J’ai testé les meilleures alternatives à BigQuery pour éviter les factures surprises : Voici mon guide 2025

Google BigQuery est une technologie incroyable pour l’analyse de données massives. Ne vous méprenez pas, c’est un outil puissant. Mais si vous avez déjà ouvert votre facture cloud mensuelle et senti votre estomac se nouer, vous savez exactement de quoi je parle. Ce choc de la facture inattendue est une douleur que beaucoup d’entre nous partagent. Pour de nombreuses équipes, en particulier celles qui travaillent avec des données de taille moyenne (pensez de quelques gigaoctets à quelques téraoctets), le coût et la complexité peuvent donner l’impression d’utiliser un marteau-pilon pour écraser une noix.

C’est ce qui m’a poussé à chercher de meilleures options. Voici ce que j’ai appris : la meilleure « alternative » n’est pas toujours un concurrent direct. Parfois, il s’agit de trouver une manière totalement différente de résoudre votre problème, une manière qui n’implique pas le lourd fardeau d’un entrepôt de données traditionnel. Ce guide couvre mes 5 meilleures alternatives à BigQuery pour 2025, des grands concurrents à une manière plus intelligente d’utiliser les connaissances de votre entreprise pour des tâches quotidiennes comme le support client.

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données cloud ?

Imaginez un entrepôt de données cloud comme un coffre-fort centralisé et ultra-organisé dans le cloud. C’est là que vous stockez et analysez d’énormes quantités de données provenant de tous vos différents outils professionnels. Sa mission principale est d’alimenter les tableaux de bord de l’informatique décisionnelle (BI), de générer des rapports et de traiter des chiffres pour des analyses à grande échelle.

Ce qui rend des plateformes comme BigQuery si puissantes, ce sont quelques atouts clés : le stockage en colonnes, qui rend la lecture des données pour l’analyse incroyablement rapide, et le traitement massivement parallèle (MPP), qui divise les grosses tâches en plus petites parties pour les accomplir beaucoup plus vite.

Pourquoi les gens cherchent-ils des alternatives à BigQuery ?

Ce n’est pas seulement une question d’argent, même si c’est une part très importante du problème. Il y a plusieurs raisons courantes pour lesquelles les équipes commencent à chercher une porte de sortie.

• Des coûts imprévisibles : La tarification à la demande de BigQuery est basée sur la quantité de données que vos requêtes analysent. Cela semble simple, n’est-ce pas ? Le problème, c’est que cela peut entraîner des factures extrêmement variables. Une requête mal optimisée d’un analyste ou un tableau de bord qui se rafraîchit trop souvent peut accidentellement analyser des téraoctets de données, faisant grimper les coûts avant même que vous ne vous en rendiez compte.

• Le casse-tête de la gestion : Google le présente comme « serverless », mais pour tirer le meilleur parti de BigQuery (et maîtriser les coûts), il faut une quantité surprenante de travail d’ingénierie des données. Vous devez constamment penser au partitionnement et au clustering de vos tables. Cela devient un coût caché qui pèse sur le temps de votre équipe, surtout si vous essayez de fonctionner de manière optimisée.

• Le sentiment d’être prisonnier : BigQuery est étroitement lié à la Google Cloud Platform (GCP). Si vous voulez la liberté d’utiliser d’autres fournisseurs de cloud comme AWS ou Azure, déplacer toutes vos données et vos flux de travail hors de BigQuery est un projet colossal.

• Utiliser le mauvais outil pour la tâche : Soyons honnêtes, parfois vous n’avez pas besoin d’analyses à l’échelle du pétaoctet. Vous avez juste besoin d’une réponse rapide et fiable pour un employé ou un client. Utiliser un entrepôt de données complet pour cela est complètement démesuré. C’est comme construire une autoroute à six voies juste pour aller chez votre voisin.

Comment j’ai sélectionné les meilleures alternatives à BigQuery

Pour élaborer cette liste, je me suis concentré sur quelques éléments qui comptent vraiment lorsque vous envisagez un changement.

