BigQuery vs. Snowflake : comparaison des entrepôts de données

Google BigQuery et Snowflake sont toutes deux des plateformes de données. Elles offrent toutes deux une multitude de fonctionnalités d’analyse des données, de capacités et d’outils conçus pour faire passer les services de données d’entreprise à un niveau supérieur.

Les entrepôts de données sont des outils précieux pour les organisations depuis plus de trois décennies. Ces référentiels – désormais basés dans le cloud – aident les organisations à regrouper et à consolider des données provenant de sources disparates. Ils prennent généralement en charge diverses fonctions, notamment l’intelligence artificielle, l’exploration de données, l’analyse des données, l’apprentissage automatique et les fonctions d’aide à la décision.

Les entrepôts de données sont rapides, flexibles et puissants – en particulier lorsque les organisations cherchent à développer leur transformation numérique et à intégrer la robotique, l’IoT, une intégration approfondie et la prise en charge des API ainsi que d’autres fonctions.

Google BigQuery et Snowflake présentent des différences cruciales. Cet article propose une comparaison approfondie de ces deux plateformes d’entrepôt de données de premier plan : leurs points communs et certaines de leurs principales différences.

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BigQuery vs. Snowflake : comparaison des fonctionnalités

BigQuery : La réputation de Google en matière de frameworks et d’outils de données puissants s’étend à BigQuery. La plateforme fournit une solution d’entreposage de données rapide, très flexible et évolutive, qui gère avec aisance les données structurées comme non structurées.

Cet environnement multicloud sans serveur est conçu pour « démocratiser les informations grâce à une plateforme sécurisée et évolutive intégrant l’apprentissage automatique », selon Google. BigQuery est une solution d’analyse multicloud capable de prendre en charge un entrepôt de données allant de quelques octets seulement à plusieurs pétaoctets. La plateforme prend en charge la modélisation prédictive et l’apprentissage automatique, l’analyse multicloud des données, l’analyse interactive des données et l’analyse géospatiale, ainsi que de nombreuses autres fonctionnalités liées aux données.

Snowflake : Ce qui rend Snowflake attrayant, c’est l’importance accordée à la flexibilité et à l’évolutivité pour de très grandes quantités de données. La plateforme, fournie sous forme de service, peut augmenter ou réduire automatiquement sa capacité sans aucun impact sur les performances. Son architecture de données multicloud partagée gère un vaste éventail de charges de travail et de tâches liées à l’ingénierie des données, aux entrepôts de données, aux lacs de données, à la science des données et à bien d’autres domaines.

Snowflake offre une résilience extrêmement élevée et une architecture prenant en charge les standards modernes, notamment en matière de sécurité et de gouvernance des données. Les organisations peuvent exécuter la plateforme sur AWS, Azure et Google Cloud, ou sur n’importe quelle combinaison de ces services. Snowflake propose également de solides fonctionnalités de collaboration et de partage des données. La plateforme est idéale pour les applications de données intégrées modernes et bénéficie d’alliances et de partenariats stratégiques avec Salesforce, Alation, Cognizant, Collibra, Dataiku, Informatica, Qlik, Talend et bien d’autres.

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BigQuery vs. Snowflake : comparaison des architectures

BigQuery : La plateforme repose sur un framework sans serveur multicluster qui sépare les couches de calcul et de stockage. Google gère en arrière-plan l’intégralité de l’allocation des ressources et prend en charge le clustering sur les tables partitionnées comme non partitionnées. Ces tables sont durables, persistantes, optimisées et compressées pour offrir puissance et rapidité.

Cet environnement massivement parallèle s’appuie sur des milliers de CPU pour lire les données depuis le stockage. Il prend en charge la quasi-totalité des principales méthodes d’ingestion des données, notamment Avro, CSV, JSON et Parquet/ORC. L’un des grands avantages de BigQuery est sa réplication automatique entre les centres de données mondiaux. Cela réduit considérablement le risque d’interruptions de service et d’indisponibilité.

Snowflake : La plateforme propose un système hybride qui combine des caractéristiques des architectures traditionnelles à disques partagés et à nœuds partagés. Elle adopte une approche multicluster pour ajuster automatiquement sa capacité en fonction de la demande.

Comme Snowflake intègre une couche de séparation entre le stockage et le calcul, la plateforme est extrêmement rapide et flexible. Par exemple, le micropartitionnement prend en charge les données structurées, semi-structurées et non structurées, tandis que la plateforme fournit un vaste ensemble de connecteurs et de pilotes, notamment pour Spark, Python, .NET et Node.js. Elle prend en charge la plupart des commandes SQL, notamment DDL et DML. Il est possible d’isoler les données et les groupes, et même d’exécuter différentes applications à partir d’une source de données unique.

