BigQuery vs. Snowflake: Data-Warehouse-Vergleich

Google BigQuery und Snowflake sind beide führende Datenplattformen. Beide bieten eine Fülle von Datenanalysefunktionen, -kapazitäten und -tools, die darauf ausgelegt sind, Unternehmensdatendienste auf ein höheres Niveau zu heben.

Data Warehouses dienen Organisationen seit mehr als drei Jahrzehnten als wertvolle Werkzeuge. Diese Repositories – inzwischen cloudbasiert – helfen Organisationen dabei, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und zu konsolidieren. Typischerweise unterstützen sie eine Vielzahl von Funktionen, darunter künstliche Intelligenz, Data Mining, Datenanalyse, maschinelles Lernen und Funktionen zur Entscheidungsunterstützung.

Data Warehouses sind schnell, flexibel und leistungsstark – insbesondere wenn Organisationen ihre digitale Transformation ausweiten und Robotik, IoT, tiefgreifende Integration und API-Unterstützung sowie weitere Funktionen integrieren möchten.

Zwischen Google BigQuery und Snowflake gibt es entscheidende Unterschiede. Dieser Artikel bietet einen ausführlichen Vergleich dieser beiden führenden Data-Warehouse-Plattformen: Wie sie im Vergleich abschneiden und worin einige ihrer wichtigsten Unterschiede bestehen.

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BigQuery vs. Snowflake: Funktionsvergleich

BigQuery: Googles Ruf als Anbieter leistungsstarker Daten-Frameworks und -Tools erstreckt sich auch auf BigQuery. Die Plattform bietet eine schnelle, äußerst flexible und skalierbare Data-Warehouse-Lösung, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten souverän verarbeitet.

Diese Multi-Cloud-Umgebung wurde laut Google entwickelt, um „Erkenntnisse mit einer sicheren und skalierbaren Plattform mit integriertem maschinellem Lernen zu demokratisieren“. BigQuery ist eine Multi-Cloud-Analytics-Lösung, die ein Data Warehouse von wenigen Bytes bis zu Petabytes aufnehmen kann. Die Plattform unterstützt prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen, Multi-Cloud-Datenanalysen, interaktive Datenanalysen und Geodatenanalysen sowie zahlreiche weitere Datenfunktionen.

Snowflake: Snowflake überzeugt durch seinen Fokus auf Flexibilität und Skalierbarkeit für riesige Datenmengen. Die als Service bereitgestellte Plattform kann automatisch hoch- und herunterskalieren, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Die gemeinsame Multi-Cloud-Datenarchitektur verarbeitet eine breite Palette von Workloads und Aufgaben rund um Data Engineering, Data Warehousing, Data Lakes, Data Science und mehr.

Snowflake bietet eine extrem hohe Ausfallsicherheit und eine Architektur, die moderne Standards unterstützt, darunter Sicherheit und Data Governance. Organisationen können die Plattform auf AWS, Azure und Google Cloud – oder einer beliebigen Kombination daraus – betreiben. Snowflake bietet außerdem leistungsstarke Funktionen für Zusammenarbeit und Datenaustausch. Die Plattform eignet sich ideal für moderne integrierte Datenanwendungen und verfügt über strategische Allianzen und Partnerschaften mit Salesforce, Alation, Cognizant, Collibra, Dataiku, Informatica, Qlik, Talend und vielen anderen.

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BigQuery vs. Snowflake: Architekturvergleich

BigQuery: Die Plattform setzt auf ein serverloses Multi-Cluster-Framework, das Compute- und Speicherebenen voneinander trennt. Google übernimmt die gesamte Ressourcenbereitstellung im Hintergrund und unterstützt Clustering sowohl bei partitionierten als auch bei nicht partitionierten Tabellen. Diese Tabellen sind dauerhaft, persistent, optimiert und für Leistung und Geschwindigkeit komprimiert.