• Modèle de tarification : Est-il clair et prévisible ? Offre-t-il un bon rapport qualité-prix, que vous exécutiez quelques tâches énormes ou des tonnes de petites requêtes interactives ?

• Performance et scalabilité : À quelle vitesse fonctionne-t-il réellement ? Peut-il évoluer avec votre entreprise sans nécessiter une équipe d’ingénieurs pour le surveiller 24h/24 et 7j/7 ?

• Facilité d’utilisation et de gestion : Quel niveau de compétence technique est nécessaire pour le mettre en place ? Pouvez-vous vraiment l’essayer par vous-même, ou êtes-vous obligé de subir une douzaine d’appels commerciaux avant ?

• Usage prévu : Est-ce un outil polyvalent pour tout type d’analyse, ou est-il conçu pour quelque chose de spécifique, comme des tableaux de bord en temps réel ou la résolution de problèmes opérationnels comme l'automatisation du support ?

Comparatif rapide des meilleures alternatives à BigQuery

Outil	Idéal pour	Modèle de tarification	Principal différenciateur
eesel AI	Activer les connaissances de l’entreprise pour le support et les questions-réponses internes	Par interaction, forfaits prévisibles	Opérationnel en quelques minutes ; automatise les actions, pas seulement l’analyse
Snowflake	Flexibilité multi-cloud et envergure d’entreprise	Basé sur l’utilisation (crédits de calcul)	Découplage du stockage et du calcul
Amazon Redshift	Intégration profonde avec AWS et optimisation des performances	À l’heure pour les clusters provisionnés ou en mode serverless	Architecture de Traitement Massivement Parallèle (MPP)
Azure Synapse Analytics	Analyse unifiée au sein de l’écosystème Microsoft	À l’heure (DWU) ou par To traité	Combine l’entreposage de données et l’analyse de big data
ClickHouse	Analyse en temps réel et flexibilité open-source	Open-source (gratuit) ou cloud (basé sur l’utilisation)	Performances ultra-rapides pour les requêtes OLAP

Les 5 meilleures alternatives et concurrents à BigQuery en 2025

Voici un aperçu plus détaillé des plateformes qui ont été retenues.

1. eesel AI

Au lieu d’être un simple entrepôt de données de plus, eesel AI offre une manière complètement différente de valoriser les données de votre entreprise. Plutôt que de centraliser toutes vos connaissances dans un entrepôt pour que les analystes les explorent plus tard, eesel AI se connecte directement aux outils que vous utilisez déjà, comme votre service d’assistance, Confluence et Google Docs, et utilise l’IA pour fournir des réponses instantanées et automatiser des tâches. Il résout de vrais problèmes métier comme le support de première ligne et les questions-réponses internes sans le marathon de l’ingénierie des données.

Cette infographie montre comment eesel AI se connecte à divers outils d'entreprise pour créer une base de connaissances centralisée afin de fournir des réponses instantanées et d'automatiser des tâches, offrant une approche différente par rapport aux alternatives traditionnelles à BigQuery.::

Vous pouvez réellement être opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois. La plateforme apprend de vos anciens tickets de support et de vos documents internes, elle fournit donc des réponses précises et contextuelles dès le début.

Avantages :

• Configuration incroyablement simple : Vous pouvez être opérationnel en quelques minutes grâce à des intégrations en un clic. Pas besoin de parler à un commercial juste pour voir si cela fonctionne pour vous.

• Unifie vos connaissances existantes : Il se branche directement là où vos connaissances se trouvent déjà, vous n’avez donc rien à déplacer.

• Test sans risque : Il dispose d’un excellent mode de simulation qui vous permet de tester l’IA sur vos tickets de support historiques. Cela vous montre le retour sur investissement exact avant même de l’activer pour de vrais clients.

Une capture d'écran du mode de simulation d'eesel AI, une fonctionnalité clé qui en fait l'une des alternatives à BigQuery les plus pratiques pour l'automatisation du support en montrant le retour sur investissement projeté.::

Inconvénients :

• Ce n’est pas un entrepôt de données. Il est conçu pour des tâches opérationnelles (répondre aux tickets de support, gérer les questions internes), pas pour des projets de BI à grande échelle ou de science des données.

