Snowflake vs BigQuery: A comparação definitiva para 2025

Escolher o data warehouse na nuvem certo é uma decisão muito importante para a sua empresa. É a base para toda a sua análise e business intelligence e é o que, em última análise, lhe permite tomar decisões inteligentes e baseadas em dados. Quando começa a pesquisar, dois nomes surgem constantemente: Snowflake e Google BigQuery.

Embora ambos façam um trabalho fantástico, são construídos com base em ideias completamente diferentes. O Snowflake aposta tudo na flexibilidade e em não ficar preso a um único fornecedor de nuvem. O BigQuery, por outro lado, oferece uma experiência simples e serverless que está totalmente integrada no ecossistema da Google Cloud.

Este guia irá detalhar as verdadeiras diferenças entre eles. Vamos analisar a sua arquitetura, preços, desempenho e funcionalidades para o ajudar a descobrir qual faz mais sentido para o seu negócio em 2025.

O que é o Snowflake vs BigQuery?

À primeira vista, o Snowflake e o BigQuery parecem bastante semelhantes. Ambos são data warehouses modernos na nuvem, construídos para processar enormes quantidades de dados. Armazenam dados em colunas, usam uma técnica chamada processamento massivamente paralelo (MPP) para executar consultas rapidamente e permitem que pague pelo armazenamento e pelo poder de computação separadamente. Mas é aí que as semelhanças terminam.

O que é o Snowflake?

O Snowflake é uma plataforma de dados nativa da nuvem que pode ser executada em praticamente qualquer lugar. Pode configurá-la na Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform (GCP). A sua ideia central é separar completamente o armazenamento do processamento. Isto significa que pode escalar o seu armazenamento à medida que os seus dados crescem sem ter de pagar por mais poder de processamento, dando-lhe um controlo rigoroso sobre o desempenho e os custos.

O seu maior atrativo é a flexibilidade. Pode criar clusters de computação dedicados (que eles chamam de "warehouses virtuais") para diferentes equipas. Assim, se a sua equipa de ciência de dados estiver a executar um trabalho massivo, não irá abrandar os dashboards de que a sua equipa de finanças depende. Esta capacidade de isolar cargas de trabalho, juntamente com o seu suporte multi-cloud, torna-o uma ótima escolha para empresas que querem evitar ficar presas a um único fornecedor.

O que é o BigQuery?

O BigQuery é o data warehouse da Google Cloud, totalmente gerido e serverless. A palavra "serverless" é a chave aqui. Com o BigQuery, nunca vê ou pensa sobre a infraestrutura subjacente. Não tem de configurar clusters ou gerir warehouses virtuais. Apenas carrega os seus dados e começa a fazer perguntas. A Google trata de toda a gestão de recursos e escalonamento nos bastidores, usando a sua própria tecnologia de peso, como Dremel e Colossus.

O principal benefício é a simplicidade com que se pode começar. Pode passar de não ter um data warehouse para consultar petabytes de dados em minutos, tudo sem se preocupar com servidores. Isto, juntamente com a sua conexão perfeita com outras ferramentas da Google Cloud, torna-o uma opção fantástica para equipas que apenas querem chegar às informações o mais rápido possível.

Arquitetura Snowflake vs BigQuery: Flexibilidade vs. simplicidade

A diferença arquitetónica entre o Snowflake e o BigQuery é a coisa mais importante a compreender, porque afeta tudo o resto, desde quanto paga até à forma como a sua equipa trabalha.

A arquitetura de dados partilhados multi-cluster do Snowflake

A configuração do Snowflake tem três camadas distintas que podem ser escaladas de forma independente:

1. Armazenamento Centralizado: É aqui que todos os seus dados residem. O Snowflake simplesmente usa o serviço de armazenamento do seu fornecedor de nuvem escolhido, como o AWS S3, Azure Blob Storage ou Google Cloud Storage.

2. Processamento Multi-Cluster: É aqui que as consultas acontecem. Executa-as usando "warehouses virtuais", que são apenas clusters de recursos de computação. A parte interessante é que pode ter vários warehouses de diferentes tamanhos a funcionar ao mesmo tempo, todos a aceder aos mesmos dados. Poderia ter um pequeno para ferramentas de BI, um enorme para grandes trabalhos de transformação de dados e outro apenas para alguns cientistas de dados. Eles não se irão interferir uns com os outros.

3. Serviços na Nuvem: Este é o cérebro da operação. É um conjunto de serviços que gere tudo, desde o planeamento de consultas e segurança até aos metadados e infraestrutura. É o que faz todo o sistema funcionar sem problemas, sem que precise de intervir.

A arquitetura serverless do BigQuery

A arquitetura do BigQuery é intencionalmente uma espécie de "caixa negra". Como utilizador, apenas escreve consultas SQL, e a infraestrutura massiva da Google trata do resto. O que está a acontecer nos bastidores é uma combinação de tecnologia de peso:

• Dremel: O motor de consultas que pega no seu SQL, divide-o em pequenos pedaços e executa-o em milhares de servidores ao mesmo tempo.