Diese massiv parallele Umgebung greift auf Tausende von CPUs zu, um Daten aus dem Speicher zu lesen. Sie unterstützt nahezu alle wichtigen Methoden zur Datenaufnahme, darunter Avro, CSV, JSON und Parquet/ORC. Einer der großen Vorteile von BigQuery ist die automatische Replikation über globale Rechenzentren hinweg. Dadurch wird das Risiko von Dienstunterbrechungen und Ausfallzeiten erheblich minimiert.

Snowflake: Die Plattform bietet ein hybrides System, das Merkmale traditioneller Shared-Disk- und Shared-Nothing-Architekturen kombiniert. Sie verfolgt einen Multi-Cluster-Ansatz zur automatischen Skalierung je nach Bedarf.

Da Snowflake über eine integrierte Trennungsebene zwischen Speicher und Compute verfügt, ist die Plattform äußerst schnell und flexibel. So ermöglicht beispielsweise die Mikro-Partitionierung die Verarbeitung strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten. Außerdem bietet die Plattform eine umfangreiche Auswahl an Konnektoren und Treibern, darunter Spark, Python, .NET und Node.js. Sie unterstützt die meisten SQL-Befehle, darunter DDL und DML. Daten und Gruppen lassen sich isolieren, und sogar verschiedene Anwendungen können aus einer einzigen Datenquelle heraus betrieben werden.

BigQuery vs. Snowflake: Vergleich der wichtigsten Tools

BigQuery: Die Datenplattform bietet eine Fülle von Funktionen und lässt sich in andere Google-Datentools integrieren, darunter Vertex AI und Data Studio. BigQuery ML hilft Data Scientists und Datenanalysten dabei, Modelle für maschinelles Lernen mithilfe von strukturierten und semistrukturierten Daten mit SQL zu erstellen und zu nutzen. Über Konnektoren und Plug-ins importiert und verarbeitet die Plattform die meisten gängigen Dateitypen, darunter Daten aus SAP, Informatica und Confluent.

BigQuery Omni bietet Multi-Cloud-Analysen und lässt sich nahtlos mit AWS und Azure verbinden. BigQuery BI Engine ermöglicht Analysen komplexer Datenbanken mit Antwortzeiten von unter einer Sekunde. BigQuery GIS unterstützt die Analyse von Geodaten und die meisten Karten- und Diagrammformate. Darüber hinaus stellt die Plattform AutoML Tables bereit, eine codefreie grafische Benutzeroberfläche, die Aufgaben automatisiert und Nutzer zum besten Modell führt, sowie ML-Funktionen, die verschiedene Ansätze unterstützen, darunter logistische Regression, K-Means und Naive Bayes. Die Plattform ist ANSI-SQL-konform.

Snowflake: Die Plattform bewältigt praktisch jede Data-Science-Herausforderung, die ein Unternehmen an sie stellen kann. Zu den typischen Workloads gehören Anwendungsentwicklung, Zusammenarbeit, Cybersicherheit, Data Engineering, Data Lakes, Data Science und Data Warehousing. Sie ist für Anforderungen in zahlreichen Branchen gerüstet und bietet ein umfangreiches Toolset für jeden Aspekt der Datenaufnahme, -transformation und -analyse, einschließlich unstrukturierter Daten. Eine Schema-on-Read-Funktion ermöglicht es Data Scientists, Pipelines zu erstellen, ohne zuvor ein Schema definieren zu müssen.

Snowflake unterstützt BI, Analysen und maschinelles Lernen in großem Maßstab. Die ML-Lösung ermöglicht es Nutzern, ein Tool ihrer Wahl anzubinden, mit nativen Konnektoren und robusten Integrationen aus einem breiten Partner-Ökosystem. Die Plattform bietet außerdem leistungsstarke Tools zum Erstellen von Datenanwendungen mit automatischer Skalierung und nativer Unterstützung für Datenstrukturen.

Das Entwickler-Framework von Snowflake, Snowpark, unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen und Funktionen, darunter Scala, Python, Java und JavaScript. Dieser Code läuft direkt in Snowflake und nutzt dessen Verarbeitungs-Engine, ohne ein anderes System oder Änderungen zu benötigen.

