BigQuery vs. Snowflake: Comparación de software ETL para gestionar datos

Con tantas organizaciones utilizando software para sus procesos comerciales, no es de extrañar que las herramientas ETL se hayan vuelto cada vez más necesarias en los últimos años. Estas herramientas permiten a las organizaciones acceder y procesar sus datos desde múltiples sitios, como sistemas de software empresarial y métricas de participación en línea.

¿Qué es BigQuery?

Google BigQuery ETL es un almacén de datos basado en la nube que sirve como solución ETL mediante el uso de consultas SQL. Además, los usuarios pueden obtener información analítica del producto sin servidor con su aprendizaje automático incorporado.

¿Qué es Snowflake?

Snowflake es una solución de software para la gestión y el procesamiento de datos en el lago de datos y el almacenamiento. La plataforma simplifica los complejos flujos de datos y puede integrarse con otras herramientas de datos para obtener mayores capacidades de procesamiento de datos.

Comparación de software BigQuery vs. Snowflake

¿Cuál tiene una mejor sincronización y procesamiento de datos?

Con el software ETL de BigQuery, los usuarios pueden procesar datos mediante la carga de archivos desde fuentes locales, Google Drive, complementos de Data Fusion o herramientas de integración de datos de Google. BigQuery puede transferir automáticamente datos desde fuentes externas a la plataforma de manera programada y administrada a través del Servicio de Transferencia de Datos de BigQuery.

Además, el software puede sincronizar datos a través de Datastream, su servicio de captura de cambios y replicación, para procesar tablas para análisis. Esta captura de cambios y replicación de datos puede ocurrir en tiempo real en bases de datos heterogéneas, aplicaciones y sistemas de almacenamiento. Los usuarios pueden construir sus propios complementos con la API de complementos o utilizar los complementos de Cloud Data Fusion para ampliar las capacidades de Cloud Data Fusion. Incluso pueden consultar datos almacenados fuera de BigQuery a través de conexiones con fuentes de datos externas dentro del ecosistema de Google Cloud Platform.

El software Snowflake tiene conectividad nativa con muchas soluciones de terceros populares para la integración, extracción y transformación de datos en el entorno de la plataforma. Las herramientas de integración de datos con las que funciona el producto incluyen Matillion, Informatica, Talend y Fivetran, por nombrar algunas. El software transforma datos durante y después de que se hayan cargado en la plataforma, con preparación, migración, movimiento y gestión de datos. Snowflake puede extraer datos de ubicaciones de archivos internas y externas a través de la carga masiva, la carga continua y más.

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¿Cuál tiene mejores capacidades de visualización?

Los usuarios del software BigQuery pueden beneficiarse de las herramientas de visualización a través de Google Data Studio. Google Data Studio es una solución que se integra con las fuentes de datos de BigQuery para acceder a los datos de sus tablas utilizando el conector de BigQuery. Los datos se pueden transformar en informes, gráficos y otras representaciones visuales para que los usuarios puedan identificar tendencias, desarrollar respuestas y generar predicciones en función de sus datos.

Con la interfaz de hojas de cálculo de Google Sheets, los usuarios pueden presentar datos en gráficos, tablas dinámicas y otros medios para obtener información de sus grandes conjuntos de datos. Además, los usuarios pueden utilizar BigQuery y las herramientas de inteligencia empresarial de los socios de Google Cloud para proporcionar más opciones de visualización. Estas opciones de integración del software de visualización incluyen AltScale, Domo, MicroStrategy, Qlik, SAP Analytics Cloud, Sisense, Tableau, Yellowfin y Zoomdata.

Snowflake proporciona representaciones visuales de los datos de los usuarios y los resultados de las consultas dentro de su interfaz web, Snowsight. Los usuarios de Snowsight pueden visualizar sus datos como cuadrículas de calor, tarjetas de puntuación, gráficos de barras, gráficos de líneas y gráficos de dispersión. Además, pueden personalizar sus visualizaciones para ver datos de períodos específicos o ajustar la visualización de los datos sin modificar la consulta cambiando los atributos de las columnas, las columnas del gráfico y el aspecto del gráfico. Los usuarios también pueden determinar valores individuales a partir de puntos de datos dentro de un gráfico utilizando las funciones de agregación del sistema.

¿Cuál tiene mejores capacidades de análisis?

La plataforma de almacenamiento de datos de BigQuery puede procesar datos multicloud a través de BigQuery Omni para generar análisis en tiempo real. Permite a los usuarios analizar datos con la interfaz de BigQuery a través de SQL estándar de manera fluida. Su aprendizaje automático les permite a los usuarios crear modelos de aprendizaje automático utilizando SQL estándar también. Las integraciones de BigQuery con soluciones de inteligencia empresarial de terceros también pueden brindar información poderosa sobre el análisis de los datos.

El servicio de análisis en memoria BI Engine puede ayudar a acelerar los tiempos de respuesta de la consulta mediante controladores ODBC/JDBC. Los datos en vivo de BigQuery se pueden analizar a través de Google Sheets, que es una excelente opción para aquellos que no están familiarizados con SQL. Los datos se pueden utilizar en tiempo real con la API de inserción de transmisión de alta velocidad de BigQuery para un análisis de datos inmediato.

Con Snowflake Data Cloud, los usuarios pueden obtener información e insights de sus datos a través de consultas. La plataforma, que se puede implementar en Google, Azure y Amazon Web Services, puede analizar datos dentro del lago de datos en la nube para proporcionar acceso directo a herramientas de análisis. El uso de Snowflake en conjunto con otros sistemas de software permite una amplia gama de funciones de análisis, incluido el análisis predictivo, el análisis de marketing y el análisis de big data. Por supuesto, las capacidades de visualización de Snowflake también pueden ayudar a los usuarios a obtener información de datos semiestructurados a través de consultas con declaraciones SQL.

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¿Cuál es la mejor solución ETL para ti?

Armado con los detalles de estas dos soluciones ETL, puede decidir qué opción es la mejor para administrar los datos de su organización. Para tomar esta decisión, debe considerar las funciones y capacidades de la solución ETL que serían más beneficiosas para su organización.

Por ejemplo, si su organización se beneficiaría de utilizar modelos de aprendizaje automático directamente dentro de la solución ETL, es posible que decida utilizar BigQuery, ya que tiene funciones de aprendizaje automático. De manera similar, si su organización utiliza regularmente productos de software externos de Google como Google Sheets, una integración a través de BigQuery puede ser más fácil y beneficiosa para analizar los datos de estas fuentes.

Si una organización que opera dentro de Amazon Web Services o Azure no puede utilizar BigQuery, Snowflake sería la elección lógica en ese caso.

Más comparaciones de soluciones ETL

Para obtener información adicional sobre plataformas ETL populares, consulte las siguientes comparaciones: Firebolt vs Snowflake: Compare plataformas de almacenamiento de datos, Databricks vs Snowflake: Comparación de herramientas ETL, Snowflake vs AWS Redshift: Comparación de software de almacenamiento de datos, Dremio vs Snowflake: Comparación de dos de las mejores herramientas ETL y Azure Synapse vs Snowflake: Comparación de herramientas ETL.

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