Snowflake ou BigQuery ? Comparaison directe de deux solutions phares de stockage de données

Les entreprises génèrent aujourd’hui des données en quantités sans précédent. Ces données recèlent un formidable potentiel pour comprendre le comportement des clients, les performances et les tendances du marché. Des transactions clients aux données des capteurs, les entreprises ont du mal à gérer, analyser et extraire des informations d’un flux de données toujours plus important.

Les entrepôts de données en nuage (CDW) représentent une méthode évolutive de gestion d’énormes ensembles de données. Contrairement aux entrepôts de données traditionnels sur site, la technologie cloud dispense de l’utilisation de matériel coûteux et d’une gestion complexe de votre infrastructure.
D’après un récent rapport d’IDC, la valeur du marché mondial du stockage atteindra 85,7 milliards de dollars d’ici à 2032. Deux plateformes majeures se démarquent parmi les nombreuses méthodes de stockage sur le cloud : BigQuery de Google vs Snowflake : Les deux proposent de solides prestations, une excellente sécurité et une bonne évolutivité, mais ils sont destinés à des cas d’utilisation quelque peu différents.

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données?

Si le concept de stockage et d’analyse des données pour les entreprises n’est pas une nouveauté, l’entrepôt de données en nuage (CDW) marque une évolution récente dans la gestion des données, avec pour objectif spécifique de faciliter la veille stratégique.

Les fondements de l’architecture des entrepôts ont été établis dans les années 1980. Celle-ci visait à convertir les données des systèmes opérationnels en un format optimisé pour la prise de décision. Le stockage traditionnel sur site exigeait toutefois un investissement important dans l’infrastructure, limitant ainsi sa disponibilité pour de nombreuses entreprises.

Un entrepôt de données en nuage est essentiellement un répertoire centralisé conçu pour stocker, gérer et analyser d’énormes ensembles de données hébergés dans le cloud. Les CDW sont optimisés pour analyser les données chronologiques en vue de repérer les tendances, les régularités et les informations cachées dans vos données.

Comment fonctionnent les CDW ?

1. Les données sont extraites de nombreux systèmes d’exploitation, d’applications de gestion de la relation client, de fichiers journaux, etc.
2. Les données extraites sont nettoyées, converties et intégrées dans un format cohérent, garantissant ainsi une analyse parfaite des différents jeux de données.
3. Les données transformées sont téléchargées vers un entrepôt de données basé sur le cloud.
4. Les analystes économiques et les scientifiques des données font appel à des outils de veille stratégique et d’analyse des données pour interroger, analyser et établir des rapports issus de l’entrepôt de données.

Grâce au stockage en nuage, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de leurs données, les transformant ainsi en un atout stratégique stimulant l’innovation et la croissance de l’entreprise.

Qu’est-ce que BigQuery ?

BigQuery est un entrepôt de données sans serveur et hautement évolutif intégré à la Google Cloud Platform (GCP). Conçu pour analyser de vastes ensembles de données, BigQuery exploite l’infrastructure de Google pour offrir un stockage de données au niveau du pétaoctet et une rapidité d’interrogation inégalée.

Fonctionnalités majeures :

• Exploitez des ensembles de données de toutes tailles, des gigaoctets aux pétaoctets, et augmentez ou réduisez vos ressources selon vos besoins.
• BigQuery applique un modèle de tarification à l’usage, ce qui signifie que vous payez uniquement les ressources de stockage et de calcul que vous consommez. Si le coût initial du stockage est élevé, BigQuery ne facture aucuns frais de transfert de données.
• Plus besoin de gérer l’infrastructure.
• Intégration parfaite avec les services GCP : Stockage dans le nuage et flux de données.
• Exploitez l’infrastructure de sécurité robuste de Google afin de protéger vos données sensibles.

Ces avantages ne sont pas sans limitations. Tout d’abord, le langage de requête et l’interface de BigQuery (dialecte SQL) requièrent une formation initiale pour les utilisateurs peu familiarisés avec la Google Cloud Platform. Les téléchargements fréquents de données ou les transformations complexes peuvent influencer le coût étant donné le modèle de tarification de BigQuery basé sur le paiement à l’analyse.

Bien que globalement rentables, les coûts liés au stockage de BigQuery peuvent s’accumuler. Face à ce type de scénario, pensez à des stratégies d’optimisation des coûts telles que le cloisonnement et la gestion du cycle de vie des données.

Qu’est-ce que Snowflake ?

Créé en 2014, Snowflake permet d’aborder l’entreposage de données sous un nouvel angle. À la différence de la démarche sans serveur de BigQuery, il recourt à des ressources de stockage et de calcul indépendantes. Ainsi, cela permet d’augmenter ou de diminuer la capacité de stockage en fonction des besoins.