• Colossus: O sistema de ficheiros interno da Google que armazena os seus dados e trata de toda a replicação e recuperação.

• Jupiter: A rede interna super-rápida que transporta dados entre o armazenamento (Colossus) e o processamento (Dremel).

A conclusão para si é que não tem de gerir nada disto. O BigQuery escala automaticamente para lidar com as suas consultas, quer esteja a analisar uma tabela minúscula ou uma do tamanho de um petabyte. Não há configurações para ajustar ou warehouses para configurar.

Porque é que a arquitetura é importante para a sua equipa

A escolha resume-se realmente a controlo versus conveniência.

• O Snowflake é para equipas que querem controlo detalhado. Pode gerir o seu orçamento e desempenho com precisão, ativando warehouses poderosos para trabalhos difíceis e depois desligando-os para poupar dinheiro. É ideal para organizações com muitas equipas diferentes a executar consultas ao mesmo tempo que precisam de garantir o desempenho para todos.

• O BigQuery é para equipas que valorizam a simplicidade e a velocidade. Se não quer gastar tempo na gestão de infraestrutura e prefere uma abordagem mais autónoma, é uma ótima opção. Obtém um poder incrível sem a dor de cabeça administrativa.

Modelos de preços do Snowflake vs BigQuery: Controlo granular vs. simplicidade previsível

Os preços são outra área onde estas duas plataformas são bastante diferentes, e isso pode realmente impactar a sua fatura final, dependendo dos seus padrões de uso. Ambas cobram pelo processamento e armazenamento separadamente, mas faturam-nos de maneiras muito diferentes.

Explicação dos preços do Snowflake

Os preços do Snowflake baseiam-se inteiramente no uso. Paga por duas coisas:

• Processamento: É faturado em "créditos Snowflake" e paga por segundo (com um mínimo de um minuto). Os créditos que consome dependem do tamanho do warehouse virtual que está a usar. No momento em que suspende um warehouse, a faturação para.

• Armazenamento: Esta é uma taxa fixa separada por terabyte, por mês. O custo pode variar com base na sua região e se opta por pagar conforme o uso ou pré-pagar por capacidade para obter um desconto.

Aqui está uma rápida visão geral dos seus preços on-demand. Lembre-se apenas que estas são estimativas e deve sempre verificar a página de preços oficial do Snowflake para os números mais recentes.

Edição	Processamento (On-Demand, por Crédito)	Principais Funcionalidades
Standard	~$2.00	Funcionalidade principal, Time Travel de 1 dia, totalmente gerido.
Enterprise	~$3.00	Todas as funcionalidades Standard + Warehouses multi-cluster, Time Travel até 90 dias.
Business Critical	~$4.00	Todas as funcionalidades Enterprise + Segurança e conformidade melhoradas (ex: HIPAA).

Explicação dos preços do BigQuery

O BigQuery também separa o processamento e o armazenamento, mas dá-lhe mais opções sobre como pagar pelo processamento.

• Processamento: Pode escolher entre dois modelos:

  1. On-Demand: Paga pela quantidade de dados que as suas consultas analisam (por exemplo, dólares por terabyte). Isto é perfeito quando está a começar ou tem cargas de trabalho difíceis de prever.
  2. Capacidade (Editions): Paga uma taxa horária fixa por capacidade de processamento dedicada, medida em "slots" (que são como CPUs virtuais). Isto dá-lhe custos previsíveis para trabalho consistente e de alto volume.

• Armazenamento: Faturado por gigabyte por mês. Uma vantagem interessante é que, se uma tabela não for modificada durante 90 dias, o preço de armazenamento para ela é automaticamente reduzido para metade.

Aqui está um resumo simplificado. Novamente, para os detalhes mais precisos, vá até à página de preços oficial do BigQuery.

Modelo	Preço do Processamento	Preço do Armazenamento (por GiB/mês)	Ideal Para
On-Demand	~$6.25 por TiB analisado (primeiro 1 TiB gratuito)	~$0.02 (Ativo), ~$0.01 (Longo prazo)	Consultas ad-hoc, cargas de trabalho imprevisíveis, para começar.
Capacidade (Standard Edition)	~$0.04 por slot-hora (Pay-as-you-go)	~$0.02 (Ativo), ~$0.01 (Longo prazo)	Cargas de trabalho consistentes e previsíveis com necessidade de custos estáveis.

Alguns cenários de custo

• Cargas de Trabalho com Picos: Pense numa equipa de marketing que executa algumas consultas grandes e complicadas uma vez por semana para analisar os resultados de uma campanha. Com o modelo on-demand do BigQuery, eles pagariam apenas pelos dados analisados durante esses momentos específicos, o que poderia ser muito barato.

• Cargas de Trabalho de BI Consistentes: Uma empresa com dashboards de BI que são consultados 24/7 pode achar o Snowflake mais previsível. Eles poderiam manter um pequeno warehouse dedicado a funcionar o tempo todo por um custo mensal estável.

