Redshift, BigQuery ou Snowflake: qual data warehouse escolher?

Neste artigo, vamos comparar esses três data warehouses nos seguintes aspectos:

• Desempenho;
• Custo;
• Facilidade de uso;
• Integração;
• Segurança;
• Tendências do mercado.

Vamos começar?

Conhecendo os candidatos

Antes de mergulharmos na comparação, é importante entender o que cada um desses serviços oferece.

Amazon Redshift

O data warehouse do ecossistema AWS. Conhecido por sua escalabilidade, desempenho em grandes volumes de dados e integração perfeita com serviços como S3, Glue e SageMaker. Ideal para empresas que já utilizam a AWS.

1 - Arquitetura:

• a) Colunar e MPP (Massively Parallel Processing).
• b) Oferece opção serverless com Redshift Serverless.
• c) Armazenamento e computação acoplados (em clusters tradicionais) ou separados (em Redshift Serverless).

2 - Escalabilidade:

• a) Escalabilidade vertical (aumento de capacidade do cluster) e horizontal (adição de nós).
• b) Redshift Serverless oferece escalabilidade automática.

3 - Custos:

• a) Cobrança baseada em clusters (on-demand ou reserva).
• b) Redshift Serverless: pay-as-you-go, cobrança por unidade de processamento (RPUs).
• c) Armazenamento cobrado separadamente.

4 - Facilidade de uso:

• a) Requer configuração inicial e manutenção de clusters.
• b) Integração profunda com o ecossistema AWS (S3, Glue, SageMaker, QuickSight).
• c) SQL padrão com extensões para funcionalidades específicas.

5 - Integrações:

• a) Ecossistema AWS: S3 (armazenamento), Glue (ETL), SageMaker (machine learning), QuickSight (BI).
• b) Conectores para ferramentas de BI (Tableau, Power BI) e ETL.

6 - Segurança:

• a) Criptografia em repouso e em trânsito.
• b) Controle de acesso via IAM (Identity and Access Management).
• c) Conformidade com GDPR, HIPAA, SOC, PCI DSS.

7 - Casos de uso:

• a) Ideal para empresas já no ecossistema AWS.
• b) Cargas de trabalho pesadas e análises complexas.
• c) Integração com machine learning via SageMaker.

8 - Limitações:

• a) Requer mais configuração e manutenção em clusters tradicionais.
• b) Redshift Serverless ainda está em evolução e pode ter limitações em cenários complexos.

9 - Quem utiliza:

• a) Veja os estudos de caso das empresas McDonald’s, HP e Daiso.

Google BigQuery

O Google BigQuery é um data warehouse serverless e totalmente gerenciado, focado em velocidade e análise em tempo real.

Integrado ao Google Cloud, é ideal para empresas que buscam simplicidade e suporte a machine learning.

1 - Arquitetura:

• a) Colunar e MPP (Massively Parallel Processing).
• b) Totalmente serverless, sem necessidade de gerenciamento de infraestrutura.
• c) Separação de armazenamento e computação.

2 - Escalabilidade:

• a) Escalabilidade automática e ilimitada.
• b) Processamento de petabytes em segundos.

3 - Custos:

• a) Pay-as-you-go: cobrança por consultas (processamento) e armazenamento.
• b) Modelo de custo flexível, ideal para cargas de trabalho imprevisíveis.

4 - Facilidade de uso:

• a) Extremamente simples, com interface intuitiva.
• b) SQL padrão com suporte a funções analíticas avançadas.
• c) Sem necessidade de configuração de infraestrutura.

5 - Integrações:

• a) Ecossistema Google Cloud: Data Studio (BI), AI Platform (machine learning), TensorFlow.
• b) Conectores para ferramentas de BI (Tableau, Power BI) e ETL.

6 - Segurança:

• a) Criptografia nativa em repouso e em trânsito.
• b) Controle de acesso via IAM (Identity and Access Management).
• c) Conformidade com GDPR, HIPAA, SOC, ISO.

