J’ai essayé 6 des meilleures alternatives à Snowflake pour trouver la meilleure plateforme de données en 2025

Snowflake est un nom incontournable dans le domaine de l’entreposage de données cloud, et pour de bonnes raisons. C’est une solution puissante, évolutive, qui a complètement changé notre façon de penser la séparation entre le stockage des données et la puissance de calcul nécessaire pour les analyser. Mais soyons honnêtes, cette puissance a un coût qui peut rapidement devenir exorbitant. J’ai vu des équipes recevoir des factures exorbitantes et passer plus de temps à essayer de réduire les coûts qu’à réellement exploiter leurs données.

Si l’on ajoute à cela la complexité croissante de la plateforme et la peur tenace d’être pieds et poings liés à un seul fournisseur, il est logique que beaucoup d’entre nous commencent à regarder ailleurs.

Mon équipe et moi avons décidé de nous plonger dans l’univers des alternatives à Snowflake. Nous ne cherchions pas seulement une version moins chère de la même chose. Nous voulions trouver le bon outil pour la bonne tâche, car tous les problèmes ne nécessitent pas un entrepôt de données massif pour être résolus. Ce guide est le fruit de notre comparaison de six concurrents de premier plan, sur tous les aspects, de la performance aux tarifs.

Et pour vous donner un avant-goût : parfois, la meilleure alternative n’est pas du tout un autre entrepôt de données. C’est souvent une manière plus directe de résoudre le problème métier que vous essayiez d’aborder au départ.

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données cloud et pourquoi chercher des alternatives à Snowflake ?

Avant d’entrer dans les comparaisons, assurons-nous d’être sur la même longueur d’onde. Un entrepôt de données cloud (ou cloud data warehouse) est un emplacement central où une entreprise conserve toutes ses données structurées et semi-structurées à des fins d’analyse. Imaginez-le comme une immense bibliothèque numérique ultra-organisée pour toutes les informations de votre entreprise.

La grande idée que Snowflake a contribué à populariser est la séparation du stockage (où les données résident) et du calcul (le moteur qui exécute l’analyse). Cela signifie que vous pouvez les faire évoluer indépendamment. Si vous avez besoin d’exécuter une requête énorme et complexe, vous pouvez lancer un moteur de calcul puissant pendant une heure, puis l’arrêter, le tout sans toucher à votre stockage. C’est incroyablement utile pour l’informatique décisionnelle (BI), le reporting, et c’est souvent la base de projets d’IA plus importants.

Comment nous avons sélectionné les meilleures alternatives à Snowflake

Pour que notre comparaison reste juste et ciblée, nous avons évalué chaque plateforme selon les cinq mêmes critères. Cela nous a permis de dépasser le discours marketing et de voir comment elles se positionnent sur ce qui compte vraiment.

• Architecture et performances : Comment la solution est-elle conçue et, plus important encore, à quelle vitesse peut-elle exécuter les types de requêtes qui nous intéressent ?

• Modèle de coût : La tarification est-elle facile à comprendre et à prévoir ? Ou risquons-nous simplement une autre facture surprise à la fin du mois ?

• Facilité d’utilisation : En combien de temps une équipe peut-elle être opérationnelle ? Nous voulions savoir si nous verrions des résultats en quelques minutes, quelques semaines ou quelques mois.

• Écosystème et intégrations : Dans quelle mesure la solution se connecte-t-elle bien aux autres outils de notre pile technologique, comme notre service d’assistance, nos outils de BI et nos wikis internes ?

• Cas d’usage principal : À quoi cette plateforme est-elle vraiment destinée ? Est-ce pour l’analyse générale, les tableaux de bord en temps réel, ou quelque chose de plus spécifique comme l’apprentissage automatique ?

Comparaison rapide des meilleures alternatives à Snowflake

Voici un tableau simple pour vous donner une vue d’ensemble de nos conclusions.