BigQuery vs. Snowflake : comparaison des principaux outils

BigQuery : La plateforme de données offre une multitude de fonctionnalités et s’intègre à d’autres outils de données Google, notamment Vertex AI et Data Studio. BigQuery ML aide les data scientists et les analystes de données à créer et à utiliser des modèles d’apprentissage automatique au moyen de données structurées et semi-structurées, avec SQL. Il importe et ingère la plupart des grands types de fichiers grâce à des connecteurs et des plug-ins, notamment les données provenant de SAP, Informatica et Confluent.

BigQuery Omni fournit des fonctionnalités d’analyse multicloud et se connecte de manière transparente à AWS et Azure. BigQuery BI Engine permet d’analyser des bases de données complexes avec des temps de réponse inférieurs à la seconde. BigQuery GIS prend en charge l’analyse des données géospatiales, ainsi que la plupart des formats de cartographie et de graphiques. En outre, la plateforme fournit AutoML Tables, une interface graphique sans code qui automatise les tâches et guide les utilisateurs vers le meilleur modèle, ainsi que des fonctionnalités ML prenant en charge diverses approches, notamment la régression logistique, K-means et Naïve Bayes. Elle est conforme à la norme ANSI SQL.

Snowflake : La plateforme gère pratiquement tous les défis de la science des données qu’une organisation peut lui soumettre. Les charges de travail courantes comprennent la création d’applications, la collaboration, la cybersécurité, l’ingénierie des données, les lacs de données, la science des données et l’entreposage de données. Elle est conçue pour répondre aux besoins d’un large éventail de secteurs et propose un riche ensemble d’outils couvrant tous les aspects de l’ingestion, de la transformation et de l’analyse des données, y compris les données non structurées. Une fonctionnalité de schéma à la lecture permet aux data scientists de créer des pipelines sans avoir à définir un schéma au préalable.

Snowflake prend en charge la BI, l’analyse et l’apprentissage automatique à grande échelle. La solution ML permet aux utilisateurs d’intégrer l’outil de leur choix, grâce à des connecteurs natifs et à de solides intégrations issues d’un vaste écosystème de partenaires. La plateforme fournit également de puissants outils pour créer des applications de données avec mise à l’échelle automatique et prise en charge native des structures de données.

Le framework pour développeurs de Snowflake, Snowpark, prend en charge divers langages et fonctions de programmation, notamment Scala, Python, Java et JavaScript. Ce code s’exécute directement dans Snowflake et exploite son moteur de traitement, sans autre système ni modification.

Les améliorations récentes de Snowflake comprennent un outil destiné aux clients ARM, qui facilite l’exploitation et la gestion du cycle de vie de leurs données depuis un emplacement unique, à l’aide d’un jeu de données unique ; ainsi qu’un framework décisionnel axé sur les données qui fournit les applications directement aux données, éliminant ainsi la nécessité de déplacer des données sensibles entre les systèmes.

Un nouveau framework Snowflake Native Application Framework permet aux développeurs de créer, de monétiser et de déployer des applications sur Snowflake Marketplace. Les consommateurs peuvent installer et exécuter ces applications en toute sécurité directement sur leurs données dans Snowflake.

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BigQuery vs. Snowflake : comparaison des interfaces

BigQuery : Dans le cadre de Google Cloud, BigQuery propose une console cloud dotée d’une interface utilisateur graphique (GUI) utilisée pour créer et gérer des ressources et exécuter des requêtes SQL. La console offre également une visibilité sur diverses ressources, notamment le stockage cloud.

Snowflake : L’interface web est accessible depuis les navigateurs Chrome, Firefox, Safari, Opera et Edge (même si l’entreprise recommande Chrome). La plateforme offre une vue unifiée des ressources et des fonctions. Snowsight, l’interface web de l’éditeur, fournit des fonctionnalités SQL et autres.

BigQuery vs. Snowflake : comparaison de la sauvegarde et de la récupération

BigQuery : Avec des centres de données répartis dans le monde entier et une réplication automatique toujours active, le risque de perdre des données est pratiquement nul. Google s’appuie sur un framework de sauvegarde et de récupération des données qui permet aux utilisateurs d’interroger des instantanés à un instant donné couvrant 7 jours de modifications des données.

Snowflake :L’éditeur n’exploite pas de système de sauvegarde dédié. Il utilise plutôt une technologie de sécurité intégrée qui récupère les défaillances du système survenues au cours des 7 jours précédents.

