Redshift vs BigQuery : Le guide 2025 des entrepôts de données cloud

Soyons honnêtes, prendre des "décisions basées sur les données" est passé d'une expression à la mode à la colonne vertébrale de toute entreprise qui veut rester compétitive. Le moteur de tout cela ? Un entrepôt de données cloud. C'est là que vous stockez et donnez un sens à des montagnes d'informations. Mais choisir le bon est une décision cruciale, qui définira la stratégie analytique de votre entreprise pour les années à venir.

Les deux plus grands noms que vous entendrez sont Amazon Redshift et Google BigQuery. Ce sont tous deux des poids lourds, mais ils abordent le problème sous des angles complètement différents. Si vous choisissez celui qui ne correspond pas au flux de travail de votre équipe, vous pourriez vous retrouver avec des coûts exorbitants, des problèmes de performance frustrants ou une tonne de maintenance manuelle pour laquelle vous n'avez tout simplement pas le temps.

Ce guide a pour but de vous offrir une comparaison directe et pratique. Nous examinerons leur architecture, leurs performances, leur utilisation au quotidien et, bien sûr, leur mode de facturation. À la fin, vous devriez avoir une idée beaucoup plus claire de celui qui est le plus judicieux pour vous.

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

Avant de nous lancer dans une bataille frontale, il est utile de bien comprendre ce que chaque plateforme représente. Elles visent toutes deux à vous aider à analyser des données, mais leur ADN est fondamentalement différent.

Qu'est-ce qu'AWS Redshift ?

Amazon Redshift est le service d'entrepôt de données puissant et de grande envergure d'Amazon. La façon la plus simple de le concevoir est de le voir comme un entrepôt de données traditionnel, mais repensé et optimisé pour le cloud. Il est construit autour d'un cluster de nœuds. Vous avez un "nœud principal" qui agit comme un agent de la circulation, recevant vos requêtes et déterminant la manière la plus intelligente de les exécuter. Ensuite, vous avez un ensemble de "nœuds de calcul" qui stockent les données et effectuent le traitement numérique à proprement parler.

Sous le capot, Redshift utilise un stockage en colonnes et une architecture de traitement massivement parallèle (MPP). C'est une façon élégante de dire qu'il est conçu dès le départ pour traiter des requêtes analytiques complexes à grande vitesse. Il est également profondément intégré à l'écosystème AWS, ce qui facilite grandement la connexion à des services comme Amazon S3 pour le stockage. Cette intégration étroite est un avantage énorme si votre entreprise fonctionne déjà sur AWS, mais cela signifie que vous devez être prêt à adopter une approche plus pratique pour obtenir les meilleures performances absolues.

Qu'est-ce que Google BigQuery ?

Google BigQuery est la réponse de Google à l'entrepôt de données, et il adopte une approche complètement différente et sans serveur (serverless). Sa caractéristique phare est qu'il sépare le stockage du calcul. Cela peut sembler technique, mais c'est un énorme avantage car cela permet aux deux de s'adapter à la hausse ou à la baisse de manière indépendante et automatique.

Avec BigQuery, vous n'avez jamais à penser aux serveurs, aux clusters ou aux nœuds. Jamais. Google gère tout cela en coulisses en utilisant son infrastructure mondiale colossale. Lorsque vous exécutez une requête, BigQuery récupère les ressources dont il a besoin et se met au travail. Cette sensation de "ça fonctionne tout seul" vient de son histoire en tant qu'outil interne de Google appelé Dremel, qui a été conçu pour analyser des ensembles de données absolument massifs en quelques secondes. Sans surprise, il s'intègre parfaitement avec d'autres services Google Cloud, notamment des outils comme Google Analytics, ce qui en fait un choix naturel pour les équipes d'analyse marketing et de produits.

Redshift vs BigQuery : Architecture, scalabilité et gestion

La distinction architecturale entre les clusters de Redshift et le modèle serverless de BigQuery a un impact énorme sur la manière dont vous mettez à l'échelle et sur ce à quoi ressemble votre routine quotidienne.

Le débat : cluster ou serverless

Redshift (Cluster provisionné) : Pour commencer avec Redshift, vous devez "provisionner un cluster". Vous choisissez un type de nœud et décidez du nombre dont vous avez besoin. Cette approche vous offre des performances très prévisibles et une facture que vous pouvez prévoir avec une assez bonne précision. L'inconvénient est que cela vous oblige à planifier à l'avance et à intervenir manuellement lorsque vous avez besoin de mettre à l'échelle. Si votre charge de requêtes triple soudainement, vous devez redimensionner activement le cluster ou configurer des règles de mise à l'échelle automatique pour y faire face.

