Escolher o data warehouse na nuvem certo parece uma decisão enorme e de alto risco, não é mesmo? E, de certa forma, é. Essa escolha afeta tudo, desde a forma como você analisa o uso do produto até como melhora a experiência do cliente. Quando você finalmente reúne todos os seus dados num só lugar, pode começar a identificar tendências, descobrir os problemas comuns do suporte e encontrar formas reais de melhorar.
Dois dos maiores nomes que você vai ouvir são Google BigQuery e Snowflake. Ambos visam resolver o mesmo problema central, mas abordam-no de maneiras completamente diferentes, com arquiteturas e modelos de preços únicos. Escolha o errado e você pode acabar com contas inesperadas ou um sistema que simplesmente não se encaixa no fluxo de trabalho da sua equipe.
Este guia está aqui para ajudá-lo a navegar na decisão entre BigQuery e Snowflake. Vamos mergulhar nos detalhes da sua arquitetura, preços, desempenho e para que tipo de empresas são mais adequados, para que você possa fazer uma escolha inteligente para a sua equipe em 2025.
O que é o Snowflake?
Primeiro, temos o Snowflake. Você pode pensar nele como a Suíça dos data warehouses: é neutro em relação à nuvem e compatível com os três grandes (AWS, Azure e GCP). Esta é uma enorme vantagem para empresas que não querem ficar presas a um único ecossistema ou que já têm a sua pilha de tecnologia distribuída.
A verdadeira magia do Snowflake está na sua arquitetura. Ele tem um design único que separa o armazenamento e a computação. Em termos simples, isto significa que você pode aumentar ou diminuir o seu poder de processamento sem tocar no armazenamento de dados, e vice-versa. Isso lhe dá um controlo incrível sobre o desempenho e os custos. Tem um conjunto de dados enorme, mas só executa consultas pesadas no final do mês? Você só paga por essa potência extra quando realmente precisa dela.
Algumas coisas que o destacam:
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Armazéns Virtuais: Basicamente, são motores de computação independentes que você pode configurar para diferentes equipes ou tarefas. Isso é um salva-vidas para evitar guerras por recursos. A consulta gigante da equipe de ciência de dados não vai abrandar a atualização diária do painel da equipe de marketing.
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Viagem no Tempo: Esta funcionalidade permite-lhe ver os seus dados como existiam em qualquer ponto do passado (até 90 dias, dependendo do seu plano). É incrivelmente útil para recuperar dados, auditar alterações ou desfazer um erro sem precisar de recorrer a uma cópia de segurança.
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Partilha Segura de Dados: Você pode partilhar dados em tempo real e governados com parceiros ou outros departamentos sem ter de criar e enviar por e-mail cópias pesadas e desatualizadas. Mantém a colaboração fluida e garante que todos estão na mesma página.
O Snowflake é uma ótima opção para organizações que precisam de suporte multi-cloud, querem desempenho previsível para muitos utilizadores simultâneos e gostam de ter um controlo detalhado sobre os seus recursos de computação.
O que é o Google BigQuery?
Agora, vejamos o Google BigQuery. Se a sua equipe já vive no mundo da Google Cloud Platform (GCP), o BigQuery vai parecer um regresso a casa. É um data warehouse totalmente gerido e serverless, profundamente integrado no ecossistema da GCP.
A sua arquitetura foca-se em simplificar as coisas. Ser serverless significa que você nunca precisa de se preocupar em provisionar ou gerir infraestrutura. Nunca. Construído sobre a lendária tecnologia Dremel da Google, o BigQuery encontra e aloca automaticamente os recursos necessários para executar as suas consultas, não importa o quão grandes sejam. Você apenas escreve o seu código, e os robôs da Google tratam do resto.
Eis algumas das suas principais funcionalidades:
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Execução Serverless: Você não configura clusters ou armazéns virtuais. Apenas executa as suas consultas, e o BigQuery trata do que é necessário nos bastidores. Isso torna muito mais fácil para equipes sem engenheiros de dados dedicados começarem a usar.
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BigQuery ML: Permite-lhe construir e executar modelos de machine learning usando SQL padrão, diretamente dentro do data warehouse. Torna coisas como análises preditivas muito mais acessíveis, porque você não precisa de um diploma em ciência de dados para começar a construir modelos.
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Ingestão em Tempo Real: O BigQuery foi construído para lidar com dados de streaming de alta velocidade de forma nativa, tornando-o uma escolha fantástica para painéis em tempo real e aplicações que precisam da informação mais atualizada possível.
O BigQuery é uma escolha fácil para equipes que estão totalmente investidas na GCP, querem uma experiência de manutenção zero e têm cargas de trabalho imprevisíveis ou que ocorrem em picos.
Arquitetura e escalabilidade
Quando se aprofunda, a escolha entre BigQuery e Snowflake muitas vezes resume-se às suas filosofias centrais. É o clássico dilema: você quer mais controlo manual ou prefere mais automação?
Arquitetura desacoplada do Snowflake
A plataforma do Snowflake está dividida em três camadas: uma para armazenamento, uma para computação (os seus armazéns virtuais) e uma camada "cérebro" no topo que coordena tudo.
