Experimentei as principais alternativas ao BigQuery para escapar de contas surpresa: Aqui está o meu guia para 2025

O Google BigQuery é uma tecnologia incrível para análise de dados massivos. Não me entenda mal, é poderoso. Mas se você já abriu sua fatura mensal da nuvem e sentiu um frio na barriga, sabe exatamente do que estou a falar. O choque com uma fatura inesperada é uma dor que muitos de nós partilhamos. Para muitas equipas, especialmente aquelas que trabalham com "dados médios" (pense em gigabytes a alguns terabytes), o custo e a complexidade podem parecer como usar um canhão para matar uma mosca.

Foi isso que me levou a uma busca profunda por melhores opções. Eis o que aprendi: a melhor "alternativa" nem sempre é um concorrente direto. Às vezes, trata-se de encontrar uma maneira totalmente diferente de resolver o seu problema, uma que não envolva o trabalho pesado de um data warehouse tradicional. Este guia aborda as minhas 5 principais alternativas ao BigQuery para 2025, desde os concorrentes de renome até uma forma mais inteligente de usar o conhecimento da sua empresa para tarefas quotidianas, como o apoio ao cliente.

O que é um data warehouse na nuvem?

Pense num data warehouse na nuvem como um cofre central e super organizado na nuvem. É onde armazena e analisa enormes quantidades de dados de todas as suas diferentes ferramentas de negócios. A sua principal função é alimentar painéis de business intelligence (BI), executar relatórios e processar números para análises em larga escala.

O que torna plataformas como o BigQuery tão potentes são alguns truques chave na manga: armazenamento colunar, que torna a leitura de dados para análise incrivelmente rápida, e processamento massivamente paralelo (MPP), que divide grandes tarefas em partes menores para as concluir muito mais rapidamente.

Porque é que as pessoas procuram alternativas ao BigQuery?

Não é apenas pelo dinheiro, embora essa seja definitivamente uma grande parte da questão. Existem algumas razões comuns pelas quais as equipas começam a procurar uma saída.

• Custos imprevisíveis: O preço sob demanda do BigQuery baseia-se na quantidade de dados que as suas consultas analisam. Parece simples, certo? O problema é que isso pode levar a faturas totalmente descontroladas. Uma consulta mal otimizada de um analista ou um painel que atualiza com demasiada frequência pode acidentalmente analisar terabytes de dados, aumentando os custos antes que você perceba.

• A dor de cabeça da gestão: A Google promove-o como "serverless", mas tirar o máximo proveito do BigQuery (e manter os custos baixos) exige uma quantidade surpreendente de trabalho de engenharia de dados. Tem de pensar constantemente em particionar e agrupar as suas tabelas. Isto torna-se um custo oculto no tempo da sua equipa, especialmente se estiver a tentar operar de forma otimizada.

• Sentir-se preso: O BigQuery está firmemente ligado à Google Cloud Platform (GCP). Se quiser a liberdade de usar outros fornecedores de nuvem como AWS ou Azure, mover todos os seus dados e fluxos de trabalho para fora do BigQuery é um projeto gigantesco.

• Usar a ferramenta errada para o trabalho: Sejamos honestos, às vezes não precisa de análises à escala de petabytes. Só precisa de uma resposta rápida e fiável para um funcionário ou um cliente. Usar um data warehouse completo para isso é um exagero total. É como construir uma autoestrada de seis faixas só para ir à casa do vizinho.

Como escolhi as melhores alternativas ao BigQuery

Para compilar esta lista, foquei-me em alguns aspetos que realmente importam quando se pensa em fazer uma mudança.

• Modelo de preços: É claro e previsível? Oferece um bom valor, quer esteja a executar alguns trabalhos enormes ou imensas consultas pequenas e interativas?

• Desempenho e escalabilidade: Quão rápido funciona na prática? Consegue crescer com o seu negócio sem precisar de uma equipa de engenheiros a vigiá-lo 24/7?

• Facilidade de uso e gestão: Quanta habilidade técnica é necessária para o configurar? Consegue realmente experimentá-lo por conta própria, ou é forçado a passar por uma dúzia de chamadas de vendas primeiro?

• Para que foi construído: É uma ferramenta de uso geral para qualquer tipo de análise, ou foi concebido para algo específico, como painéis em tempo real ou resolver dores de cabeça operacionais como a automação do suporte?