BigQuery (Serverless) : BigQuery est tout le contraire. Il n'y a aucun cluster à gérer. Point final. Lorsque vous exécutez une requête, BigQuery calcule instantanément la puissance de traitement nécessaire et l'attribue à la volée. Cela le rend incroyablement facile à utiliser et la mise à l'échelle n'est absolument pas un problème. Vous pouvez passer d'une petite requête de test à une analyse de plusieurs pétaoctets sans toucher à un seul paramètre de configuration. Le revers de la médaille est que les performances, et surtout les coûts, peuvent être moins prévisibles si votre équipe ne fait pas attention à rédiger des requêtes efficaces.

Comment Redshift et BigQuery gèrent la mise à l'échelle

Redshift : Lorsque vous avez besoin de plus de puissance, Redshift propose quelques outils. Vous pouvez effectuer un "Redimensionnement Élastique" pour ajouter définitivement plus de nœuds, ce qui est idéal pour la croissance à long terme. Pour les pics d'activité soudains, vous pouvez utiliser la "Mise à l'échelle de la simultanéité", qui ajoute automatiquement des clusters temporaires pour gérer la charge supplémentaire. Ce sont d'excellentes fonctionnalités, mais elles doivent être configurées et ont certaines limites.

BigQuery : La mise à l'échelle dans BigQuery est tout simplement... automatique. Il a été conçu dès le premier jour pour gérer des pics de demande énormes et imprévisibles sans que vous ayez à lever le petit doigt. Si une centaine de personnes de votre équipe décident de lancer des requêtes lourdes en même temps, BigQuery ne bronche pas. Ça fonctionne, tout simplement. Cela le rend extrêmement résilient et un excellent choix pour les charges de travail qui sont très variables.

L'effort de gestion au quotidien

Redshift : C'est là que l'on ressent vraiment la différence philosophique. Redshift nécessite une attention plus continue. Bien qu'AWS ait automatisé énormément de choses au fil des ans, vous devez toujours penser à l'optimisation des performances. Cela signifie souvent de définir des éléments comme les clés de distribution et de tri pour aider Redshift à organiser les données efficacement. Vous devez également exécuter occasionnellement une commande "VACUUM" pour nettoyer l'espace des anciennes données et maintenir la rapidité.

BigQuery : BigQuery est ce qui se rapproche le plus d'un service sans gestion. Google s'occupe de toute l'optimisation, de la maintenance et du nettoyage en arrière-plan pour vous. Cela libère votre équipe de données pour qu'elle cesse de se soucier de l'infrastructure et se concentre sur ce pour quoi elle a été embauchée : trouver des informations dans les données. Vous chargez simplement vos données et commencez à leur poser des questions.

BigQuery, c'est quasiment 0 administration... Vous pouvez littéralement y transférer des données et lancer des requêtes sans vous soucier de rien. En plus, c'est vraiment rapide.

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Redshift vs BigQuery : Performances et cas d'utilisation idéaux

La question "lequel est le plus rapide ?" n'est pas la bonne à poser. La meilleure question est : lequel est conçu pour le type de travail que votre équipe effectue ?

Redshift : Idéal pour les charges de travail BI prévisibles

Redshift atteint vraiment son plein potentiel avec des modèles de requêtes cohérents et prévisibles. Pensez à tous les tableaux de bord et rapports que vos outils de BI rafraîchissent heure après heure. Comme vous avez déjà alloué les ressources, les performances sont d'une solidité à toute épreuve. Ce rapport de ventes quotidien pour l'équipe financière s'exécutera aussi vite demain qu'aujourd'hui.

• Cas d'utilisation idéal : Une grande entreprise de commerce électronique a des centaines d'analystes qui dépendent de milliers de rapports quotidiens pour tout, de la planification financière à la gestion des stocks. Les requêtes sont bien connues et des performances constantes ne sont pas négociables.

BigQuery : Idéal pour l'analyse ad-hoc et exploratoire

BigQuery est la star lorsque vous gérez des charges de travail imprévisibles et "en rafales". Il est conçu pour ces grandes requêtes exploratoires complexes que les data scientists adorent lancer lorsqu'ils sont à la recherche d'une nouvelle information. Lorsqu'une seule requête nécessite une quantité massive de puissance pendant seulement quelques minutes, la capacité de BigQuery à mobiliser les ressources de Google à la demande est une bouée de sauvetage.

• Cas d'utilisation idéal : Une entreprise de jeux vidéo veut passer au peigne fin des pétaoctets de données de joueurs pour repérer un nouveau modèle de comportement des utilisateurs. C'est une requête gigantesque et ponctuelle qui serait un cauchemar à planifier dans un système provisionné, mais c'est un travail parfait pour BigQuery.