Zu den jüngsten Erweiterungen von Snowflake gehören ein Tool für ARM-Kunden, das die Nutzung und Verwaltung des Lebenszyklus ihrer Daten an einem einzigen Ort und mithilfe eines einzigen Datensatzes erleichtert, sowie ein datengestütztes Framework für die Entscheidungsfindung, das Anwendungen direkt zu den Daten bringt und dadurch die Notwendigkeit beseitigt, sensible Daten zwischen Systemen zu verschieben.

Ein neues Snowflake Native Application Framework ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen für den Snowflake Marketplace zu erstellen, zu monetarisieren und bereitzustellen. Kunden können diese Anwendungen sicher direkt auf ihren Daten innerhalb von Snowflake installieren und ausführen.

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BigQuery vs. Snowflake: Schnittstellenvergleich

BigQuery: Als Teil von Google Cloud bietet BigQuery eine Cloud-Konsole mit einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI), die zum Erstellen und Verwalten von Ressourcen sowie zum Ausführen von SQL-Abfragen verwendet wird. Die Konsole bietet außerdem Einblick in verschiedene Ressourcen, darunter Cloud Storage.

Snowflake: Die Weboberfläche ist über die Browser Chrome, Firefox, Safari, Opera und Edge zugänglich (das Unternehmen empfiehlt jedoch Chrome). Die Plattform bietet eine einheitliche Ansicht der Ressourcen und Funktionen. Snowsight, die Weboberfläche des Anbieters, stellt SQL und weitere Funktionen bereit.

BigQuery vs. Snowflake: Vergleich von Backup und Wiederherstellung

BigQuery: Da sich Rechenzentren auf der ganzen Welt befinden und die automatische Replikation stets aktiv ist, besteht praktisch keine Gefahr eines Datenverlusts. Google setzt auf ein Framework für Datensicherung und -wiederherstellung, mit dem Nutzer zeitpunktbezogene Snapshots von Datenänderungen über einen Zeitraum von 7 Tagen abfragen können.

Snowflake: Der Anbieter betreibt kein dediziertes Backup-System. Stattdessen kommt eine Fail-Safe-Technologie zum Einsatz, die Systemausfälle der vorangegangenen 7 Tage wiederherstellt.

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BigQuery vs. Snowflake: Vergleich von Sicherheit und Compliance

BigQuery: Die Plattform ist in verschiedene Google-Sicherheits- und Datenschutzdienste integriert, darunter Identity and Access Management (IAM) zur Verwaltung von Rollen und Berechtigungen. Darüber hinaus bietet BigQuery Sicherheit auf Spalten- und Zeilenebene mit Kontrollen für wichtige Funktionen sowie standardmäßige Verschlüsselung ruhender und übertragener Daten. Die Plattform umfasst leistungsstarke Governance- und Compliance-Funktionen. Als Teil von Google Cloud unterstützt sie HIPAA, FedRAMP, PCI DSS, ISO/IEC, SOC 1, 2, 3 und weitere Standards.

Snowflake: Das Unternehmen bietet umfassende Sicherheitsfunktionen, darunter privaten Netzwerkzugang zu allen drei verwendeten Clouds, dynamische Datenmaskierung sowie Ende-zu-Ende-Verschlüsselung für ruhende und übertragene Daten. Snowflake bietet außerdem leistungsstarke Identitäts- und Zugriffskontrollen auf Basis von OAuth und SAML sowie eine detaillierte Governance. Die Enterprise-Plus-Stufe unterstützt HIPAA und ist PCI-konform. Darüber hinaus bietet die Option Virtual Private Snowflake (VPS) kundenexklusive virtuelle Server. Die Plattform unterstützt außerdem FedRAMP, DSS, ISO/IEC, SOC 1, 2, 3 und weitere Standards.