Uma comparação rápida das principais alternativas ao BigQuery

Ferramenta	Ideal para	Modelo de Preços	Diferencial Chave
eesel AI	Ativar o conhecimento da empresa para suporte e Q&A interno	Por interação, planos previsíveis	Entra em funcionamento em minutos; automatiza ações, não apenas análises
Snowflake	Flexibilidade multi-cloud e escala empresarial	Baseado no uso (créditos de computação)	Armazenamento e computação desacoplados
Amazon Redshift	Integração profunda com AWS e otimização de desempenho	Por hora para clusters provisionados ou serverless	Arquitetura de Processamento Massivamente Paralelo (MPP)
Azure Synapse Analytics	Análise unificada dentro do ecossistema Microsoft	Por hora (DWUs) ou por TB processado	Combina data warehousing e análise de big data
ClickHouse	Análise em tempo real e flexibilidade de código aberto	Código aberto (gratuito) ou cloud (baseado no uso)	Desempenho ultrarrápido para consultas OLAP

As 5 principais alternativas e concorrentes do BigQuery em 2025

Eis um olhar mais atento às plataformas que foram selecionadas.

1. eesel AI

Em vez de ser apenas mais um data warehouse, o eesel AI oferece uma maneira completamente diferente de obter valor dos dados da sua empresa. Em vez de canalizar todo o seu conhecimento para um armazém para que os analistas o explorem mais tarde, o eesel AI conecta-se diretamente às ferramentas que já utiliza, como o seu helpdesk, Confluence e Google Docs, e usa IA para dar respostas instantâneas e automatizar tarefas. Resolve problemas de negócio reais, como suporte de linha de frente e Q&A interno, sem a maratona de engenharia de dados.

Este infográfico mostra como o eesel AI se conecta a várias ferramentas da empresa para criar uma base de conhecimento centralizada para fornecer respostas instantâneas e automatizar tarefas, oferecendo uma abordagem diferente em comparação com as alternativas tradicionais ao BigQuery.::

Pode genuinamente começar a usá-lo em minutos, não em meses. A plataforma aprende com os seus tickets de suporte passados e documentos internos, fornecendo respostas precisas e contextuais desde o início.

Prós:

• Configuração incrivelmente simples: Pode entrar em funcionamento em poucos minutos com integrações de um clique. Não precisa de falar com um vendedor apenas para ver se funciona para si.

• Unifica o seu conhecimento existente: Conecta-se diretamente onde o seu conhecimento já reside, para que não precise de mover nada.

• Teste sem riscos: Tem um ótimo modo de simulação que lhe permite testar a IA nos seus tickets de suporte históricos. Isto mostra-lhe o ROI exato antes mesmo de o ativar para clientes reais.

Uma captura de ecrã do modo de simulação do eesel AI, uma funcionalidade chave que o torna uma das alternativas mais práticas ao BigQuery para automação de suporte, ao mostrar o ROI projetado.::

Contras:

• Não é um data warehouse. Foi construído para tarefas operacionais (responder a tickets de suporte, lidar com questões internas), não para projetos de BI em larga escala ou de ciência de dados.

• Foca-se em conhecimento não estruturado e semiestruturado como texto, não nos conjuntos de dados relacionais complexos que usaria para análises profundas.

Preços:

O eesel AI tem planos claros e previsíveis baseados em "interações de IA" (uma resposta ou ação da IA). Desta forma, não é penalizado com taxas por resolução por ter um mês movimentado.

Os planos de preços do eesel AI são exibidos, destacando o modelo previsível e baseado em interações que contrasta com os preços baseados no consumo de muitas alternativas ao BigQuery.::

• Plano Team: 299$/mês (239$/mês se faturado anualmente) para até 1.000 interações e 3 bots.

• Plano Business: 799$/mês (639$/mês se faturado anualmente) para até 3.000 interações, bots ilimitados, e desbloqueia o treino com tickets passados e ações de IA.

• Plano Custom: Para interações ilimitadas e necessidades mais avançadas.

Veredito final: Se o seu principal objetivo é reduzir os tickets de suporte, responder mais rapidamente às perguntas dos funcionários ou automatizar tarefas repetitivas, o eesel AI é um caminho muito mais rápido, simples e direto do que construir uma complexa pilha de análise no BigQuery.

2. Snowflake

O Snowflake é provavelmente o primeiro nome que vem à mente quando se pensa em alternativas ao BigQuery, e por boas razões. É uma plataforma de dados nativa da nuvem, conhecida pela sua arquitetura única que separa o armazenamento da computação. Em termos simples, isto significa que pode escalar o seu poder de processamento para cima ou para baixo sem tocar no seu armazenamento, e vice-versa. É como poder atualizar o motor do seu carro sem ter de comprar um carro novo.

A sua abordagem multi-cloud é uma grande vantagem, pois funciona em AWS, Azure e GCP, libertando-o de ficar preso a um único fornecedor. A escalabilidade automática e os preços por segundo para a computação dão-lhe um controlo muito melhor sobre os seus custos, o que pode parecer muito mais previsível do que o modelo "pague pelo que analisa" do BigQuery.

