Escolher entre BigQuery e Snowflake vai muito além de definir qual ferramenta é a “melhor”. Na BIX Tecnologia, nosso foco é entender qual solução se encaixa melhor no seu cenário único, considerando seu ambiente de nuvem, a maturidade da sua equipe e o modelo de custos mais sustentável para a sua operação.
Atuamos de forma agnóstica em tecnologia e ajudamos a identificar a arquitetura mais apropriada para gerar o máximo de valor para o seu negócio. Ambas são plataformas robustos e amplamente utilizadas para escalar analytics corporativos. Neste artigo, vamos apresentar os cenários em que cada uma é especialmente útil.
Descubra onde cada plataforma se adapta melhor, focando em como a BIX pode apoiar a sua tomada de decisão informada.
Cenários de aplicação: quando usar BigQuery ou Snowflake
Não se trata de uma disputa, mas de entender o contexto. As escolhas dependem do projeto, das características da empresa e das necessidades técnicas.
Quando o BigQuery funciona melhor
O BigQuery é recomendado em cenários específicos:
- Ecossistema Google Cloud: Se a sua empresa opera majoritariamente no Google Cloud, o BigQuery tende a ser a escolha natural.
- WorkloadsOrientados a Eventos: É especialmente útil para lidar com grandes volumes de eventos e telemetria. Ele se integra de forma eficiente com Pub/Sub, Dataflow e GA4.
- Simplicidade Operacional: Por ser totalmente serverless, ele reduz a necessidade de ajustes operacionais e favorece equipes que buscam agilidade e menor fricção.
- Análises Exploratórias: Seu modelo de cobrança baseado em dados processados se adapta bem a cenários com grande concorrência e workloads imprevisíveis.
Quando o Snowflake é mais adequado
O Snowflake se adapta bem a contextos com demandas de flexibilidade e governança:
- Governança Avançada e Colaboração: Recursos como Time Travel, Zero-Copy Cloning e Data Sharing ampliam a governança e a colaboração.
- Multi-Cloude Replicação Global: Se a demanda por flexibilidade multi-cloud for alta ou houver requisitos complexos de residência de dados e continuidade de operação, o Snowflake se destaca. Ele opera nativamente em AWS, Azure e GCP.
- Isolamento de Workloads: Como oferece isolamento rigoroso entre workloads por meio dos virtual warehouses, ele garante previsibilidade de performance entre equipes.
Uso em conjunto em organizações complexas
Em organizações maiores, a coexistência de BigQuery e Snowflake é comum. Times de marketing podem utilizar o ecossistema Google para lidar com eventos, enquanto equipes financeiras ou de operações globais podem preferir a flexibilidade multi-cloud do Snowflake.
Neste cenário, a gestão inteligente passa por manter a governança centralizada, a catalogação unificada e os contratos claros entre os domínios de dados.
BigQuery e Snowflake: Diferenças arquiteturais
Entender a arquitetura é chave para a decisão.
BigQuery: orientado a consultas e serverless
O BigQuery abstrai a camada de computação, eliminando a necessidade de gerenciar infraestrutura ou tomar decisões de dimensionamento. Essa operação simplificada torna o fluxo de análise mais ágil.
Snowflake: isolamento total com virtual warehouses
No Snowflake, cada workload recebe um warehouse próprio, que escala horizontalmente quando necessário e pode pausar automaticamente. Essa arquitetura garante que equipes não disputem os mesmos recursos, promovendo previsibilidade e colaboração em ambientes complexos.
BigQuery e Snowflake: Desempenho e gerenciamento de workloads
| Cenário | BigQuery | Snowflake |
| BI Interativo e Dashboards | Responde bem a consultas irregulares, acelerando dashboards com o BI Engine. Administra a concorrência de forma automática. | Permite usar warehouses exclusivos para BI, garantindo estabilidade sob alta demanda. |
| ETL/ELT e Transformações | Escala automaticamente transformações complexas, integrando-se eficientemente ao dbt e ao Dataform. | Possibilita ajustes verticais e horizontais nos warehouses, oferecendo Streams, Tasks e Dynamic Tables para pipelines estruturados. |
| Concorrência em Larga Escala | Gerencia a concorrência de forma automática, sem depender de intervenções manuais. | O multi-cluster absorve picos de demanda sem gerar filas, o que garante a continuidade das operações. |
| Analytics em Tempo Real | Brilha em ingestão de streaming com baixa latência, ideal para eventos e telemetria. | Entrega ingestão rápida via Snowpipe, o que cobre a maioria das necessidades de BI. |
| Machine Learning | O BigQuery ML permite treinar modelos diretamente em SQL. | O Snowflake ML e o Snowpark oferecem flexibilidade e controle técnico para as equipes de Engenharia de Dados e Ciência de Dados. |