Alternative	Idéal pour	Modèle de tarification	Avantage clé
eesel AI	Résultats métier directs (ex: automatisation du support)	SaaS par interaction	Contourne la complexité de l’entrepôt de données pour l’IA
Databricks	IA, ML et équipes de science des données	Basé sur la consommation (DBU)	Architecture unifiée de type « lakehouse »
Google BigQuery	Simplicité « serverless » dans GCP	Paiement à la requête/par slot	Zéro gestion d’infrastructure
Amazon Redshift	Intégration profonde avec AWS	Basé sur l’instance (à la demande/réservée)	Coûts prévisibles dans l’écosystème AWS
Azure Synapse	Organisations centrées sur Microsoft	Basé sur la consommation (DTU/vCore)	Analyses unifiées au sein d’Azure
ClickHouse	Tableaux de bord d’analyse en temps réel	Open-source / Service géré	Requêtes OLAP en moins d’une seconde

Les 6 meilleures alternatives à Snowflake pour 2025

Après avoir passé des semaines à tester, configurer et exécuter des requêtes, voici notre analyse détaillée des plateformes qui peuvent véritablement rivaliser avec Snowflake.

1. eesel AI

Pourquoi il figure sur cette liste : Celui-ci est un peu un cas à part, et c’est mon premier choix pour une bonne raison. Beaucoup d’entreprises avec lesquelles je discute investissent dans un entrepôt de données comme Snowflake avec un objectif majeur : analyser les données du support client pour construire un chatbot IA. C’est un projet qui peut prendre des mois, coûter une fortune et nécessiter toute une équipe d’ingénieurs de données. eesel AI renverse complètement ce processus en résolvant directement le problème métier, vous offrant un puissant agent de support IA en quelques minutes.

Description : Pour être clair, eesel AI n’est pas un entrepôt de données. C’est une plateforme d’IA qui se connecte directement aux outils que vous utilisez déjà. Elle unifie les connaissances de votre service d’assistance (comme Zendesk ou Freshdesk), apprend de vos anciens tickets de support et puise dans vos documents internes sur Confluence ou Google Docs pour automatiser votre support de première ligne. Elle vous apporte le résultat métier que vous attendiez de ce grand projet de données, mais sans le casse-tête de l’ingénierie des données.

Avantages :

• Opérationnel en quelques minutes : La configuration est incroyablement rapide et vous pouvez la faire vous-même. Nous avons connecté notre compte Zendesk et notre centre d’aide, et nous avions un agent IA fonctionnel en moins de 10 minutes. Pas d’appels commerciaux, pas de démos obligatoires, et pas de pipelines de données à construire.

• Résultats immédiats : Au lieu d’attendre des mois pour qu’un projet de données montre peut-être un retour sur investissement, eesel AI commence à dévier des tickets et à aider les agents dès le premier jour.

• Unifie les connaissances automatiquement : La solution apprend de votre historique de support réel, donc ses réponses sont pertinentes pour vos clients et correspondent au ton de votre marque.

• Simulation sans risque : C’était une fonctionnalité vraiment remarquable pour nous. Vous pouvez tester l’IA sur des milliers de vos anciens tickets pour voir exactement comment elle aurait performé. Cela vous donne une prévision solide de ses taux de résolution avant même de l’activer pour les clients en direct.

Le tableau de bord de simulation d'eesel AI montre comment différentes alternatives à Snowflake peuvent prédire les performances d'automatisation avant leur mise en œuvre.

Inconvénients :

• Ce n’est pas un entrepôt de données à usage général. Vous ne pouvez pas l’utiliser pour analyser vos données de ventes ou de finances.

• Son champ d’action est très spécifique au service client, à la gestion des services informatiques (ITSM) et aux cas d’usage de connaissances internes.

Tarification : La tarification est transparente et prévisible, ce qui est une bouffée d’air frais. Les forfaits commencent à 299 $/mois, et ils ne vous facturent pas par ticket résolu. Vous savez exactement quel sera le montant de votre facture, ce qui facilite grandement la budgétisation par rapport à la consommation fluctuante de crédits de Snowflake.

2. Databricks

Pourquoi il figure sur cette liste : Databricks est le plus grand concurrent direct de Snowflake. Si votre entreprise est entièrement investie dans la science des données, l’apprentissage automatique et l’analytique avancée qui vont bien au-delà du SQL standard, c’est probablement la plateforme qu’il vous faut.

Description : Databricks est construit autour de l’architecture « Lakehouse », qui combine le stockage brut et flexible d’un lac de données (data lake) avec la performance et la structure d’un entrepôt de données. Cela le rend idéal pour gérer les ensembles de données massifs et souvent désordonnés avec lesquels les équipes de science des données travaillent.