Prós:

• Escalar o armazenamento e a computação de forma independente é uma grande ajuda para gerir os custos.

• Excelente suporte multi-cloud e partilha fácil de dados entre diferentes nuvens.

• Uma interface SQL limpa e fácil de usar que as equipas de dados realmente apreciam.

Contras:

• O preço pay-as-you-go ainda pode ficar caro se não prestar atenção. Tem de monitorizar ativamente o seu uso para evitar surpresas.

• Não possui ferramentas integradas para ingestão de dados (ETL), pelo que precisará de outras ferramentas para colocar os seus dados no data warehouse.

Preços:

O preço do Snowflake é baseado em créditos, que são usados para tempo de computação. O armazenamento é faturado separadamente.

• Computação: Faturado por segundo. Na AWS em US East, o plano Standard custa 2$/crédito, e o Enterprise custa 3$/crédito.

• Armazenamento: O armazenamento sob demanda custa cerca de 23$ por TB por mês, com descontos se pré-comprar capacidade.

• Está disponível um teste gratuito de 30 dias para começar.

Veredito final: O Snowflake é uma escolha fantástica para empresas que desejam um data warehouse de alto desempenho e flexível e que estão comprometidas com uma estratégia multi-cloud.

3. Amazon Redshift

Como um dos data warehouses originais na nuvem, o Amazon Redshift é uma plataforma madura e poderosa que pode lidar com petabytes de dados. Está integrado no ecossistema da AWS e usa uma arquitetura de processamento massivamente paralelo (MPP) para fornecer consultas rápidas em conjuntos de dados enormes.

Para empresas já profundamente inseridas no mundo da AWS, o Redshift é uma escolha natural. Conecta-se perfeitamente com serviços como S3, Glue e SageMaker. O preço pode ser muito atrativo, especialmente se tiver cargas de trabalho previsíveis e puder usar instâncias reservadas. Também lhe dá mais controlo manual sobre o seu cluster do que o BigQuery, o que é uma vantagem para equipas que gostam de mexer e otimizar o desempenho.

Prós:

• Integração profunda e perfeita com todo o ecossistema da AWS.

• Desempenho forte e fiável para consultas analíticas complexas.

• Pode ser muito rentável se a sua carga de trabalho for previsível e usar instâncias reservadas.

Contras:

• Requer mais gestão prática (como dimensionar clusters e fazer manutenção) em comparação com outras opções.

• A escalabilidade nem sempre é suave; redimensionar um cluster pode, por vezes, exigir tempo de inatividade.

Preços:

O preço do Redshift pode ser um pouco complexo, com dois modelos principais:

• Clusters Provisionados: Paga por hora pelos nós no seu cluster. Por exemplo, um nó "ra3.xlplus" custa cerca de 1,086$/hora sob demanda. Pode obter grandes descontos (até 75%) ao comprometer-se com instâncias reservadas de 1 ou 3 anos.

• Redshift Serverless: Escala automaticamente, e paga por segundo pela capacidade que usa quando o data warehouse está ativo, medida em Redshift Processing Units (RPUs). Custa cerca de 0,36$ por RPU-hora.

• Está disponível um teste gratuito para novos utilizadores.

Veredito final: O Redshift é a melhor aposta para equipas comprometidas com o ecossistema da AWS que precisam de um data warehouse poderoso e económico e que se sentem confortáveis com um pouco de gestão prática.

4. Azure Synapse Analytics

O Azure Synapse Analytics é a aposta ambiciosa da Microsoft para criar uma plataforma de análise tudo-em-um. Ele reúne data warehousing empresarial, processamento de big data (com Apache Spark) e integração de dados num único serviço.

A sua maior atração é a experiência unificada que oferece para equipas já no mundo Azure. Permite consultar dados de diferentes locais usando recursos sob demanda sem servidor ou clusters provisionados. Além disso, possui integrações profundas com outras ferramentas da Microsoft como o Power BI e o Azure Machine Learning, o que é uma enorme vantagem para organizações que dependem da Microsoft.

Prós:

• Uma plataforma verdadeiramente unificada para data warehousing, big data e ETL.

• Integração nativa e perfeita com outros serviços Azure.

• Opções de computação flexíveis que permitem escolher entre recursos provisionados ou um modelo sem servidor.

Contras:

• Com tantas funcionalidades incluídas, pode ser complexo e ter uma curva de aprendizagem acentuada.

• Só é realmente uma ótima opção se já estiver fortemente investido no ecossistema Microsoft e Azure.