• ETL e Ciência de Dados: Uma equipa de engenharia de dados que precisa de muito poder por algumas horas todas as noites poderia ativar um enorme warehouse do Snowflake, executar os seus trabalhos e depois desligá-lo, pagando apenas pelo tempo exato em que esteve ativo.

Snowflake vs BigQuery: Desempenho, ecossistema e funcionalidades chave

Além da arquitetura e do preço, os pequenos detalhes e as ferramentas circundantes muitas vezes influenciam a decisão final.

Desempenho e escalabilidade

Sejamos claros: ambas as plataformas são incrivelmente rápidas em escala. Para a maioria dos trabalhos, provavelmente não notará uma grande diferença de desempenho. A verdadeira distinção está em como gere esse desempenho.

• Snowflake: O desempenho está diretamente ligado ao tamanho do seu warehouse virtual. Se uma consulta está lenta, tem uma solução simples: aumentar o tamanho do warehouse. Isto dá-lhe uma alavanca direta para aumentar o desempenho quando precisa.

• BigQuery: O desempenho é completamente gerido pela Google. É conhecido por alocar automaticamente milhares de slots a grandes consultas, tornando-o extremamente rápido para análises ad-hoc sem qualquer ajuste. Basicamente, está a confiar que a Google irá tratar disso, e eles são muito bons nisso.

Ecossistema e integrações

É aqui que a sua pilha tecnológica atual realmente começa a importar.

• Snowflake: A sua principal vantagem é ser agnóstico em relação à nuvem. Como funciona na AWS, Azure e GCP, é a escolha natural para empresas com uma estratégia multi-cloud ou para aquelas que querem evitar ficar presas a um único ecossistema.

• BigQuery: A sua força é a sua integração profunda e nativa com a Google Cloud. Se já está a usar ferramentas como o Vertex AI para machine learning ou o Looker para BI, o BigQuery parece menos uma ferramenta separada e mais parte de uma plataforma unificada.

Este vídeo oferece uma análise clara das principais diferenças entre o Snowflake e o BigQuery, desde as suas estruturas de objetos até às suas filosofias centrais.

Ambos estes data warehouses são ótimos para centralizar o conhecimento empresarial, como todos os seus históricos de conversas de apoio ao cliente. Mas, embora possa analisar esses dados, colocá-los nas mãos das suas equipas de linha da frente em tempo real é um problema totalmente diferente. Os agentes de suporte muitas vezes enfrentam dificuldades porque essa informação valiosa está presa no data warehouse, enquanto outras respostas residem num helpdesk como o Zendesk ou numa wiki interna como o Confluence.

É aqui que uma ferramenta como o eesel AI pode ligar os pontos. Ele pode aprender com todos os dados históricos de tickets no seu warehouse e combiná-los com os seus documentos de ajuda ativos para criar um agente de IA que dá respostas instantâneas e precisas à sua equipa de suporte.

Snowflake vs BigQuery: Fazer a escolha certa para o seu negócio

Isto não é sobre qual plataforma é "melhor". É sobre qual se adequa melhor às competências, fluxo de trabalho e tecnologia existente da sua equipa.

Fator	Snowflake	BigQuery
Ideal Para	Controlo, isolamento de cargas de trabalho, estratégia multi-cloud.	Simplicidade, auto-scaling, integração profunda com GCP.
Arquitetura	Armazenamento e processamento desacoplados (geridos pelo utilizador).	Serverless (totalmente gerido pela Google).
Modelo de Preços	Pagar por tempo de processamento (créditos) + armazenamento.	Pagar por dados analisados (on-demand) ou capacidade (slots) + armazenamento.
Gestão	Baixa, mas requer gestão de warehouses virtuais.	Quase nula, totalmente automatizada.
Plataforma na Nuvem	AWS, Azure, GCP.	Apenas GCP.

Snowflake vs BigQuery: Os seus dados só valem o que faz com eles

Para resumir, a escolha torna-se bastante clara assim que sabe quais são as suas prioridades.

Escolha o Snowflake se precisa de flexibilidade multi-cloud e quer controlo detalhado sobre o desempenho e o custo para gerir uma grande variedade de cargas de trabalho.

Escolha o BigQuery se já está no mundo da Google Cloud e valoriza uma experiência simples e totalmente automatizada que simplesmente funciona.

De qualquer forma, lembre-se que ter um data warehouse é apenas o primeiro passo. O verdadeiro valor vem de realmente colocar esses dados a trabalhar. O seu data warehouse contém uma mina de ouro de conhecimento do cliente, mas a análise por si só não resolve os problemas dos clientes no momento. O eesel AI liga-se diretamente às suas fontes de conhecimento para alimentar agentes de IA que oferecem suporte instantâneo e preciso. Em vez de apenas analisar tickets passados, o eesel aprende com eles para automatizar resoluções hoje, transformando os seus dados armazenados numa verdadeira ferramenta de linha da frente.