Avantages : La solution est conçue spécifiquement pour les charges de travail complexes d’IA et de ML, peut gérer à peu près n’importe quel type de données que vous lui soumettez (structurées, semi-structurées, non structurées), et est basée sur des standards open-source comme Delta Lake, ce qui vous aide à éviter d’être dépendant d’un seul fournisseur.

Inconvénients : Honnêtement, sa courbe d’apprentissage est beaucoup plus abrupte que celle de Snowflake. Pour une équipe qui a simplement besoin d’exécuter des rapports de BI, Databricks est probablement excessif et peut être trop compliqué.

Tarification : Sa tarification est basée sur les Unités Databricks (DBU), un modèle de consommation qui, tout comme les crédits de Snowflake, peut être difficile à prévoir avec précision.

3. Google BigQuery

Pourquoi il figure sur cette liste : Pour les équipes qui veulent complètement oublier la gestion de l’infrastructure, le modèle entièrement serverless de BigQuery est un rêve. C’est ce qui se rapproche le plus d’une expérience de type « lancez simplement vos requêtes ».

Description : Avec BigQuery, il n’y a pas de clusters à configurer ni d’entrepôts virtuels à paramétrer. Vous téléchargez simplement vos données et commencez à écrire du SQL. C’est un élément central de la Google Cloud Platform et semble être un choix naturel si vous êtes déjà dans cet écosystème.

Avantages : Le plus grand avantage est d’avoir zéro infrastructure à gérer. La solution évolue automatiquement avec chaque requête, ce qui est assez incroyable. Elle s’intègre également très bien avec les autres outils Google, y compris le très performant BigQuery ML pour exécuter des modèles d’apprentissage automatique avec du simple SQL.

Inconvénients : Le modèle de paiement à la requête peut être piégeux. Une requête non optimisée peut accidentellement analyser des téraoctets de données et entraîner une facture massive et inattendue. Cela vous maintient également assez étroitement dans l’écosystème Google Cloud.

Tarification : BigQuery propose deux modèles principaux : à la demande (vous payez par téraoctet de données que votre requête analyse) et basé sur la capacité (vous réservez une certaine puissance de traitement pour un tarif forfaitaire).

4. Amazon Redshift

Pourquoi il figure sur cette liste : Si votre entreprise est déjà fortement investie dans AWS, Redshift est souvent le chemin le plus simple à suivre. Il offre une intégration profonde et des coûts potentiellement plus prévisibles que Snowflake.

Description : Redshift existe depuis un certain temps dans le monde de l’entreposage de données cloud. C’est une plateforme mature et puissante, construite sur une architecture plus traditionnelle basée sur des clusters. Vous configurez un groupe de nœuds, et c’est votre entrepôt.

Avantages : L’intégration avec l’écosystème AWS est transparente. Extraire des données de S3 ou utiliser d’autres services AWS pour la préparation des données est incroyablement simple. Avec la tarification par instance réservée, vous pouvez bloquer les coûts pour un ou trois ans, ce qui rend votre budget beaucoup plus prévisible qu’un modèle de paiement à l’utilisation.

Inconvénients : La solution est moins flexible que Snowflake. Le redimensionnement d’un cluster n’est pas instantané, et elle nécessite plus de réglages et de maintenance manuels pour bien fonctionner. C’est aussi une solution exclusivement AWS, donc elle n’est pas idéale pour les configurations multi-cloud.

Tarification : Elle est principalement basée sur l’instance. Vous payez pour le cluster que vous avez en cours d’exécution, avec d’importantes réductions disponibles si vous vous engagez à l’avance sur des instances réservées.

5. Azure Synapse Analytics

Pourquoi il figure sur cette liste : Pour toute organisation qui fonctionne sur Microsoft Azure et utilise des outils comme Power BI pour le reporting, Azure Synapse est le choix naturel.

Description : Synapse est la tentative de Microsoft de créer un service d’analyse unique et unifié. Il regroupe l’entreposage de données traditionnel, le traitement de big data avec Apache Spark et les pipelines d’intégration de données, le tout dans une seule interface appelée Azure Synapse Studio.

Avantages : L’intégration native avec toute la pile Azure est son principal argument de vente. Elle aide à réduire le nombre d’outils différents dont vous avez besoin en combinant plusieurs fonctions d’analyse en un seul endroit. Elle offre également des modèles de ressources serverless et dédiées, vous donnant une certaine flexibilité.

