BigQuery vs Snowflake！データウェアハウスを徹底比較

2024年9月9日2024年11月28日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

プログラミング未経験のビジネス職

【興味関心】

データ分析にご興味がある
業務で必要としている

【解消できるお悩み】

データ分析基盤を構築したいけど、BigQueryとSnowflakeどっちが良いの？
BigQueryとSnowflakeの違いがよくわからない…
費用や使いやすさ、パフォーマンス、スケーラビリティはどう違うの？
自社のニーズに合ったクラウドデータプラットフォームを選びたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

データドリブンな意思決定がビジネスの成功に不可欠な現代において、クラウドデータプラットフォームは重要な役割を果たしています。

Google Cloudの「BigQuery」とSnowflakeは、どちらも人気のあるクラウドデータプラットフォームであり、企業のデータ分析ニーズに応える強力な機能を提供しています。

この記事ではBigQueryとSnowflakeを様々な観点から比較し、それぞれの強みと弱みを分析します。

どちらのプラットフォームが自社のビジネスニーズに最適なのかを判断する材料を提供します。データ分析初心者の方にも分かりやすく、具体的な違いを解説していきます。

1. BigQueryとは？

BigQueryはGoogle Cloud Platformが提供するフルマネージド型のサーバーレスデータウェアハウスです。

ペタバイト規模のデータに対して、高速なSQLクエリを実行し、分析することができます。

サーバーレスであるため、インフラストラクチャの管理が不要で、従量課金制で利用できる点が大きな特徴です。

また、機械学習機能「BigQuery ML」や地理空間データ分析機能「BigQuery GIS」など、高度な分析機能も提供しています。

当社では自社SaaSの顧客分析やAaaS開発にBigQueryを活用しています。

2. Snowflakeとは？

Snowflakeはクラウドベースのデータプラットフォームです。データウェアハウス、データレイク、データエンジニアリング、データサイエンス、データアプリケーション開発など、幅広いデータ関連のワークロードに対応しています。

Snowflakeは、独自のアーキテクチャを採用しており、ストレージとコンピューティングを分離することで、柔軟性とスケーラビリティを実現しています。

Snowflakeは近年ユーザー数が増加しており、BigQueryとはまた異なる立ち位置にいます。

3. BigQueryとSnowflakeの比較

BigQueryとSnowflakeを以下の観点から比較します。

3.1 BigQueryとSnowflakeのアーキテクチャ

BigQueryはサーバーレスアーキテクチャを採用しており、ユーザーはインフラストラクチャの管理を行う必要がありません。

Snowflakeはストレージとコンピューティングを分離した独自のアーキテクチャを採用しており、柔軟なリソース管理が可能です。

項目	BigQuery	Snowflake
アーキテクチャ	サーバーレス	ストレージとコンピューティングの分離
インフラストラクチャ管理	不要	必要（ただし、自動化機能あり）

3.2 BigQueryとSnowflakeの料金体系

BigQueryは従量課金制を採用しており、使用したリソースの分だけ料金が発生します。

クエリ処理料金とストレージ料金が課金対象となります。

Snowflakeも従量課金制ですが、コンピューティングリソースの使用時間とストレージ容量に対して課金されます。

項目	BigQuery	Snowflake
料金体系	従量課金制	従量課金制
課金対象	クエリ処理、ストレージ	コンピューティングリソース使用時間、ストレージ容量

3.3 BigQueryとSnowflakeのパフォーマンス

BigQueryとSnowflakeはどちらも高速なクエリ処理を実現するデータプラットフォームですが、パフォーマンスはデータ量やクエリの複雑さによって異なります。

Snowflakeはコンピューティングリソースを柔軟にスケールできるため、BigQueryよりも高いパフォーマンスを発揮できる場合があります。

3.4 BigQueryとSnowflakeのスケーラビリティ

BigQueryはサーバーレスアーキテクチャを採用しているため、自動的にスケールアップ・スケールダウンが行われます。

Snowflakeも自動スケーリング機能を提供しており、コンピューティングリソースをワークロードに合わせて動的に調整できます。

項目	BigQuery	Snowflake
スケーラビリティ	自動スケール	自動スケール

3.5 BigQueryとSnowflakeの機能

BigQueryとSnowflakeはどちらもSQLクエリ、データのインポート・エクスポート、データ可視化ツールとの連携など、基本的なデータウェアハウス機能を提供しています。