• Il se concentre sur les connaissances non structurées et semi-structurées comme le texte, et non sur les ensembles de données relationnelles complexes que vous utiliseriez pour une analyse approfondie.

Tarification :

eesel AI propose des forfaits clairs et prévisibles basés sur les « interactions IA » (une réponse ou une action de l’IA). De cette façon, vous n’êtes pas pénalisé par des frais par résolution si vous avez un mois chargé.

Les plans tarifaires d'eesel AI sont affichés, mettant en évidence le modèle prévisible basé sur les interactions qui contraste avec la tarification basée sur la consommation de nombreuses alternatives à BigQuery.::

• Forfait Team : 299 $/mois (239 $/mois si facturé annuellement) pour jusqu’à 1 000 interactions et 3 bots.

• Forfait Business : 799 $/mois (639 $/mois si facturé annuellement) pour jusqu’à 3 000 interactions, bots illimités, et débloque la formation sur les tickets passés et les actions IA.

• Forfait Custom : Pour des interactions illimitées et des besoins plus avancés.

Verdict : Si votre objectif principal est de réduire le nombre de tickets de support, de répondre plus rapidement aux questions des employés ou d’automatiser des tâches répétitives, eesel AI est une solution beaucoup plus rapide, simple et directe que de construire une pile d’analyse complexe sur BigQuery.

2. Snowflake

Snowflake est probablement le premier nom qui vient à l’esprit quand on pense aux alternatives à BigQuery, et pour une bonne raison. C’est une plateforme de données native du cloud, connue pour son architecture unique qui sépare le stockage du calcul. En termes simples, cela signifie que vous pouvez augmenter ou diminuer votre puissance de traitement sans toucher à votre stockage, et vice versa. C’est comme pouvoir améliorer le moteur de votre voiture sans avoir à acheter une voiture neuve.

Son approche multi-cloud est un avantage énorme, car il fonctionne sur AWS, Azure et GCP, vous libérant de la dépendance à un seul fournisseur. La mise à l’échelle automatique et la tarification à la seconde pour le calcul vous donnent un bien meilleur contrôle sur vos coûts, ce qui peut sembler beaucoup plus prévisible que le modèle « payez pour ce que vous analysez » de BigQuery.

Avantages :

• La mise à l’échelle indépendante du stockage et du calcul est une aide considérable pour la gestion des coûts.

• Excellent support multi-cloud et partage de données facile entre différents clouds.

• Une interface SQL claire et conviviale que les équipes de données apprécient vraiment.

Inconvénients :

• La tarification à l’utilisation peut toujours devenir coûteuse si vous n’êtes pas vigilant. Vous devez surveiller activement votre utilisation pour éviter les surprises.

• Il ne dispose pas d’outils intégrés pour l’ingestion de données (ETL), vous aurez donc besoin d’autres outils pour importer vos données dans l’entrepôt.

Tarification :

La tarification de Snowflake est basée sur des crédits, qui sont utilisés pour le temps de calcul. Le stockage est facturé séparément.

• Calcul : Facturé à la seconde. Sur AWS US East, le forfait Standard est à 2 $/crédit, et Enterprise est à 3 $/crédit.

• Stockage : Le stockage à la demande coûte environ 23 $ par To par mois, avec des réductions si vous pré-achetez de la capacité.

• Un essai gratuit de 30 jours est disponible pour commencer.

Verdict : Snowflake est un choix fantastique pour les entreprises qui veulent un entrepôt de données performant et flexible et qui sont engagées dans une stratégie multi-cloud.

3. Amazon Redshift

En tant que l’un des premiers entrepôts de données cloud, Amazon Redshift est une plateforme mature et puissante capable de gérer des pétaoctets de données. Il est intégré à l’écosystème AWS et utilise une architecture de traitement massivement parallèle (MPP) pour fournir des requêtes rapides sur d’énormes ensembles de données.