Inconvénients : La solution peut être très complexe. Se repérer dans le studio tout-en-un peut sembler écrasant au début, et la courbe d’apprentissage est sans aucun doute abrupte. Ses fonctionnalités de partage de données semblent également avoir quelques années de retard sur celles de Snowflake.

Tarification : Elle a un double modèle de tarification. Vous pouvez payer pour des pools SQL dédiés basés sur des « Unités d’entrepôt de données » ou pour des pools serverless basés sur les téraoctets de données traités par vos requêtes.

6. ClickHouse

Pourquoi il figure sur cette liste : Parfois, on a juste besoin de vitesse pure. Pour les tableaux de bord en temps réel et les analyses interactives, ClickHouse est un poids lourd open-source qui peut offrir des performances de requête inférieures à la seconde, ce que Snowflake ne peut souvent pas égaler pour ce cas d’usage spécifique.

Description : ClickHouse n’est pas un entrepôt de données à usage général. C’est une base de données en colonnes spécialisée, conçue pour faire une chose exceptionnellement bien : exécuter des requêtes analytiques extrêmement rapidement.

Avantages : Les performances des requêtes sont sérieusement impressionnantes. C’est aussi très rentable puisque le logiciel lui-même est gratuit, et il est conçu pour être facilement mis à l’échelle horizontalement.

Inconvénients : Ce n’est pas un outil pour les débutants. Il nécessite de nombreuses compétences techniques en interne pour le configurer, le gérer et le faire évoluer correctement. Il lui manque également de nombreuses fonctionnalités que l’on attendrait d’un entrepôt de données complet, comme un support solide des transactions.

Tarification : Le logiciel est open-source et gratuit, mais votre coût total sera celui de l’infrastructure sur laquelle il fonctionne, plus les salaires des ingénieurs nécessaires pour le maintenir. Des versions cloud gérées sont également disponibles auprès de divers fournisseurs si vous ne voulez pas le gérer vous-même.

Cette vidéo présente quelques astuces de pro pour créer des analyses rentables, en comparant Snowflake, BigQuery et ClickHouse.

Comment choisir les bonnes alternatives à Snowflake pour votre entreprise

Choisir la bonne plateforme peut sembler être une décision énorme, mais cela devient beaucoup plus facile si vous vous posez d’abord les bonnes questions. Voici une courte liste pour guider votre réflexion :

• Commencez par le problème métier. Ne vous laissez pas distraire par la technologie elle-même. Essayez-vous de créer de meilleurs rapports, d’alimenter une nouvelle fonctionnalité d’IA ou de surveiller les opérations en temps réel ? Votre objectif doit dicter le choix de l’outil, et non l’inverse.

• Examinez votre stratégie cloud. Si toute votre entreprise fonctionne sur AWS, GCP ou Azure, leur entrepôt de données natif est souvent le choix le plus simple et le plus rentable. Le multi-cloud semble formidable en théorie, mais ajoute beaucoup de complexité en pratique.

• Soyez réaliste quant aux compétences de votre équipe. Avez-vous une équipe d’ingénieurs experts capables de gérer un système open-source complexe comme ClickHouse ? Ou avez-vous besoin d’une plateforme entièrement gérée et en libre-service qui fonctionne simplement dès sa mise en place ?

• Remettez en question la nécessité d’un entrepôt de données. C’est l’étape la plus importante. Avant de signer un contrat à six chiffres pour un projet de données massif, demandez-vous : existe-t-il un chemin plus direct vers le résultat dont j’ai besoin ? Pour des défis comme l’amélioration du support client, une solution comme eesel AI peut offrir de meilleurs résultats plus rapidement, à moindre coût et avec beaucoup moins de risques.

Alternatives à Snowflake : Pensez au-delà de l’entrepôt

Bien que Snowflake soit une excellente technologie, ce n’est pas votre seule option. Le paysage moderne des données regorge de puissantes alternatives à Snowflake conçues pour des besoins spécifiques, que ce soit Databricks pour l’IA, BigQuery pour la simplicité du serverless, ou ClickHouse pour la vitesse brute.

Mais la plus grande leçon de notre recherche est la suivante : le meilleur choix n’est pas toujours un autre entrepôt de données. Pour des objectifs à fort impact comme la transformation de votre support client avec l’IA, une solution plus directe peut vous offrir un retour sur investissement plus rapide et plus prévisible. Au lieu de passer des mois à construire des pipelines de données, vous pouvez vous attaquer directement à la résolution du problème.