Choisir le bon entrepôt de données cloud ressemble à une décision énorme et aux enjeux élevés, n’est-ce pas ? Et c’est un peu le cas. Ce choix affecte tout, de la manière dont vous analysez l’utilisation des produits à la façon dont vous améliorez l’expérience client. Lorsque vous rassemblez enfin toutes vos données en un seul endroit, vous pouvez commencer à repérer des tendances, à identifier les problèmes récurrents du support client et à trouver de réelles pistes d’amélioration.
Les deux noms les plus connus que vous entendrez sont Google BigQuery et Snowflake. Ils visent tous deux à résoudre le même problème fondamental, mais ils s’y prennent de manières complètement différentes, avec des architectures et des modèles de tarification uniques. Choisissez le mauvais, et vous pourriez vous retrouver avec des factures surprises ou un système qui ne s’intègre tout simplement pas bien au flux de travail de votre équipe.
Ce guide est là pour vous aider à naviguer dans la décision BigQuery vs Snowflake. Nous allons entrer dans les détails de leur architecture, de leur tarification, de leurs performances et du type d’entreprises pour lesquelles ils sont les mieux adaptés, afin que vous puissiez faire un choix éclairé pour votre équipe en 2025.
Qu’est-ce que Snowflake ?
Commençons par Snowflake. On peut le considérer comme la Suisse des entrepôts de données : il est neutre vis-à-vis du cloud et compatible avec les trois grands (AWS, Azure et GCP). C’est un avantage considérable pour les entreprises qui ne veulent pas être enfermées dans un seul écosystème ou dont la pile technologique est déjà répartie.
La vraie magie de Snowflake réside dans son architecture. Il possède une conception unique qui sépare le stockage et le calcul. En clair, cela signifie que vous pouvez augmenter ou diminuer votre puissance de traitement sans toucher à votre stockage de données, et vice versa. Cela vous donne un contrôle incroyable sur les performances et les coûts. Vous avez un ensemble de données massif mais n’exécutez des requêtes gourmandes qu’à la fin du mois ? Vous ne payez pour cette puissance supplémentaire que lorsque vous en avez réellement besoin.
Quelques points qui le distinguent :
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Entrepôts virtuels : Ce sont essentiellement des moteurs de calcul indépendants que vous pouvez configurer pour différentes équipes ou tâches. C’est une bouée de sauvetage pour mettre fin aux guerres de ressources. La requête monstre de l’équipe de science des données ne ralentira pas l’actualisation quotidienne du tableau de bord de l’équipe marketing.
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Time Travel : Cette fonctionnalité vous permet de consulter vos données telles qu’elles existaient à n’importe quel moment dans le passé (jusqu’à 90 jours, selon votre forfait). C’est incroyablement utile pour récupérer des données, auditer des modifications ou annuler une erreur sans avoir à restaurer une sauvegarde.
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Partage sécurisé des données : Vous pouvez partager des données en direct et gouvernées avec des partenaires ou d’autres services sans avoir à créer et envoyer par e-mail des copies lourdes et obsolètes. Cela fluidifie la collaboration et garantit que tout le monde est sur la même longueur d’onde.
Snowflake convient parfaitement aux organisations qui ont besoin d’un support multi-cloud, qui souhaitent des performances prévisibles pour de nombreux utilisateurs simultanés et qui aiment avoir un contrôle précis sur leurs ressources de calcul.
Qu’est-ce que Google BigQuery ?
Passons maintenant à Google BigQuery. Si votre équipe évolue déjà dans l’univers de Google Cloud Platform (GCP), BigQuery vous donnera l’impression d’être à la maison. C’est un entrepôt de données sans serveur (serverless) et entièrement géré, profondément intégré à l’écosystème GCP.
Son architecture vise avant tout la simplicité. Le fait d’être sans serveur signifie que vous n’avez jamais à vous soucier de l’approvisionnement ou de la gestion de l’infrastructure. Jamais. Basé sur la légendaire technologie Dremel de Google, BigQuery trouve et alloue automatiquement les ressources nécessaires pour exécuter vos requêtes, quelle que soit leur taille. Vous n’avez qu’à écrire votre code, et les robots de Google s’occupent du reste.