Preços:

O preço do Azure Synapse é pay-as-you-go e tem algumas partes diferentes:

• Pool SQL Serverless: Paga por terabyte de dados processados, a partir de cerca de 5$ por TB.

• Pool SQL Dedicado: Paga por Data Warehouse Units (DWUs) provisionadas. O "DW100c" começa em cerca de 1,21$/hora, com a capacidade reservada a oferecer grandes poupanças.

• Integração de Dados: É cobrado por atividades de pipeline e execução de fluxos de dados.

• Está disponível um teste gratuito de 12 meses com serviços limitados.

Veredito final: Para empresas que operam no Azure, o Synapse é uma opção convincente que reúne todo o ciclo de vida da análise sob o mesmo teto.

5. ClickHouse

O ClickHouse é uma base de dados colunar e de código aberto construída para uma coisa: velocidade. Foi concebido especificamente para análise em tempo real e processamento analítico online (OLAP). A sua fama deve-se ao seu desempenho impressionante, capaz de processar petabytes de dados e gerar relatórios analíticos em milissegundos.

Se o seu principal objetivo é alimentar painéis em tempo real ou análises interativas, o ClickHouse pode muitas vezes superar outros sistemas. Sendo de código aberto, oferece uma flexibilidade incrível e pode ser muito mais económico, pois paga apenas pelos servidores onde o executa.

Este vídeo oferece truques profissionais para construir análises económicas, comparando algumas das principais alternativas ao BigQuery como o Snowflake e o ClickHouse.

Prós:

• Desempenho de consulta ultrarrápido para cargas de trabalho analíticas.

• É de código aberto e pode ser extremamente económico.

• Foi concebido para escalar horizontalmente e é construído para ser tolerante a falhas.

Contras:

• Esta não é uma solução plug-and-play. Requer competências técnicas internas sérias para configurar, gerir e escalar.

• Não é ótimo para cargas de trabalho transacionais (como processar pedidos individuais) e é mais uma ferramenta especializada do que um data warehouse completo.

Preços:

• Código Aberto: Gratuito para descarregar e executar nos seus próprios servidores.

• ClickHouse Cloud: Um serviço gerido com preços baseados no uso. O plano Scale, por exemplo, cobra cerca de 25,30$ por TB/mês para armazenamento e 0,2985$ por unidade de computação/hora na AWS em US East.

Veredito final: O ClickHouse é uma escolha fenomenal para equipas com forte componente de engenharia que precisam do melhor desempenho absoluto para análises em tempo real e não têm medo de pôr a mão na massa a gerir a infraestrutura.

Como escolher as alternativas certas ao BigQuery

Sente-se um pouco indeciso? Aqui está uma lista rápida para o ajudar a decidir.

• Seja honesto sobre a escala dos seus dados: Está realmente a lidar com petabytes, ou é mais como terabytes? Para "dados médios", um sistema super complexo pode ser mais problemático do que vale a pena.

• Descubra a sua carga de trabalho principal: O que está realmente a tentar fazer na maior parte do tempo? É executar grandes relatórios agendados? Alimentar painéis de BI em tempo real? Ou obter respostas instantâneas e automatizadas a perguntas? Escolha uma ferramenta que foi construída para a sua principal tarefa.

• Olhe para as competências da sua equipa: Tem uma equipa de engenharia de dados dedicada pronta para otimizar clusters e custos? Ou precisa de algo que simplesmente funcione sem complicações?

• Pense para além do data warehouse: O seu problema de negócio poderia ser resolvido de forma mais direta? Para coisas como apoio ao cliente, uma ferramenta como o eesel AI que usa o seu conhecimento existente pode entregar valor muito mais rapidamente do que um projeto de data warehousing de seis meses.

Encontrar a alternativa certa ao BigQuery para cada tarefa

Não existe uma única "melhor" alternativa ao BigQuery. A escolha certa para si depende inteiramente dos seus dados, do seu orçamento, das competências da sua equipa e, mais importante, do problema real que está a tentar resolver.

Enquanto plataformas como Snowflake e Redshift são concorrentes poderosos para o data warehousing tradicional, não se esqueça de pensar de forma diferente. Para desafios como reduzir o volume de tickets de suporte ou dar à sua equipa acesso instantâneo ao conhecimento da empresa, uma solução direta e alimentada por IA pode ser muito mais eficaz. Em vez de apenas analisar dados para encontrar respostas, pode dar à sua equipa uma ferramenta que entrega essas respostas automaticamente.

Pronto para ver como uma plataforma de conhecimento alimentada por IA pode resolver os seus desafios de suporte sem a complexidade de um data warehouse? Comece hoje o seu teste gratuito do eesel AI e entre em funcionamento em minutos.