7 - Casos de uso:

• a) Perfeito para consultas rápidas e análises ad-hoc.
• b) Integração nativa com machine learning (TensorFlow, AutoML).
• c) Ideal para startups e empresas que buscam simplicidade.

8 - Limitações:

• a) Custos podem aumentar rapidamente com consultas complexas ou volumes muito grandes.
• b) Menos flexibilidade para ajustes de infraestrutura (devido à natureza serverless).

9 - Quem utiliza:

• a) Veja os estudos de caso das empresas SulAmerica Seguros, abastece-aí e Dotz.

Snowflake

Um data warehouse multicloud que separa armazenamento e computação, oferecendo flexibilidade e escalabilidade ilimitada. Popular por sua facilidade de uso e suporte a múltiplas nuvens.

1 - Arquitetura:

• a) Colunar e MPP (Massively Parallel Processing).
• b) Totalmente serverless, com separação de armazenamento e computação.
• c) Multicloud: suporte a AWS, Azure e Google Cloud.

2 - Escalabilidade:

• a) Escalabilidade automática e ilimitada.
• b) Ajuste dinâmico de recursos conforme a demanda.

3 - Custos:

• a) Pay-as-you-go: cobrança por computação (tempo de uso) e armazenamento.
• b) Flexibilidade para pausar operações e reduzir custos.

4 - Facilidade de uso:

• a) Interface amigável e documentação robusta.
• b) SQL padrão com suporte a funções analíticas avançadas.
• c) Pode exigir um pouco mais de aprendizado inicial.

5 - Integrações:

• a) Multicloud: suporte a AWS, Azure e Google Cloud.
• b) Conectores para ferramentas de BI (Tableau, Power BI) e ETL.
• c) Integração com ferramentas de machine learning (DataRobot, H2O.ai).

6 - Segurança:

• a) Criptografia de ponta a ponta.
• b) Políticas de segurança consistentes em múltiplas nuvens.
• c) Conformidade com GDPR, HIPAA, SOC, PCI DSS.

7 - Casos de uso:

• a) Ideal para empresas que precisam de flexibilidade multicloud.
• b) Cargas de trabalho com escalabilidade automática.
• c) Integração com uma variedade de ferramentas de BI e machine learning.

8 - Limitações:

• a) Pode ser mais caro em cenários de uso intensivo de computação.
• b) Curva de aprendizado inicial para configurações avançadas.

9 - Quem utiliza:

• a) Veja os estudos de caso das empresas Grupo BMW, Nissan e Pfizer.

Tabela comparativa

Para que fique mais fácil fazer a comparação em aspectos específicos, consulte a tabela abaixo.

Outras possibilidades...

Além do nosso querido top 3, existem outras opções de DW que também podem ser interessantes para o seu negócio.

• 
  

  O Microsoft Azure Synapse Analytics integra análise de big data e data warehouse, sendo ideal para empresas no ecossistema Azure.

  
  
• 
  

  O Oracle Autonomous Data Warehouse oferece automação e segurança avançada, perfeito para usuários de soluções Oracle.

  
  
• 
  

  O Teradata Vantage é robusto e escalável, amplamente utilizado em setores como finanças e telecomunicações.

  
  
• 
  

  Já o Databricks Lakehouse Platform combina data warehouse e data lake, sendo uma escolha moderna para análise e machine learning.

  
  

Considerações finais

A decisão sobre qual Data Warehouse escolher depende das necessidades do seu negócio.

Se você já utiliza serviços AWS, o Redshift pode ser a opção mais natural. Para quem busca simplicidade e velocidade, o BigQuery é uma excelente escolha. Já o Snowflake se destaca para quem precisa de flexibilidade e operações multicloud.

E aí, qual desses Data Warehouses você acha que se encaixa melhor no seu negócio? Se ainda está em dúvida, experimente os testes gratuitos oferecidos por cada plataforma e avalie qual se adapta melhor ao seu fluxo de trabalho.

Abraços e até a próxima!

Créditos

• Instrutora: Larissa Dubiella
• Tech Lead: Rodrigo Fernando Dias
• Produção didática: Tiago de Freitas
• Design, edição e produção audiovisual: Alysson Manso