Avantages majeurs :

• Fonctionne sur les principales plateformes en nuage telles que AWS, Azure et GCP.
• Permet de faire évoluer les ressources de stockage et de calcul pour optimiser les coûts et répondre aux charges de travail variables.
• L’architecture de stockage en colonnes et de traitement distribué garantit d’excellentes performances en matière d’interrogation.
• Le mode de paiement à l’utilisation vous permet de séparer les coûts de stockage et de calcul. Vous payez uniquement le stockage utilisé et le temps d’exécution des requêtes par les entrepôts virtualisés. En revanche, les coûts de stockage de Snowflake sont plus élevés que ceux de BigQuery.
• L’interface web et le langage SQL familier rendent cette plateforme très pratique pour les analystes de données et les entreprises.

La principale force de Snowflake réside dans son approche SaaS (Software-as-a-service). Vous n’avez pas besoin de gérer du matériel ou des logiciels. En outre, le chargement des données est simplifié grâce à des solutions standardisées d’extraction, de transformation et de chargement (ETL).

BigQuery de Google vs Snowflake : les principales différences

Après avoir examiné les points forts de BigQuery et de Snowflake, penchons-nous sur les éléments clés qui les différencient. Il est indispensable de comprendre les différences entre Snowflake et BigQuery pour bien choisir son outil d’entreposage de données.

Performance & Rapidité

BigQuery de Google excelle dans le traitement de vastes ensembles de données et dans la transmission de résultats quasiment instantanés. Il est donc idéal pour les tâches exigeant des délais d’exécution rapides, telles que l’analyse en temps réel ou les requêtes ad hoc sur de vastes ensembles de données.

Snowflake est par ailleurs très performant en matière de requêtes. La séparation du stockage et de la gestion informatique favorise une évolutivité indépendante. Cette polyvalence peut être avantageuse pour gérer les fluctuations imprévisibles du volume de requêtes ou les tâches analytiques complexes dans le débat Google BigQuery vs Snowflake.

Sécurité des données & Conformité

BigQuery et Snowflake appliquent sensiblement la même méthode de cryptage (AES-256) pour protéger vos données. Les plateformes reposent sur un système de rôles, garantissant que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder à des ressources spécifiques. Les deux systèmes de traitement des données manipulent des données externes. Mais BigQuery (GCP uniquement) intègre aussi Query Federation pour un accès direct à d’autres services GCP, sans passer par des tableaux externes. Ceci est un élément important à prendre en compte dans la comparaison entre Google BigQuery et Snowflake.

À l’instar des autres services de Google Cloud Platform, BigQuery crypte automatiquement vos données à tout moment, qu’elles soient en mouvement ou stockées. Ce cryptage est optimisé par la gestion des identités et des accès (IAM) de Google Cloud, qui permet de se connecter au moyen de normes telles que OIDC et SAML 2.0. BigQuery est conçu pour répondre aux exigences strictes de conformité des normes HIPAA et PCI DSS. BigQuery interroge directement les données dans Cloud SQL et Spanner sans les déplacer.

Snowflake propose différentes options, vous permettant d’exploiter les identifiants de connexion existants provenant de services tels que Okta ou Active Directory de Microsoft. Snowflake dépasse les attentes en matière de certifications de conformité. Elle est certifiée SOC 1 Type II, SOC 2 Type II, HIPAA et PCI DSS, preuve de son engagement à appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité des données. Snowflake ne prend pas en charge la modération des requêtes.

L’authentification multifactorielle (MFA) est une autre mesure de sécurité proposée par BigQuery et Snowflake, ajoutant une étape supplémentaire au processus de connexion pour une protection accrue. Ils sont aussi compatibles avec OAuth 2.0, un cadre d’autorisation sécurisé qui supprime la nécessité de partager ou de stocker directement les mots de passe des utilisateurs.

Snowflake est dépourvue de fonctionnalités intégrées de réseau privé virtuel (VPN). BigQuery, quant à lui, est intégré aux contrôles de service VPC de Google Cloud Platform afin de définir des périmètres de sécurité pour le réseau.

Intégrations

Les deux systèmes présentent de solides intégrations avec de nombreux outils et services tiers, faisant d’eux de sérieux rivaux dans le débat opposant Snowflake à BigQuery.

Optimisez l’intégration de BigQuery de Google avec les outils de collecte de données les plus courants, tels qu’Apache Kafka, afin de transférer vos données vers l’entrepôt en toute simplicité. En matière de visualisation et d’exploration des données, il s’intègre parfaitement avec les leaders de l’industrie tels que Looker et Qlik. Les tâches de gestion des données sont aussi simplifiées par la prise en charge par BigQuery d’outils tels qu’Apache Beam et Apache Spark.