Voici quelques-unes de ses fonctionnalités clés :
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Exécution sans serveur : Vous ne configurez ni clusters ni entrepôts virtuels. Vous lancez simplement vos requêtes, et BigQuery s’occupe de tout ce qui est nécessaire en coulisses. Cela facilite grandement la prise en main pour les équipes qui n’ont pas d’ingénieurs de données dédiés.
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BigQuery ML : Cela vous permet de créer et d’exécuter des modèles d’apprentissage automatique en utilisant du SQL standard, directement dans l’entrepôt de données. Cela rend l’analytique prédictive beaucoup plus accessible, car vous n’avez pas besoin d’un diplôme en science des données pour commencer à créer des modèles.
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Ingestion en temps réel : BigQuery est conçu pour gérer nativement des données en streaming à haute vitesse, ce qui en fait un choix fantastique pour les tableaux de bord en direct et les applications nécessitant les informations les plus à jour possible.
BigQuery est un choix évident pour les équipes entièrement investies dans GCP, qui souhaitent une expérience sans aucune maintenance et dont les charges de travail sont imprévisibles ou se présentent par à-coups.
Architecture et évolutivité
Quand on creuse, le choix entre BigQuery et Snowflake se résume souvent à leurs philosophies fondamentales. C’est le compromis classique : voulez-vous plus de contrôle manuel, ou préférez-vous plus d’automatisation ?
L’architecture découplée de Snowflake
La plateforme de Snowflake est divisée en trois couches : une pour le stockage, une pour le calcul (vos entrepôts virtuels), et une couche "cerveau" au sommet qui coordonne tout.
Pour vous, cela signifie que vous êtes aux commandes. Vous pouvez lancer des entrepôts virtuels de différentes tailles pour différents besoins : un petit pour les rapports quotidiens du marketing et un monstre pour les tâches intensives de l’équipe de science des données. Cela empêche les charges de travail de se marcher sur les pieds. Le revers de la médaille est que cela nécessite un peu de gestion active. Vous devrez surveiller l’utilisation des entrepôts pour vous assurer de ne pas dépenser trop et que tout fonctionne correctement.
L’architecture sans serveur de BigQuery
BigQuery masque toute la complexité de l’infrastructure. Il est construit sur la même technologie interne qui alimente la recherche Google et YouTube, comme Dremel (pour les requêtes), Colossus (pour le stockage) et Jupiter (pour le réseau).
Pour vous, cela signifie que la prise en main est incroyablement simple. Vous ne gérez ni serveurs ni clusters. Vous écrivez simplement votre requête SQL, et le système de Google, qui utilise des "slots" (unités de puissance de calcul), détermine la puissance nécessaire pour l’exécuter. C’est parfait pour les équipes qui veulent se concentrer uniquement sur l’analyse, mais cela offre moins de contrôle direct et peut parfois donner l’impression de travailler avec une boîte noire.
| Fonctionnalité | Snowflake | Google BigQuery |
|---|---|---|
| Modèle | Stockage et calcul découplés | Sans serveur (Serverless) |
| Unité de calcul | Entrepôts virtuels (configurés par l’utilisateur) | Slots (alloués automatiquement) |
| Évolutivité | Mise à l’échelle manuelle ou automatique des entrepôts | Mise à l’échelle automatique |
| Gestion | Nécessite une certaine configuration et surveillance | Gestion d’infrastructure quasi nulle |
| Cloud | Multi-cloud (AWS, Azure, GCP) | GCP uniquement |
Explication des modèles de tarification : une analyse des coûts de BigQuery vs Snowflake
Bon, parlons de la partie qui intéresse vraiment tout le monde : le coût. La tarification de BigQuery vs Snowflake peut être complexe car ils facturent de manières totalement différentes, ce qui peut entraîner des totaux mensuels très variables en fonction de votre utilisation.
