As 5 melhores alternativas ao Redshift que encontramos em 2025

Se alguma vez olhou para uma fatura surpreendentemente alta do Amazon Redshift e se perguntou onde é que tudo correu mal, eu sei o que sente. Muitas equipas adotam o Redshift porque é poderoso, mas em breve veem-se a lutar com custos que aumentam, desempenho que abranda e uma enorme complexidade. Pode parecer que precisa de uma equipa dedicada só para manter a coisa a funcionar.

Esse sentimento levou-me a procurar uma forma melhor. Queria encontrar as melhores alternativas ao Redshift, mas não estava apenas à procura de uma cópia exata. O meu objetivo era encontrar a ferramenta certa para o trabalho. Às vezes, isso significa um data warehouse mais moderno. E outras vezes, como descobri, a melhor alternativa não é de todo um data warehouse.

Aqui está uma análise do que encontrei, com uma visão direta dos seus pontos positivos, negativos, quanto custam e para quem realmente se destinam.

O que é o Amazon Redshift?

Primeiro, vamos garantir que estamos na mesma página. O Amazon Redshift é o serviço de data warehouse na nuvem da AWS. Foi construído para lidar com armazenamento e análise de dados em escala de petabytes, absolutamente massivos, e é por isso que é tão popular entre as grandes empresas.

Por baixo do capô, o Redshift é baseado em PostgreSQL, por isso parece familiar a muitos programadores e analistas de dados. Ele usa um truque inteligente chamado armazenamento colunar, que torna as consultas em grandes conjuntos de dados realmente rápidas, porque só precisa de ler as colunas específicas que pede.

É um serviço "provisionado", o que significa que tem de escolher e configurar clusters de servidores (chamados nós). Isto dá-lhe muito controlo, mas também muita responsabilidade. A maioria das pessoas usa-o para coisas como alimentar painéis de business intelligence (BI), executar relatórios analíticos complexos e vasculhar montanhas de dados de registo para encontrar padrões.

Porque procurar alternativas ao Redshift?

Olhe, o Redshift é uma besta, e para algumas empresas, é a escolha certa, especialmente se já estiverem totalmente investidas na AWS. Ele lida com conjuntos de dados enormes e consultas difíceis sem pestanejar. Mas vamos ser realistas sobre as dores de cabeça que levam as pessoas a procurar alternativas ao Redshift.

• O Custo é Confuso: Este é o principal problema.

  

  Como um utilizador no Reddit disse, o preço para um projeto grande pode ser "insano".

  Reddit
  O modelo de preços não é simples. Paga pelos clusters que configura por hora, mais taxas separadas para armazenamento gerido. É demasiado fácil ter uma surpresa desagradável no final do mês se não estiver a vigiar o seu uso como uma águia.

• Manutenção Constante: O Redshift não é uma ferramenta do tipo "configurar e esquecer". Precisa de algumas competências reais de engenharia de dados para o configurar, gerir e otimizar. As equipas têm de executar constantemente tarefas de manutenção como "VACUUM" e "ANALYZE" para evitar que ele abrande, o que é apenas mais trabalho para si.

• Configuração Inflexível: Embora as versões mais recentes tenham melhorado, o Redshift tem um historial de vincular o poder de computação e o armazenamento. Isto significa que muitas vezes tem de pagar a mais por um só para obter mais do outro. Concorrentes como o Snowflake foram construídos desde o início para manter estes elementos separados.

• Inserir Dados é uma Tarefa Árdua: Apenas carregar os seus dados para o Redshift pode ser um projeto enorme. Geralmente significa construir e manter pipelines de ETL (Extrair, Transformar, Carregar) complexos. Isto é um grande estrangulamento se precisar de usar os seus dados rapidamente, como transformar conversas recentes de suporte ao cliente em respostas automatizadas.

Os nossos critérios para escolher as melhores alternativas ao Redshift

Para evitar que isto se tornasse uma lista aleatória, avaliei estas alternativas ao Redshift com base em alguns aspetos que abordam diretamente os problemas que acabei de mencionar:

• Desempenho e Escalabilidade: Quão bem lida com grandes consultas? Pode crescer com os nossos dados sem entrar em colapso ou forçar-nos a redesenhar tudo?

• Custo-Benefício: O preço é fácil de entender? Ou é outra caixa negra que me vai dar um pequeno ataque de pânico quando a fatura chegar?