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BigQuery vs. Snowflake : comparaison de la sécurité et de la conformité

BigQuery : La plateforme s’intègre à divers services Google de sécurité et de confidentialité, notamment Identity and Access Management (IAM), pour gérer les rôles et les autorisations. En outre, BigQuery offre une sécurité au niveau des colonnes et des lignes, avec des contrôles sur les fonctions clés, ainsi qu’un chiffrement par défaut des données au repos et en transit. La plateforme comprend de solides fonctionnalités de gouvernance et de conformité. Faisant partie de Google Cloud, elle prend en charge HIPAA, FedRAMP, PCI DSS, ISO/IEC, SOC 1, 2, 3 et d’autres normes.

Snowflake : L’entreprise offre des fonctionnalités de sécurité complètes, notamment un accès réseau privé aux trois clouds qu’elle utilise, le masquage dynamique des données et le chiffrement de bout en bout des données au repos et en transit. Snowflake fournit également de solides contrôles des identités et des accès reposant sur OAuth et SAML, ainsi qu’une gouvernance granulaire. Son niveau Enterprise + prend en charge HIPAA et la plateforme est conforme à la norme PCI. En outre, l’option Virtual Private Snowflake (VPS) fournit des serveurs virtuels dédiés aux clients. Elle prend également en charge FedRAMP, DSS, ISO/IEC, SOC 1, 2, 3 et d’autres normes.

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BigQuery vs. Snowflake : comparaison du support

BigQuery : Google propose des niveaux de support basique, standard, amélioré et premium. Le support basique est inclus pour tous les clients ; il comprend le support communautaire et la documentation en ligne. Les autres niveaux sont proposés avec des fonctionnalités et des tarifs variables. La base de connaissances de Google est très étoffée et s’appuie sur une communauté en ligne vaste et active.

Snowflake : L’éditeur propose des services professionnels sous la forme de Service Engagements, qui mettent en relation des experts Snowflake avec le personnel informatique d’une organisation. Le support est proposé selon deux catégories : Premier et Priority. Toutes deux offrent un nombre illimité de cas et de tickets sur AWS, Azure et Google Cloud, mais le niveau Priority accélère le traitement des réponses et inclut plusieurs fonctionnalités absentes du niveau Premier. Snowflake dispose également d’une vaste base de connaissances en ligne et d’une communauté en ligne importante et active.

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BigQuery vs. Snowflake : comparaison des tarifs

BigQuery : Google facture le stockage des données, les insertions en continu et les requêtes de données. En revanche, le chargement et l’exportation des données sont gratuits. Le stockage coûte 0,02 dollar US par gigaoctet et par mois, et 0,01 dollar US par mois pour le stockage à long terme.

Les insertions en continu coûtent 0,01 dollar US par 200 mégaoctets. Les utilisateurs ont le choix entre deux modèles tarifaires pour l’analyse des données : la tarification à la demande et la tarification forfaitaire. La première coûte 5 dollars US par téraoctet, le premier téraoctet mensuel étant gratuit. La tarification forfaitaire commence à 1 700 dollars US par mois pour une réservation dédiée de 100 slots. Google facture 4 dollars US par heure pour 100 slots Flex.

Snowflake : L’entreprise applique un modèle tarifaire assez complexe, qui dépend de la plateforme (AWS, Azure ou Google Cloud) et de la région. Par exemple, les tarifs d’AWS et de l’ouest des États-Unis (Oregon) varient selon quatre niveaux. Le niveau Standard propose un entrepôt de données SQL complet, un chiffrement toujours actif, une authentification fédérée et des entrepôts virtuels dédiés aux clients, au tarif de 40 dollars US par téraoctet et par mois pour le stockage à la demande, plus 2 dollars US par crédit (une unité de mesure des ressources) une fois que l’organisation a atteint sa capacité achetée.

Le forfait Enterprise coûte également 40 dollars US par téraoctet et par mois pour le stockage à la demande, plus 3 dollars US par crédit. Il inclut de nombreuses autres fonctionnalités. Le forfait Business Critical Enterprise Plus coûte 23 dollars US par mois pour le stockage de capacité, avec un coût de 4 dollars US par crédit. Il comprend d’autres fonctionnalités avancées, notamment le basculement et le retour arrière des bases de données.

BigQuery vs. Snowflake : conclusion

Les deux plateformes offrent des fonctionnalités d’entreposage et de science des données de pointe, et sont toutes deux exceptionnellement puissantes, flexibles et évolutives. La décision dépend en grande partie des éditeurs et des plateformes sur lesquels une entreprise s’appuie déjà, ainsi que de la solution qui correspond le mieux à ses besoins en matière de stockage et de calcul, notamment en termes de tarification.

BigQuery peut avoir un léger avantage pour l’exploration de données et les organisations dont les charges de travail sont variables, tandis que Snowflake présente un léger avantage pour les organisations qui ont besoin d’une mise à l’échelle automatique pratiquement illimitée.

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