Pour les entreprises déjà bien ancrées dans l’univers AWS, Redshift est un choix naturel. Il se connecte de manière transparente avec des services comme S3, Glue et SageMaker. La tarification peut être très attractive, surtout si vous avez des charges de travail prévisibles et que vous pouvez utiliser des instances réservées. Il vous donne également plus de contrôle manuel sur votre cluster que BigQuery, ce qui est un plus pour les équipes qui aiment bricoler et optimiser les performances.

Avantages :

• Intégration profonde et transparente avec l’ensemble de l’écosystème AWS.

• Performances solides et fiables pour les requêtes analytiques complexes.

• Peut être très rentable si votre charge de travail est prévisible et que vous utilisez des instances réservées.

Inconvénients :

• Il nécessite une gestion plus manuelle (comme le dimensionnement des clusters et la maintenance) par rapport à d’autres options.

• La mise à l’échelle n’est pas toujours fluide ; redimensionner un cluster peut parfois nécessiter un temps d’arrêt.

Tarification :

La tarification de Redshift peut être un peu complexe, avec deux modèles principaux :

• Clusters provisionnés : Vous payez à l’heure pour les nœuds de votre cluster. Par exemple, un nœud « ra3.xlplus » coûte environ 1,086 $/heure à la demande. Vous pouvez obtenir d’importantes réductions (jusqu’à 75 %) en vous engageant pour des instances réservées de 1 ou 3 ans.

• Redshift Serverless : Il s’adapte automatiquement, et vous payez à la seconde pour la capacité que vous utilisez lorsque l’entrepôt est actif, mesurée en Unités de Traitement Redshift (RPU). Cela coûte environ 0,36 $ par RPU-heure.

• Un essai gratuit est disponible pour les nouveaux utilisateurs.

Verdict : Redshift est le meilleur choix pour les équipes engagées dans l’écosystème AWS qui ont besoin d’un entrepôt de données puissant et économique et qui sont à l’aise avec un peu de gestion manuelle.

4. Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics est la tentative ambitieuse de Microsoft de créer une plateforme d’analyse tout-en-un. Il rassemble l’entreposage de données d’entreprise, le traitement de big data (avec Apache Spark) et l’intégration de données en un seul service.

Son plus grand atout est l’expérience unifiée qu’il offre aux équipes déjà dans l’univers Azure. Il vous permet d’interroger des données provenant de différents endroits en utilisant soit des ressources serverless à la demande, soit des clusters provisionnés. De plus, il dispose d’intégrations profondes avec d’autres outils Microsoft comme Power BI et Azure Machine Learning, ce qui est un énorme avantage pour les organisations qui fonctionnent avec Microsoft.

Avantages :

• Une plateforme véritablement unifiée pour l’entreposage de données, le big data et l’ETL.

• Intégration transparente et native avec les autres services Azure.

• Des options de calcul flexibles vous permettent de choisir entre des ressources provisionnées ou un modèle serverless.

Inconvénients :

• Avec autant de fonctionnalités intégrées, il peut être complexe et avoir une courbe d’apprentissage abrupte.

• Il n’est vraiment adapté que si vous êtes déjà fortement investi dans l’écosystème Microsoft et Azure.

Tarification :

La tarification d’Azure Synapse est à l’utilisation et comporte plusieurs composantes :

• Pool SQL serverless : Vous payez par téraoctet de données traitées, à partir d’environ 5 $ par To.

• Pool SQL dédié : Vous payez pour les Unités d’Entrepôt de Données (DWU) provisionnées. « DW100c » commence à environ 1,21 $/heure, avec des économies importantes grâce à la capacité réservée.

• Intégration de données : Vous êtes facturé pour les activités de pipeline et l’exécution de flux de données.

• Un essai gratuit de 12 mois avec des services limités est disponible.

Verdict : Pour les entreprises fonctionnant sur Azure, Synapse est une option convaincante qui regroupe l’ensemble du cycle de vie de l’analyse sous un même toit.

5. ClickHouse

ClickHouse est une base de données en colonnes open-source conçue pour une seule chose : la vitesse. Elle est spécifiquement pensée pour l’analyse en temps réel et le traitement analytique en ligne (OLAP). Ce qui fait sa renommée, ce sont ses performances époustouflantes ; elle peut traiter des pétaoctets de données et générer des rapports analytiques en quelques millisecondes.