• Facilidade de Uso e Gestão: Quão especialista em dados preciso de ser para operar isto? Posso meter as mãos na massa, ou tenho de assistir a uma dúzia de chamadas de vendas só para ver como funciona?

• Flexibilidade e Integração: Funciona bem com as outras ferramentas que usamos? Prende-nos a um único fornecedor de nuvem? E mais importante, pode fazer mais do que apenas armazenar dados para relatórios, pode realmente ajudar-nos a usar esses dados no dia a dia?

Uma comparação rápida das melhores alternativas ao Redshift para 2025

Antes de entrarmos nos pormenores, aqui está uma cábula rápida a comparar as opções.

Característica	eesel AI	Snowflake	Google BigQuery	Azure Synapse	Amazon Athena
Caso de Uso Principal	Automação de Suporte com IA em Tempo Real	Data Warehousing Multi-Cloud	Análise de Dados Sem Servidor	Análise Unificada (ecossistema MSFT)	Consultas Ad-hoc em Data Lakes
Tempo de Configuração	Minutos	Horas a Dias	Horas	Horas a Dias	Minutos
Modelo de Preços	Taxa mensal fixa e previsível	Baseado no consumo (por segundo)	Baseado no consumo (por TB)	Baseado no consumo (por hora)	Por consulta (por TB analisado)
Ideal Para	Equipas de suporte e TI que precisam de ROI rápido	Empresas que precisam de flexibilidade	Equipas no ecossistema Google	Empresas investidas no Azure	Análise rápida de dados S3
Self-Service?	Sim, radicalmente	Não, através de vendas	Sim	Sim	Sim

As 5 melhores alternativas ao Redshift para análise de dados em 2025

Ok, vamos a isso. A primeira opção aqui é um pouco diferente, faz com que se questione se realmente precisa de um data warehouse para certos problemas. As outras são substitutos mais tradicionais, mas cada uma tem o seu toque único.

1. eesel AI

Às vezes, a jogada mais inteligente é contornar completamente o problema. Em vez de passar pelo incómodo de armazenar todos os seus dados de suporte apenas para os analisar mais tarde, a eesel AI sugere um caminho diferente: usar esses dados exatamente onde estão para automatizar o seu suporte. Vai diretamente ao cerne da questão, tornando o suporte mais rápido e melhor, sem o custo e a dor de cabeça enormes de um projeto de data warehouse.

A eesel AI é uma plataforma de IA que se conecta diretamente ao seu help desk (como o Zendesk) e a todas as suas outras fontes de conhecimento como Confluence, Google Docs e até mesmo os tickets passados da sua equipa. Utiliza esta informação para lidar com questões de suporte de primeira linha, elaborar respostas para os seus agentes e classificar tickets recebidos automaticamente.

Prós:

• Pronto em minutos: Este é o seu superpoder. Pode inscrever-se, conectar o seu help desk com um clique e ter um agente de IA de teste a funcionar sem nunca falar com um vendedor. Salta completamente os projetos de meses que os data warehouses exigem.

• Não é necessário ETL: Conecta-se diretamente onde o seu conhecimento já existe, por isso não há pipelines para construir ou supervisionar. Pode até aprender com dados desestruturados e confusos, como as conversas passadas da sua equipa.

• Preços Previsíveis: A eesel AI tem uma taxa mensal fixa. Sabe exatamente o que está a pagar, o que é uma lufada de ar fresco depois de lidar com os modelos imprevisíveis baseados no uso dos data warehouses.

Contras:

• Não é um data warehouse de propósito geral. Foi construído especificamente para atendimento ao cliente, ITSM e suporte interno.

• Não substituirá as suas ferramentas de BI se precisar de fazer análises de negócio históricas e profundas em toda a empresa.

Preços:

Os preços da eesel AI são refrescantemente simples. Os planos são baseados em funcionalidades e num limite mensal de interações, sem taxas surpresa.

• Plano Team: 299$/mês (239$/mês se faturado anualmente). Isto dá-lhe até 1.000 interações de IA/mês, um AI Copilot para o seu help desk e integrações com fontes como o seu centro de ajuda e o Slack.

• Plano Business: 799$/mês (639$/mês se faturado anualmente). Isto inclui até 3.000 interações/mês, tudo do plano Team, mais o AI Agent completo, a capacidade de treinar com tickets passados, AI Actions para triagem e mais.

