quieres aprovechar esas integraciones estrechas.

• Tienes una carga de trabajo estable y predecible y quieres asegurar grandes ahorros con Instancias Reservadas.

• Tu equipo quiere un control granular sobre la configuración y el ajuste del data warehouse.

• Los costes predecibles para una carga de trabajo constante y siempre activa son tu principal preocupación.

Más allá del debate Snowflake vs. Redshift: Poniendo tu conocimiento a trabajar para el soporte al cliente

Bien, has conseguido organizar todos los datos de tu negocio en Snowflake o Redshift. Eso es genial para el análisis. Pero, ¿qué pasa con todo el conocimiento que utiliza tu equipo de soporte? Para la mayoría de las empresas, es un caos, disperso por servicios de asistencia como Zendesk, wikis en Confluence, documentos de Google aleatorios e hilos interminables en Slack.

Aquí es donde entra eesel AI. Hace por el conocimiento de tu equipo de soporte lo que un data warehouse hace por los datos de tu negocio: lo unifica todo.

Al conectarse a todas estas fuentes diferentes, incluidos tus tickets de soporte anteriores, eesel AI construye una única fuente de verdad. Con ella, puedes:

• Lanzar un Agente de IA que puede gestionar las preguntas de los clientes de primera línea por sí mismo, 24/7.

• Dar a tu equipo un Copiloto de IA que redacta respuestas instantáneas y precisas directamente en tu servicio de asistencia.

• Configurar un Chat Interno de IA en Slack o MS Teams, dando a toda tu empresa un único lugar para obtener respuestas de todos tus documentos internos.

Lo mejor de todo es que puedes ponerlo en marcha en minutos y probarlo de forma segura con un modo de simulación, muy lejos de los proyectos de meses y los recursos de ingeniería que se necesitan para configurar un data warehouse.

Snowflake vs. Redshift: El veredicto final

Todo el debate "Snowflake vs. Redshift" realmente se reduce a una compensación. Snowflake te ofrece una flexibilidad, escalabilidad y facilidad de uso asombrosas, lo que es perfecto para empresas dinámicas y de rápido movimiento. Redshift ofrece una profunda integración con AWS y una potencia rentable para trabajos más predecibles y a gran escala. La respuesta correcta depende completamente de tu situación, tus herramientas existentes y tus objetivos de datos a largo plazo.

Este video ofrece un análisis profundo de las diferencias clave entre Snowflake y Redshift para ayudarte a tomar una decisión informada.

Una vez que tus datos estén organizados, el siguiente paso lógico es armar a tus equipos con el conocimiento que necesitan. Descubre cómo eesel AI puede unificar el conocimiento de tu equipo de soporte y ayudar a automatizar tu soporte de primera línea hoy mismo.