Para si, isto significa que está no comando. Pode criar armazéns virtuais de diferentes tamanhos para diferentes necessidades: um pequeno para os relatórios diários de marketing e um gigante para o trabalho pesado da equipe de ciência de dados. Isso evita que as cargas de trabalho se atrapalhem umas às outras. A desvantagem é que requer um pouco de gestão ativa. Você precisará de ficar de olho no uso do armazém para garantir que não está a gastar demais e que tudo está a funcionar sem problemas.
Arquitetura serverless do BigQuery
O BigQuery esconde toda a complexidade da infraestrutura. É construído sobre a mesma tecnologia interna que alimenta a Pesquisa Google e o YouTube, como o Dremel (para consultas), o Colossus (para armazenamento) e o Jupiter (para redes).
Para si, isto significa que começar é incrivelmente simples. Você não gere servidores ou clusters. Apenas escreve a sua consulta SQL, e o sistema da Google, que usa "slots" (unidades de poder computacional), descobre quanta potência é necessária para a executar. Isto é perfeito para equipes que querem apenas focar-se na análise, mas oferece menos controlo direto e, por vezes, pode parecer que está a trabalhar com uma caixa preta.
| Funcionalidade | Snowflake | Google BigQuery |
|---|---|---|
| Modelo | Armazenamento e Computação Desacoplados | Serverless |
| Unidade de Computação | Armazéns Virtuais (configurados pelo utilizador) | Slots (alocados automaticamente) |
| Escalabilidade | Escalonamento manual ou automático dos armazéns | Escalonamento automático |
| Gestão | Requer alguma configuração e monitorização | Gestão de infraestrutura quase nula |
| Nuvem | Multi-cloud (AWS, Azure, GCP) | Apenas GCP |
Modelos de preços explicados: Uma análise dos custos do BigQuery vs Snowflake
Muito bem, vamos falar da parte que todos querem realmente saber: o custo. Os preços do BigQuery vs Snowflake podem ser complicados porque eles faturam de maneiras totalmente diferentes, o que pode levar a totais mensais muito distintos, dependendo de como você os usa.
Preços do Snowflake em detalhe
O modelo de preços do Snowflake é bastante direto, porque se baseia em duas coisas separadas: computação e armazenamento.
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Computação: Você paga pelo tempo que os seus armazéns virtuais estão a funcionar, faturado ao segundo (após os primeiros 60 segundos). Este uso é medido em "créditos". Um armazém maior usa mais créditos por hora, mas também termina as tarefas mais rapidamente. Você pode escolher:
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On-Demand: Pague uma taxa padrão por créditos à medida que os usa. É flexível, mas custa um pouco mais.
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Capacidade Pré-Paga: Compre créditos em grande quantidade antecipadamente para obter um bom desconto. Esta é uma ótima opção para cargas de trabalho previsíveis.
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Armazenamento: É-lhe cobrada uma taxa mensal fixa por terabyte (TB) de dados comprimidos que armazena. O armazenamento on-demand custa cerca de $40-$46 por TB, mas essa taxa baixa para cerca de $23/TB se pagar pela capacidade antecipadamente.
| Edição | Preço por Crédito (AWS US East, On-Demand) | Principais Funcionalidades |
|---|---|---|
| Standard | $2.00 | Funcionalidade principal, Viagem no Tempo de 1 dia |
| Enterprise | $3.00 | Armazéns multi-cluster, Viagem no Tempo de 90 dias |
| Business Critical | $4.00 | Segurança e conformidade melhoradas (HIPAA, PCI) |
Preços do BigQuery em detalhe
O modelo de preços do BigQuery também separa armazenamento e computação, mas o seu modelo de computação dá-lhe mais opções, o que pode ser tanto uma bênção como uma maldição.
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Computação: Você tem duas formas principais de pagar:
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On-Demand: Você paga pela quantidade de dados que as suas consultas analisam, geralmente $6.25 por terabyte (TiB). O primeiro 1 TiB que você analisa a cada mês é por conta da casa. Isto é ótimo para consultas ocasionais, mas pode ficar caro se a sua equipe estiver constantemente a analisar tabelas enormes.
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Capacidade (Edições): Você paga uma taxa fixa por uma quantidade dedicada de poder de processamento (slots), faturada por hora. Isso proporciona custos previsíveis e evita aqueles momentos de "ops" na fatura mensal. A Edição Standard começa em $0.04 por slot por hora.
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Armazenamento: O BigQuery tem um modelo inteligente em camadas que lhe poupa dinheiro em dados que não usa com frequência.
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Armazenamento Ativo: Custa cerca de $20 por TB por mês para quaisquer dados em tabelas que foram acedidas nos últimos 90 dias.
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Armazenamento de Longo Prazo: Se uma tabela permanecer inalterada por 90 dias, o preço baixa automaticamente para cerca de $10 por TB por mês.