2. Snowflake

Snowflake é provavelmente o nome que ouve com mais frequência quando se fala em alternativas ao Redshift. É um verdadeiro gigante no mundo dos dados, conhecido pela sua arquitetura inteligente e capacidade de funcionar em diferentes nuvens.

A grande ideia do Snowflake foi a separação completa entre armazenamento e computação. Isto significa que pode aumentar o seu poder de processamento para um trabalho pesado e depois reduzi-lo para poupar dinheiro, tudo sem mexer nos seus dados armazenados. Funciona na AWS, Google Cloud e Azure, por isso não fica preso a um único fornecedor de nuvem.

Prós:

• A separação de computação e armazenamento é de primeira classe e pode poupar-lhe muito dinheiro se a gerir bem.

• O suporte multi-cloud dá-lhe liberdade e evita a dependência de um único fornecedor.

• Tem funcionalidades de partilha de dados e segurança muito maduras, que as grandes empresas adoram.

Contras:

• O preço baseado no uso, embora flexível, pode ser um pesadelo para prever. Os custos podem disparar se as suas consultas não estiverem bem escritas.

• Ainda precisa de muito trabalho de engenharia de dados e ferramentas de ETL separadas para carregar os dados.

• O processo de inscrição é totalmente orientado por vendas. Não pode simplesmente criar uma conta e começar a explorar por si próprio.

Preços:

Os preços do Snowflake são todos baseados no que utiliza. Paga pelo armazenamento e pela computação (que eles chamam de "virtual warehouses") separadamente.

• Armazenamento: Faturado mensalmente, a partir de cerca de 23$ por TB (após a compressão deles).

• Computação: Faturada ao segundo, com base em "créditos". Um crédito custa cerca de 2-3$ dependendo da sua nuvem, região e plano. Por exemplo, um crédito do plano Enterprise na AWS US East custa 3$.

3. Google BigQuery

O Google BigQuery é a resposta do Google ao Redshift, e o seu principal atrativo é ser completamente gerido e "sem servidor". Isto torna-o uma ótima escolha para equipas que querem parar de gerir infraestruturas e começar a analisar dados.

Com o BigQuery, não há clusters para configurar ou nós para configurar. Apenas carrega os seus dados e começa a fazer perguntas. A Google trata de todo o trabalho pesado nos bastidores. Também está firmemente integrado com o resto da Google Cloud Platform и tem algumas funcionalidades interessantes de machine learning incorporadas.

Prós:

• A configuração sem servidor significa zero infraestrutura para gerir. É o mais "mãos-livres" que um data warehouse pode ser.

• É incrivelmente rápido para consultas enormes.

• O modelo de pagamento por consulta pode ser muito barato para equipas que não executam consultas constantemente.

Contras:

• Esse modelo de pagamento por consulta pode sair caro. Uma má consulta que analise terabytes de dados por engano pode resultar numa fatura chocante.

• Brilha realmente quando já está a usar outras ferramentas do Google Cloud.

Preços:

Os preços do BigQuery vêm em dois sabores principais:

• Preços On-Demand: Paga pela quantidade de dados que as suas consultas analisam. O primeiro 1 TB de cada mês é gratuito, depois custa 6,25$ por TB.

• Preços por Capacidade (Editions): Paga uma taxa fixa por poder de processamento dedicado, o que lhe dá custos mais previsíveis para uso intensivo. A edição Standard começa em 0,04$ por slot-hora.

• Armazenamento: O armazenamento ativo custa cerca de 0,02$ por GB por mês.

4. Azure Synapse Analytics

Se a sua empresa vive e respira Microsoft, então o Azure Synapse Analytics é a alternativa óbvia ao Redshift. É mais do que apenas um data warehouse; é uma plataforma de análise tudo-em-um que tenta agrupar integração de dados, warehousing e processamento de big data num único local.

O objetivo é ser o hub central para tudo o que diz respeito a dados no mundo Azure, com ligações estreitas a serviços como o Azure Data Lake e, mais importante, o Power BI para painéis.

Prós:

• Integração perfeita com outros serviços Azure e ferramentas Microsoft como o Power BI.

• Oferece a engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas um único local para trabalhar.

Contras:

• A interface pode parecer um pouco inchada, uma vez que tenta ser um pau para toda a obra.