Si vous avez déjà investi dans des outils de veille stratégique tels que Power BI ou Tableau, Snowflake offre un support natif. Il s’intègre aux plates-formes de gestion des données telles qu’Informatica et Talend pour optimiser les flux de traitement des données.

Expérience utilisateur & Support

L’interface de BigQuery ressemble à un tableau de bord classique, surtout si vous utilisez déjà les outils de Google Cloud Platform. La navigation et le démarrage sont généralement faciles. Snowflake remporte la palme de la praticité. Son interface web ressemble à une application pour smartphone bien conçue : claire, intuitive et facile à utiliser.

La solution BigQuery de Google offre une documentation précieuse, des tutoriels et des forums de discussion où échanger avec d’autres utilisateurs. Vous pouvez aussi bénéficier de plans d’assistance payants si vous avez besoin d’un support plus concret.

Snowflake n’est pas en reste en termes de support. Il propose une documentation très complète, des cours en ligne pour vous familiariser avec le système et un forum de discussion très actif pour échanger des conseils et résoudre d’éventuels problèmes.

Modèles de tarification

Abordons désormais l’essentiel : le coût ! Snowflake et BigQuery facturent tous deux à l’utilisation, mais leurs méthodes de calcul sont différentes.

Imaginez Snowflake comme une armoire de rangement. Vous payez un montant mensuel basé sur la quantité d’espace utilisée, avec une remise si vous vous engagez à louer l’espace pendant plus longtemps.

Coût du stockage Snowflake : 40 $/TB/mois à la demande, 23 $/TB/mois à l’avance.

Les espaces réservés offrent jusqu’à 70 % de réduction sur les coûts de traitement.

BigQuery facture le stockage en fonction de l’utilisation active ou de l’archivage de vos données. Il existe deux types de stockage et voici leurs tarifs :

1. Stockage actif : Regroupe tous les tableaux ou parties de tableaux que vous avez modifiés au cours des 90 derniers jours. Vous payez le tarif normal pour ce stockage.
2. Stockage à long terme : Ce prix s’applique aux tableaux ou parties de tableaux qui n’ont pas été modifiés pendant 90 jours d’affilée. La bonne nouvelle est que le prix de BigQuery est automatiquement réduit d’environ 50 %.

La performance de vos données, leur sécurité et la rapidité avec laquelle vous pouvez y accéder sont identiques, qu’elles soient stockées de manière active ou à long terme.

Coût du stockage BigQuery : 20 $/TB/mois actif, 10 $/TB/mois inactif. Les 10 premiers Go de stockage par mois sont gratuits.

Cette solution peut s’avérer judicieuse si vos données sont constamment référencées et si vous avez besoin de consulter des informations plus anciennes de temps à autre.

BigQuery de Google vs Snowflake : quelle est la meilleure solution pour votre entreprise ?

Nous avons examiné les principales différences entre Snowflake et BigQuery. Le moment est venu de choisir celui qui répond le mieux aux besoins spécifiques de votre entreprise.

Si BigQuery et Snowflake sont tous deux des solutions très performantes, l’intégration parfaite de BigQuery à Google Cloud Platform et son architecture sans serveur présentent plusieurs avantages, en particulier pour les entreprises déjà intégrées à l’écosystème de Google Cloud.

BigQuery vous intéresse, mais vous doutez qu’il soit plus adapté à vos besoins que Bigtable ? Consultez notre comparaison Bigtable vs BigQuery.

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FAQ

Je dispose d’un vaste ensemble de données et j’ai besoin d’analyses en temps réel. Quelle est la meilleure plateforme pour moi ?
BigQuery semble être le candidat idéal dans ce cas de figure. Son architecture sans serveur et son stockage en colonnes excellent dans le traitement rapide de vastes ensembles de données, ce qui le rend idéal pour l’analyse en temps réel.

Quelle est la plateforme la plus rentable ?
Tout dépend. La tarification de BigQuery (paiement à l’analyse) peut représenter un coût élevé en cas de requêtes fréquentes ou complexes. La séparation des coûts de stockage et de calcul de Snowflake pourrait être plus économique dans ce cas. Le coût final dépend de vos habitudes d’utilisation des données.

Nos employés n’ont pas de connaissances techniques approfondies. Quelle est la plateforme dont l’interface est la plus simple à utiliser ?
BigQuery est apprécié pour son interface web intuitive et simple d’utilisation, qui facilite la consultation et la gestion de l’entrepôt de données pour les utilisateurs novices.

J’hésite encore ; quelle est la prochaine étape pour moi ?
Déterminez soigneusement vos besoins spécifiques en matière d’entreposage de données. Il faut tenir compte de facteurs tels que la taille des données, la complexité des requêtes, les contraintes budgétaires, les outils existants et l’expertise technique de vos employés.

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