Le traitement des données à grande échelle est devenu un enjeu stratégique pour les entreprises, et les entrepôts de données cloud sont aujourd’hui au cœur de cette transformation. Snowflake, BigQuery (Google Cloud) et Redshift (AWS) s’imposent comme les trois solutions les plus déployées dans les architectures data modernes. Mais que valent-elles vraiment sur le terrain ? Performances, coûts, scalabilité, simplicité d’usage, intégration : voici un comparatif approfondi de ces trois géants du data warehouse cloud.
Pourquoi les entrepôts cloud ont supplanté les solutions traditionnelles
Face à l’explosion des volumes de données, aux besoins d’analyse temps réel, et à la montée en puissance des modèles d’IA, les entrepôts cloud offrent une flexibilité que les solutions on-premise ne peuvent plus suivre. Plus besoin d’acheter des serveurs, de gérer des clusters manuellement ou de provisionner des capacités à l’avance : les plateformes cloud permettent une montée en charge automatique, une facturation à l’usage et une maintenance invisible pour les équipes.
Ce modèle répond particulièrement bien aux enjeux des entreprises data-driven, qui doivent interroger des milliards de lignes, connecter des sources hétérogènes, et supporter des requêtes analytiques complexes en quelques secondes.
Snowflake : la performance multi-cloud avec une architecture unique
L’un des principaux atouts de Snowflake réside dans son architecture séparant stockage et calcul, ce qui permet de scaler chaque composant indépendamment. Cette conception permet de lancer plusieurs clusters de calcul sur un même entrepôt de données, sans impact de performance entre les utilisateurs.
Points forts :
- Multi-cloud natif : disponible sur AWS, Azure et GCP, avec une interface unifiée.
- Zéro gestion d’infrastructure : tout est entièrement managé, aucune configuration serveur nécessaire.
- Concurrence optimisée : plusieurs utilisateurs peuvent interroger la même base sans latence grâce à des « virtual warehouses » isolés.
- Partage de données sécurisé entre comptes Snowflake, sans duplication physique.
Limitations :
- Un coût qui peut grimper rapidement si les clusters sont mal dimensionnés ou laissés actifs inutilement.
- Moins de souplesse sur certaines requêtes très spécifiques ou cas de tuning avancé.
Snowflake est particulièrement apprécié des équipes data science, BI et métiers pour sa simplicité d’usage, son SQL classique, et la facilité de collaboration inter-équipes.
BigQuery : la scalabilité extrême version Google
Proposé par Google Cloud, BigQuery repose sur une architecture serverless : aucun serveur, aucun cluster à gérer. Lorsqu’une requête est envoyée, BigQuery alloue automatiquement les ressources nécessaires pour la traiter, en analysant des datasets pouvant atteindre plusieurs pétaoctets en quelques secondes.
Avantages clés :
- Tarification au volume scanné, très économique si les requêtes sont bien optimisées.
- Intégration native avec l’écosystème Google : Looker, Vertex AI, Google Sheets, Data Studio…
- Support de SQL standard avec des extensions analytiques puissantes (fonction
ML.PREDICT, géodonnées…). - Moteur ultra rapide basé sur Dremel, conçu pour des requêtes massivement parallèles.
Inconvénients :
- Le modèle tarifaire peut surprendre : chaque requête mal écrite peut générer des coûts élevés en scannant plus de données que nécessaire.
- Un comportement « boîte noire » sur certains aspects du moteur d’exécution, avec peu de visibilité sur l’optimisation réelle.
BigQuery est le choix naturel pour les entreprises déjà investies dans Google Cloud, les projets data science massifs, ou les cas d’usage nécessitant des analyses fréquentes sur des datasets colossaux.
Redshift : l’entrepôt analytique historique d’AWS
Redshift est l’un des premiers entrepôts cloud du marché, intégré à l’écosystème AWS. Il repose sur une architecture de clusters provisionnés, mais propose désormais des modes plus flexibles comme Redshift Serverless, pour une expérience plus proche de BigQuery ou Snowflake.
Forces :
- Intégration directe avec les services AWS (S3, Lambda, Glue, Kinesis, SageMaker…).
- Bonnes performances sur les workloads BI classiques.
- Distribution en colonnes et compression automatique pour optimiser les volumes de stockage.
- Fonctionnalités avancées comme Materialized Views, Data Sharing, et federated queries.
Points faibles :
- Administration plus complexe que ses concurrents si l’on reste en mode cluster classique.
- Moins d’automatisation native que Snowflake ou BigQuery sur la gestion des ressources.
Redshift reste un excellent choix pour les entreprises ayant déjà une forte empreinte AWS, et qui souhaitent un entrepôt analytique cohérent avec l’ensemble de leur infrastructure cloud.
Comparaison technique rapide
| Critère | Snowflake | BigQuery | Redshift |
|---|---|---|---|
| Modèle d’exécution | Compute + Storage séparés | Serverless | Cluster (ou Serverless) |
| Multi-cloud | Oui (AWS, Azure, GCP) | Non (GCP uniquement) | Non (AWS uniquement) |
| Mode de facturation | Temps de calcul par entrepôt | Volume de données scanné | À l’heure (cluster) ou à l’usage |
| Complexité d’administration | Très faible | Très faible | Moyenne à élevée (en mode cluster) |
| Cas d’usage idéal | Collaboration inter-équipes, ELT | Data science, requêtes massives | Workloads BI sur AWS |
Vers un entrepôt cloud modulaire, automatisé et intelligent
Au-delà de leurs différences, ces trois solutions illustrent une même tendance : l’entrepôt cloud est devenu un moteur stratégique de valorisation des données. Les architectures modernes tendent à adopter un modèle en couches, où :
- Les données brutes sont stockées dans des data lakes (S3, GCS, Azure Blob).
- Les entrepôts comme Snowflake, BigQuery ou Redshift servent de couche d’analyse centralisée.
- Les traitements sont orchestrés via des outils comme dbt, Airflow ou Fivetran.
- L’intelligence est injectée via des modèles IA connectés directement à l’entrepôt (LLM, modèles prédictifs…).
Les organisations les plus avancées intègrent même la logique de « Data Mesh » ou de « Data Products », où l’entrepôt cloud n’est plus un simple silo, mais une plateforme d’exécution distribuée, gouvernée et collaborative.
Quel choix pour quelle stratégie data ?
Il n’y a pas de « meilleur » entrepôt universel. Le bon choix dépend :
- De l’écosystème cloud existant (AWS, GCP, Azure…)
- Des compétences internes en matière de SQL, orchestration et architecture
- Des besoins de traitement en temps réel ou batch
- Du budget, et surtout, de la capacité à optimiser le modèle de coût
Les équipes data doivent surtout se poser les bonnes questions : qui utilise la donnée ? à quelle fréquence ? pour quel objectif métier ? Ces réponses orienteront naturellement vers l’outil le plus pertinent.
Dans tous les cas, une chose est claire : Snowflake, BigQuery et Redshift sont devenus des piliers incontournables des stratégies data modernes, et leur maîtrise est aujourd’hui un levier clé de compétitivité.
Je suis Romain, rédacteur passionné par tout ce qui touche au high-tech, à la crypto, et à l’innovation. Diplômé d’une école de marketing à Paris, je mets ma plume au service des dernières tendances et avancées technologiques.