• Não é muito intuitivo se não estiver já imerso na forma de fazer as coisas do Azure.

Preços:

Como os outros, o Azure Synapse usa um modelo pay-as-you-go com algumas partes diferentes:

• Serverless SQL Pool: Semelhante ao Athena, paga pelos dados processados, a cerca de 5$ por TB.

• Dedicated SQL Pool: Paga por uma quantidade definida de poder, medida em Data Warehouse Units (DWUs). Uma instância pequena custa cerca de 1,20$/hora.

• Armazenamento de Dados: Cerca de 23$ por TB por mês.

5. Amazon Athena

Por último, mas não menos importante, temos o Amazon Athena. Este é interessante porque não é bem um data warehouse. É um serviço de consulta que lhe permite analisar dados que estão diretamente no Amazon S3 usando SQL padrão.

O Athena é sem servidor, por isso não há qualquer infraestrutura para gerir. Pode simplesmente apontá-lo para um ficheiro no seu data lake S3 e começar a executar consultas imediatamente. Isto torna-o perfeito para análises rápidas e pontuais sem toda a complicação de configurar um pipeline de ETL para carregar dados para um warehouse.

Prós:

• Não é necessário ETL. Consulta os seus dados exatamente onde eles residem.

• O preço é muito simples: paga apenas pelos dados que analisa.

• É perfeito para explorar rapidamente dados brutos sem qualquer configuração.

Contras:

• Não foi construído para o tipo de consultas complexas, de alta velocidade e repetitivas para as quais um data warehouse adequado é projetado.

• O desempenho depende muito de como os seus dados estão formatados e organizados no S3 (dica: use Parquet, não CSV).

Preços:

O modelo de preços do Athena é maravilhosamente direto:

• Pagar por consulta: Custa 5,00$ por cada terabyte de dados que a sua consulta analisa.

• Não é cobrado por consultas falhadas, e pode poupar muito dinheiro comprimindo os seus dados e organizando-os corretamente.

Este vídeo explica como o Databricks pode servir como uma das poderosas alternativas ao Redshift para as suas necessidades de data warehousing.

Ao considerar alternativas ao Redshift, será um data warehouse sempre a resposta certa?

Depois de investigar todas estas ferramentas, uma coisa ficou muito clara: tem de adequar a ferramenta ao problema. Se o seu objetivo é construir painéis de BI massivos para toda a empresa para analisar tendências históricas, então sim, um data warehouse como o Snowflake ou o BigQuery é provavelmente o que precisa.

Mas e se o seu problema for mais imediato e operacional? E se apenas precisar de reduzir os tempos de resposta do suporte ao cliente ou responder automaticamente a perguntas comuns?

Construir um pipeline de ETL, gerir um data warehouse e depois construir uma aplicação por cima disso apenas para automatizar o suporte é um caminho longo, caro e complicado. Para um problema como esse, é um exagero total.

Uma ferramenta como a eesel AI oferece-lhe uma rota muito mais direta para obter valor dos seus dados. Ao ligar-se diretamente ao seu help desk e fontes de conhecimento, ela salta toda a etapa de data warehousing. Foca-se no resultado real, proporcionando um retorno do seu investimento em dias ou semanas, não em trimestres ou anos.

Encontre as alternativas ao Redshift que resolvem o seu problema real

Escolher uma alternativa ao Redshift não se trata de escolher o data warehouse mais novo e sofisticado. Trata-se de descobrir o seu problema de negócio real e encontrar a linha mais direta para uma solução.

O Snowflake oferece-lhe uma flexibilidade incrível, o BigQuery oferece simplicidade sem servidor, o Azure Synapse é o campeão do mundo Microsoft, e o Athena é o rei das consultas rápidas no S3. Todos eles são fantásticos no que fazem.

Mas não fique preso a pensar que todo o problema de dados requer um data warehouse. Se o seu problema de "big data" é na verdade um problema de "suporte ao cliente lento", então a melhor alternativa ao Redshift pode não ser de todo uma base de dados. Pode ser uma plataforma de automação de IA que pode usar o conhecimento que já tem, agora mesmo.

A eesel AI conecta-se às ferramentas que já utiliza, aprende com o seu trabalho passado e começa a resolver problemas reais em minutos. Se isso lhe parece uma abordagem melhor, pode experimentá-la gratuitamente e ver com que rapidez pode colocar o seu suporte em piloto automático.

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