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Desempenho, ecossistema e transformar dados em ação
Sinceramente, você não ficará desapontado com a velocidade de nenhuma das plataformas. Ambas são ridiculamente rápidas e conseguem processar petabytes de dados. Para consultas padrão de business intelligence, os benchmarks por vezes dão uma ligeira vantagem ao Snowflake devido ao seu cache inteligente e isolamento de cargas de trabalho. Mas para análises em tempo real e tarefas pesadas de machine learning, a integração apertada do BigQuery com o resto da Google Cloud dá-lhe a vantagem de jogar em casa.
O ecossistema é onde verá as maiores diferenças. O principal ponto de venda do Snowflake é ser agnóstico em relação à nuvem. É o vencedor claro para empresas na AWS ou Azure, ou para qualquer pessoa que queira evitar a dependência de um fornecedor. O BigQuery, por outro lado, foca-se nas suas raízes profundas na GCP. Tem conexões perfeitas com ferramentas poderosas como o Vertex AI para machine learning, o Dataflow para processamento de dados e o Looker Studio para visualizações.
Analisar os dados de suporte ao cliente no Snowflake ou no BigQuery pode proporcionar-lhe alguns poderosos momentos de "eureka!", como ver os tipos de tickets mais comuns ou quais tópicos estão a derrubar as suas pontuações de CSAT. Mas os insights só são úteis se você fizer algo com eles. Embora pudesse usar o BigQuery ML para construir um modelo, uma maneira muito mais rápida de ver um retorno é usar uma ferramenta de IA criada para o efeito.
Este vídeo oferece uma análise detalhada das principais diferenças entre o BigQuery e o Snowflake, desde as suas interfaces de utilizador até à sua arquitetura subjacente.
Fazer a escolha certa entre BigQuery e Snowflake para a sua equipe
Então, depois de tudo isto, quem vence o confronto BigQuery vs Snowflake? A resposta honesta é que o "melhor" é aquele que se adapta à sua equipe.
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Escolha o Google BigQuery se: A sua empresa já está profundamente envolvida no ecossistema da Google Cloud, você adora a ideia de uma configuração serverless e sem manutenção, e as suas cargas de trabalho têm picos ou necessitam de dados em tempo real.
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Escolha o Snowflake se: Você precisa da flexibilidade para executar na AWS, Azure ou GCP, quer um controlo preciso sobre o desempenho e o custo para diferentes equipes, e as suas cargas de trabalho são bastante previsíveis e envolvem muitos utilizadores simultâneos.
No final do dia, o data warehouse certo é aquele que lhe permite não apenas entender os seus dados, mas também agir sobre eles.
Dê o próximo passo: Coloque os seus dados a trabalhar
Assim que tiver a sua casa de dados em ordem, a verdadeira diversão começa. Em vez de apenas olhar para relatórios, pode começar a colocar esses dados a trabalhar. Enquanto configura o seu warehouse, veja como o eesel AI pode transformar o seu serviço ao cliente com um agente de IA self-service que pode lançar em minutos.
Perguntas frequentes
Considere a sua infraestrutura de nuvem existente (preferência pela GCP para o BigQuery, multi-cloud para o Snowflake) e o nível desejado de controlo versus automação. Avalie os seus padrões de carga de trabalho e necessidades específicas para processamento em tempo real ou integrações de machine learning.
O Snowflake fatura separadamente a computação (armazéns virtuais, cobrados por crédito) e o armazenamento (taxa fixa por TB). O BigQuery oferece opções de computação flexíveis, on-demand (por TiB analisado) ou baseadas em capacidade (taxa fixa por slots), juntamente com preços de armazenamento em camadas que reduzem o custo para dados inativos.
O BigQuery oferece uma experiência de gestão quase nula, pois é totalmente serverless, tratando de toda a infraestrutura automaticamente. O Snowflake, embora altamente automatizado, requer alguma gestão ativa para os seus armazéns virtuais, como dimensionamento e monitorização do uso para otimizar custos e desempenho.
O Snowflake é agnóstico em relação à nuvem, suportando AWS, Azure e GCP, o que ajuda a evitar a dependência de um fornecedor e é ideal para estratégias multi-cloud. O BigQuery está profundamente integrado na Google Cloud Platform, tornando-o uma escolha fácil para os utilizadores existentes da GCP, mas vinculando-o mais estreitamente a esse ecossistema.
O BigQuery tem frequentemente uma vantagem para análises em tempo real devido às suas capacidades nativas de ingestão de streaming e forte integração com as ferramentas de IA/ML da Google Cloud, como o BigQuery ML e o Vertex AI. Embora o Snowflake seja muito rápido, a profunda ligação do BigQuery ao ecossistema da GCP proporciona-lhe uma vantagem de jogar em casa para estes casos de uso específicos.
O Snowflake utiliza uma arquitetura desacoplada que permite o escalonamento independente de armazenamento e computação; os utilizadores configuram e escalam os armazéns virtuais manualmente ou através de regras de auto-escalonamento. O modelo serverless do BigQuery escala automaticamente tanto o armazenamento como a computação (slots) sob demanda, abstraindo completamente a gestão da infraestrutura.