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BigQuery vs. Snowflake: Supportvergleich

BigQuery: Google bietet grundlegenden, standardmäßigen, erweiterten und Premium-Support. Der grundlegende Support ist für alle Kunden inbegriffen und umfasst Community-Support sowie Online-Dokumentation. Die anderen Stufen sind mit unterschiedlichen Funktionen und Preisen erhältlich. Googles Wissensdatenbank ist umfangreich, und es gibt eine große und aktive Online-Community.

Snowflake: Der Anbieter bietet professionelle Dienstleistungen in Form von Service Engagements an, bei denen Snowflake-Domänenexperten mit den IT-Mitarbeitern einer Organisation zusammenarbeiten. Der Support ist in zwei Kategorien verfügbar: Premier und Priority. Beide bieten eine unbegrenzte Anzahl von Fällen und Tickets für AWS, Azure und Google Cloud, doch die Priority-Stufe priorisiert Antworten und umfasst mehrere Funktionen, die in der Premier-Stufe nicht verfügbar sind. Außerdem gibt es eine umfangreiche Online-Wissensdatenbank sowie eine große und aktive Online-Community.

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BigQuery vs. Snowflake: Preisvergleich

BigQuery: Google berechnet Gebühren für Datenspeicherung, Streaming-Inserts und Datenabfragen. Für das Laden und Exportieren von Daten fallen jedoch keine Gebühren an. Die Speicherkosten betragen 0,02 US-Dollar pro Gigabyte und Monat sowie 0,01 US-Dollar pro Monat für die Langzeitspeicherung.

Streaming-Inserts kosten 0,01 US-Dollar pro 200 Megabyte. Nutzer können zwischen zwei Preismodellen für Datenanalysen wählen: On-Demand-Preise und Pauschalpreise. Beim ersten Modell fallen 5 US-Dollar pro Terabyte an, wobei das erste Terabyte pro Monat kostenlos ist. Die Pauschalpreise beginnen bei 1.700 US-Dollar pro Monat für eine dedizierte Reservierung von 100 Slots. Google berechnet 4 US-Dollar pro Stunde für 100 Flex-Slots.

Snowflake: Das Unternehmen verfügt über ein relativ komplexes Preismodell, das von der Plattform (AWS, Azure oder Google Cloud) und der Region abhängt. So unterscheiden sich AWS und US West (Oregon) über vier Stufen hinweg. Die Standardstufe bietet ein vollständiges SQL-Data-Warehouse, permanente Verschlüsselung, föderierte Authentifizierung und kundenexklusive virtuelle Warehouses für 40 US-Dollar pro Terabyte und Monat bei On-Demand-Speicher sowie 2 US-Dollar pro Credit (einer Einheit zur Ressourcenmessung), sobald eine Organisation ihre erworbene Kapazität erreicht hat.

Der Enterprise-Tarif kostet ebenfalls 40 US-Dollar pro Terabyte und Monat für On-Demand-Speicher zuzüglich 3 US-Dollar pro Credit. Er umfasst zahlreiche weitere Funktionen. Ein Business Critical Enterprise Plus-Tarif kostet 23 US-Dollar pro Monat für Kapazitätsspeicher zuzüglich 4 US-Dollar pro Credit. Er umfasst weitere fortgeschrittene Funktionen, darunter Datenbank-Failover und -Fallback.

BigQuery vs. Snowflake: Fazit

Beide Plattformen bieten hochmoderne Data-Warehouse- und Data-Science-Funktionen und sind außergewöhnlich leistungsstark, flexibel und skalierbar. Ein großer Teil der Entscheidung hängt davon ab, auf welche Anbieter und Plattformen ein Unternehmen bereits setzt und welcher der beiden Anbieter hinsichtlich Speicherung und Compute – einschließlich der Preise – besser geeignet ist.

BigQuery könnte bei Data Mining und für Organisationen mit variablen Workloads einen leichten Vorteil haben, während Snowflake für Organisationen, die eine nahezu unbegrenzte automatische Skalierung benötigen, einen leichten Vorsprung bietet.

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