La tarification de Snowflake en détail
La tarification de Snowflake est assez simple car elle est basée sur deux éléments distincts : le calcul et le stockage.
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Calcul : Vous payez pour le temps d’exécution de vos entrepôts virtuels, facturé à la seconde (après les 60 premières secondes). Cette utilisation est mesurée en "crédits". Un entrepôt plus grand consomme plus de crédits par heure mais termine également les tâches plus rapidement. Vous pouvez choisir :
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À la demande (On-Demand) : Payez un tarif standard pour les crédits au fur et à mesure de votre consommation. C’est flexible, mais un peu plus cher.
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Capacité pré-achetée : Achetez des crédits en gros à l’avance pour bénéficier d’une belle réduction. C’est une excellente option pour les charges de travail prévisibles.
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Stockage : Vous êtes facturé à un tarif mensuel fixe par téraoctet (To) de données compressées que vous stockez. Le stockage à la demande coûte environ 40 à 46 $ par To, mais ce tarif tombe à environ 23 $/To si vous payez la capacité à l’avance.
| Édition | Prix par crédit (AWS US East, à la demande) | Fonctionnalités clés |
|---|---|---|
| Standard | 2,00 $ | Fonctionnalités de base, Time Travel d’un jour |
| Enterprise | 3,00 $ | Entrepôts multi-clusters, Time Travel de 90 jours |
| Business Critical | 4,00 $ | Sécurité et conformité améliorées (HIPAA, PCI) |
La tarification de BigQuery en détail
La tarification de BigQuery sépare également le stockage et le calcul, mais son modèle de calcul vous offre plus d’options, ce qui peut être à la fois une bénédiction et une malédiction.
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Calcul : Vous avez deux principales façons de payer :
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À la demande (On-Demand) : Vous payez pour la quantité de données que vos requêtes analysent, généralement 6,25 $ par téraoctet (Tio). Le premier Tio que vous analysez chaque mois est offert. C’est idéal pour les requêtes occasionnelles, mais peut devenir coûteux si votre équipe analyse constamment des tables massives.
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Capacité (Éditions) : Vous payez un tarif forfaitaire pour une quantité dédiée de puissance de traitement (slots), facturée à l’heure. Cela vous offre des coûts prévisibles et évite les moments "oops" sur la facture mensuelle. L’édition Standard commence à 0,04 $ par slot-heure.
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Stockage : BigQuery dispose d’un modèle à plusieurs niveaux intelligent qui vous permet d’économiser de l’argent sur les données que vous n’utilisez pas souvent.
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Stockage actif : Coûte environ 20 $ par To par mois pour toutes les données dans des tables qui ont été consultées au cours des 90 derniers jours.
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Stockage à long terme : Si une table reste inchangée pendant 90 jours, le prix baisse automatiquement à environ 10 $ par To par mois.
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Performances, écosystème et transformation des données en actions
Honnêtement, vous ne serez déçu par la vitesse d’aucune des deux plateformes. Les deux sont incroyablement rapides et peuvent traiter des pétaoctets de données. Pour les requêtes de business intelligence standard, les benchmarks donnent parfois un léger avantage à Snowflake grâce à sa mise en cache intelligente et à l’isolation des charges de travail. Mais pour l’analytique en temps réel et les tâches d’apprentissage automatique lourdes, l’intégration étroite de BigQuery avec le reste de Google Cloud lui confère un avantage à domicile.
C’est au niveau de l’écosystème que vous verrez les plus grandes différences. Le principal argument de vente de Snowflake est son indépendance vis-à-vis du cloud. C’est le grand gagnant pour les entreprises sur AWS ou Azure, ou pour quiconque souhaite éviter la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur. BigQuery, en revanche, mise tout sur ses racines profondes dans GCP. Il dispose de connexions fluides avec des outils puissants comme Vertex AI pour l’apprentissage automatique, Dataflow pour le traitement des données et Looker Studio pour les visualisations.