Tableau comparatif rapide

Cette vidéo propose une comparaison détaillée de BigQuery et Redshift, couvrant les principales différences en matière d'architecture, de performance, et plus encore.

Redshift vs BigQuery : Une analyse complète des tarifs

Parlons de la partie la plus importante (et souvent la plus déroutante) : le prix. Redshift et BigQuery ont des modèles totalement différents, il est donc essentiel de les comprendre pour éviter une facture qui ferait sourciller votre équipe financière.

Le modèle de tarification de Redshift : Payez pour les clusters provisionnés

La tarification de Redshift est assez simple à comprendre. Vous payez un tarif horaire fixe en fonction des nœuds de votre cluster. En gros, vous payez pour maintenir les lumières allumées et le moteur chaud, que vous exécutiez activement des requêtes ou non.

• Coûts de calcul :

  • Tarification à la demande : Payez à l'heure sans engagement. Pour un nœud courant "ra3.4xlarge", par exemple, vous êtes aux alentours de 3,26 $ par heure.

  • Instances réservées : Si vous savez que vous l'utiliserez de manière constante, vous pouvez vous engager pour une durée de 1 ou 3 ans et obtenir une remise importante, parfois supérieure à 60 %.

  • Redshift Serverless : Une option plus récente qui ressemble un peu plus à BigQuery. Elle vous facture en "RPU-heures", vous ne payez donc que pour le calcul lorsque des requêtes sont en cours d'exécution.

• Coûts de stockage : Avec les nœuds RA3 modernes, le stockage est facturé séparément à environ 0,024 $ par Go-mois.

Le modèle de tarification de BigQuery : Payez ce que vous utilisez

BigQuery divise sa tarification en deux parties simples : le stockage de vos données et l'exécution de vos requêtes.

• Tarification du stockage :

  • Stockage actif : Vous paierez environ 0,02 $ par Go-mois pour toutes les données qui ont été consultées au cours des 90 derniers jours.

  • Stockage à long terme : Voici un avantage intéressant. Si une table n'est pas modifiée pendant 90 jours consécutifs, le prix de son stockage est automatiquement réduit de moitié, à environ 0,01 $ par Go-mois.

• Tarification du calcul (Analyse) :

  • À la demande : C'est le modèle par défaut. Vous êtes facturé pour la quantité de données que votre requête analyse. Le tarif en vigueur est de 6,25 $ par téraoctet (To) traité, mais Google offre à tout le monde le premier To gratuit chaque mois.

  • Capacité (Éditions) : Si vous êtes un utilisateur intensif, vous pouvez passer à un modèle à tarif fixe. Vous achetez une quantité définie de puissance de traitement (appelée "slots") pour un forfait mensuel ou annuel fixe. Cela vous permet d'avoir des dépenses prévisibles et peut être moins cher si vous exécutez de nombreuses requêtes.

Le bilan sur les coûts : Redshift vs BigQuery

Le meilleur choix pour votre portefeuille dépend vraiment de votre charge de travail. Redshift vous offre une prévisibilité des coûts et peut être moins cher si vous avez un flux de requêtes élevé et constant. BigQuery est souvent beaucoup plus rentable pour les équipes avec des charges de travail moins fréquentes ou en rafales, mais vous devez être conscient que des requêtes inefficaces peuvent entraîner des factures importantes.

Redshift vs BigQuery : Quel entrepôt de données est fait pour vous ?

Alors, après tout cela, lequel devriez-vous choisir ? Tout dépend de vos priorités, des compétences de votre équipe et de la technologie que vous utilisez déjà.

• Choisissez Redshift si : Vous êtes entièrement investi dans l'écosystème AWS, votre travail d'analyse est stable et prévisible (comme ces tableaux de bord BI quotidiens), et vous voulez un contrôle total sur les performances et les coûts. Votre équipe est du genre à aimer peaufiner une base de données pour en extraire jusqu'à la dernière goutte de vitesse.

• Choisissez BigQuery si : Vos principaux objectifs sont la simplicité et une mise à l'échelle sans effort. Vos modèles de requêtes sont imprévisibles, et vous voulez libérer votre équipe de la gestion de l'infrastructure afin qu'elle puisse consacrer 100 % de son temps à l'analyse.

Le choix d'un entrepôt de données est une étape cruciale pour centraliser vos données structurées pour la BI. Mais qu'en est-il de toutes les connaissances non structurées qui flottent dans les tickets de support, les documents d'aide et les wikis internes ? Pendant que votre équipe de données utilise Redshift ou BigQuery pour comprendre ce qui s'est passé, votre équipe de support a besoin de réponses instantanées pour savoir pourquoi cela s'est produit et comment le résoudre.

Allez au-delà de l'analytique : Automatisez le support avec une connaissance unifiée

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