Si votre objectif principal est d’alimenter des tableaux de bord en temps réel ou des analyses interactives, ClickHouse peut souvent surpasser les autres systèmes. Comme il est open-source, il vous offre une flexibilité incroyable et peut être beaucoup plus rentable car vous ne payez que pour les serveurs sur lesquels vous l’exécutez.

Cette vidéo offre des astuces de pro pour créer des analyses rentables, en comparant certaines des meilleures alternatives à BigQuery comme Snowflake et ClickHouse.

Avantages :

• Performances de requête ultra-rapides pour les charges de travail analytiques.

• Il est open-source et peut être extrêmement rentable.

• Il est conçu pour une mise à l’échelle horizontale et est tolérant aux pannes.

Inconvénients :

• Ce n’est pas une solution clé en main. Il nécessite des compétences techniques internes sérieuses pour la configuration, la gestion et la mise à l’échelle.

• Il n’est pas idéal pour les charges de travail transactionnelles (comme le traitement de commandes individuelles) et est plus un outil spécialisé qu’un entrepôt de données complet.

Tarification :

• Open Source : Gratuit à télécharger et à exécuter sur vos propres serveurs.

• ClickHouse Cloud : Un service géré avec une tarification basée sur l’utilisation. Le forfait Scale, par exemple, facture environ 25,30 $ par To/mois pour le stockage et 0,2985 $ par unité de calcul/heure sur AWS US East.

Verdict : ClickHouse est un choix phénoménal pour les équipes à forte composante technique qui ont besoin des meilleures performances absolues pour l’analyse en temps réel et qui n’ont pas peur de gérer l’infrastructure elles-mêmes.

Comment choisir les bonnes alternatives à BigQuery

Vous vous sentez un peu perdu ? Voici une courte liste de contrôle pour vous aider à décider.

• Soyez honnête sur l’échelle de vos données : Avez-vous vraiment affaire à des pétaoctets, ou plutôt à des téraoctets ? Pour des données de taille moyenne, un système super complexe pourrait être plus un problème qu’une solution.

• Déterminez votre charge de travail principale : Qu’essayez-vous réellement de faire la plupart du temps ? Est-ce générer de gros rapports planifiés ? Alimenter des tableaux de bord BI en direct ? Ou obtenir des réponses automatisées instantanées aux questions ? Choisissez un outil conçu pour votre tâche principale.

• Évaluez les compétences de votre équipe : Avez-vous une équipe d’ingénierie des données dédiée, prête à régler des clusters et à optimiser les coûts ? Ou avez-vous besoin de quelque chose qui fonctionne simplement dès sa mise en place ?

• Pensez au-delà de l’entrepôt de données : Votre problème métier pourrait-il être résolu plus directement ? Pour des choses comme le support client, un outil comme eesel AI qui utilise vos connaissances existantes pourrait apporter de la valeur beaucoup plus rapidement qu’un projet d’entrepôt de données de six mois.

Trouver la bonne alternative à BigQuery pour chaque tâche

Il n’y a pas de « meilleure » alternative unique à BigQuery. Le bon choix pour vous dépend entièrement de vos données, de votre budget, des compétences de votre équipe et, surtout, du problème réel que vous essayez de résoudre.

Alors que des plateformes comme Snowflake et Redshift sont de puissants concurrents pour l’entreposage de données traditionnel, n’oubliez pas de penser différemment. Pour des défis comme réduire le volume de vos tickets de support ou donner à votre équipe un accès instantané aux connaissances de l’entreprise, une solution directe et alimentée par l’IA peut être bien plus efficace. Au lieu de simplement analyser des données pour trouver des réponses, vous pouvez donner à votre équipe un outil qui fournit ces réponses automatiquement.

Prêt à voir comment une plateforme de connaissances alimentée par l’IA peut résoudre vos défis de support sans la complexité d’un entrepôt de données ? Commencez votre essai gratuit d’eesel AI dès aujourd’hui et soyez opérationnel en quelques minutes.