Plonger dans les données du support client, que ce soit dans Snowflake ou BigQuery, peut vous apporter de puissantes révélations, comme identifier vos types de tickets les plus courants ou les sujets qui plombent vos scores CSAT. Mais les informations ne sont utiles que si vous en faites quelque chose. Bien que vous puissiez utiliser BigQuery ML pour créer un modèle, un moyen beaucoup plus rapide d’obtenir un retour sur investissement est d’utiliser un outil d’IA conçu pour cette tâche.
Cette vidéo offre une analyse détaillée des principales différences entre BigQuery et Snowflake, de leurs interfaces utilisateur à leur architecture sous-jacente.
Faire le bon choix entre BigQuery et Snowflake pour votre équipe
Alors, après tout cela, qui remporte le duel BigQuery vs Snowflake ? La réponse honnête est que le "meilleur" est celui qui convient à votre équipe.
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Choisissez Google BigQuery si : Votre entreprise est déjà profondément ancrée dans l’écosystème Google Cloud, vous aimez l’idée d’une configuration sans serveur et sans maintenance, et vos charges de travail sont irrégulières ou nécessitent des données en temps réel.
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Choisissez Snowflake si : Vous avez besoin de la flexibilité de fonctionner sur AWS, Azure ou GCP, vous voulez un contrôle précis sur les performances et les coûts pour différentes équipes, et vos charges de travail sont assez prévisibles et impliquent de nombreux utilisateurs simultanés.
En fin de compte, le bon entrepôt de données est celui qui vous permet non seulement de comprendre vos données, mais aussi d’agir en conséquence.
Passez à l’étape suivante : mettez vos données au travail
Une fois que votre entrepôt de données est en ordre, le vrai plaisir commence. Au lieu de simplement consulter des rapports, vous pouvez commencer à mettre ces données au travail. Pendant que vous configurez votre entrepôt, découvrez comment eesel AI peut transformer votre service client avec un agent IA en libre-service que vous pouvez lancer en quelques minutes.
Questions fréquemment posées
Tenez compte de votre infrastructure cloud existante (préférence pour GCP avec BigQuery, multi-cloud avec Snowflake) et de votre niveau de contrôle souhaité par rapport à l’automatisation. Évaluez vos schémas de charge de travail et vos besoins spécifiques en matière de traitement en temps réel ou d’intégrations d’apprentissage automatique.
Snowflake facture séparément le calcul (entrepôts virtuels, facturés par crédit) et le stockage (tarif forfaitaire par To). BigQuery offre des options de calcul flexibles, à la demande (par Tio analysé) ou basées sur la capacité (tarif forfaitaire pour les slots), ainsi qu’une tarification de stockage à plusieurs niveaux qui réduit le coût des données inactives.
BigQuery offre une expérience de gestion quasi nulle car il est entièrement sans serveur, gérant toute l’infrastructure automatiquement. Snowflake, bien que très automatisé, nécessite une gestion active pour ses entrepôts virtuels, comme le dimensionnement et la surveillance de l’utilisation pour optimiser les coûts et les performances.
Snowflake est indépendant du cloud, prenant en charge AWS, Azure et GCP, ce qui aide à éviter la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur et est idéal pour les stratégies multi-cloud. BigQuery est profondément intégré à la Google Cloud Platform, ce qui en fait un choix facile pour les utilisateurs existants de GCP, mais vous lie plus étroitement à cet écosystème.
BigQuery a souvent un avantage pour l’analytique en temps réel grâce à ses capacités natives d’ingestion en streaming et à sa forte intégration avec les outils d’IA/ML de Google Cloud comme BigQuery ML et Vertex AI. Bien que Snowflake soit très rapide, la connexion profonde de BigQuery à l’écosystème GCP lui confère un avantage à domicile pour ces cas d’utilisation spécifiques.
Snowflake utilise une architecture découplée permettant une mise à l’échelle indépendante du stockage et du calcul ; les utilisateurs configurent et mettent à l’échelle les entrepôts virtuels manuellement ou via des règles de mise à l’échelle automatique. Le modèle sans serveur de BigQuery met automatiquement à l’échelle le stockage et le calcul (slots) à la demande, faisant abstraction complète de la gestion de l’infrastructure.