BigQueryは、機械学習機能「BigQuery ML」や地理空間データ分析機能「BigQuery GIS」など、Google Cloud独自の機能も提供しています。

Snowflakeはデータ共有、データクローン、データマーケットプレイスなど、独自の機能を提供しています。

3.6 BigQueryとSnowflakeの使いやすさ

BigQueryはサーバーレスアーキテクチャを採用しているため、インフラストラクチャの管理が不要で、使いやすさが高いです。

Snowflakeもクラウドベースのサービスであり、GUIツールやコマンドラインインターフェースなど、使いやすいインターフェースを提供しています。

3.7 BigQueryとSnowflakeの連携サービス

BigQueryはGoogle Cloud Platformの他のサービス（Google Analytics、Cloud Storageなど）とシームレスに連携できます。

SnowflakeはAWS、Azure、GCPなど、複数のクラウドプラットフォームと連携できます。

BigQueryはGCPの中のサービスですが、Snowflakeは各クラウドプラットフォームへの連携ができるため中立的な立ち位置になります。

4. BigQueryとSnowflakeどちらを選ぶべき？

BigQueryとSnowflakeはどちらも強力なクラウドデータプラットフォームですが、それぞれ特徴やメリット・デメリットが異なります。

どちらのプラットフォームが適しているかは以下の要素を考慮して判断する必要があります。

データ量とクエリのパフォーマンス： 処理するデータ量が膨大で、非常に高速なクエリ処理が必要な場合は、Snowflakeの方が適している場合があります。
コスト： コストを抑えたい場合は、BigQueryの無料枠を活用したり、Snowflakeのコンピューティングリソースを適切に管理したりするなど、工夫が必要です。
使いやすさ： インフラストラクチャの管理をしたくない場合は、BigQueryの方が適しています。
連携サービス： 利用しているクラウドプラットフォームや他のサービスとの連携を考慮する必要があります。マルチクラウド環境で利用したい場合は、Snowflakeの方が適しています。
機能： BigQuery MLやBigQuery GISなどのGoogle Cloud独自の機能を利用したい場合は、BigQueryの方が適しています。データ共有やデータマーケットプレイスなどの機能を利用したい場合は、Snowflakeの方が適しています。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryとSnowflakeのどちらがより大規模なデータに対応できますか？

BigQueryとSnowflakeはどちらもペタバイト規模のデータを扱うことができます。

ただし、Snowflakeはストレージとコンピューティングを分離したアーキテクチャを採用しているため、BigQueryよりも大規模なデータセットに対して、より柔軟に対応できる場合があります。

Q2. BigQueryとSnowflakeのどちらがより多くの機能を提供していますか？

BigQueryとSnowflakeはどちらも豊富な機能を提供していますが、それぞれ独自の機能も提供しています。

BigQueryはBigQuery MLやBigQuery GISなどのGoogle Cloud独自の機能を提供しています。

Snowflakeはデータ共有、データクローン、データマーケットプレイスなどの機能を提供しています。

Q3. BigQueryとSnowflakeのどちらがよりセキュリティレベルが高いですか？

BigQueryとSnowflakeはどちらも高いセキュリティレベルを提供しています。

どちらもデータ暗号化、アクセス制御、セキュリティ監査などの機能を提供しています。

ただし、セキュリティ対策はユーザー側でも適切に設定する必要があります。

6. まとめ：BigQueryとSnowflakeそれぞれの特性を理解して最適な選択を！

BigQueryとSnowflakeはどちらも強力なクラウドデータプラットフォームであり、データ分析基盤として優れた選択肢となります。

データ量、クエリのパフォーマンス、コスト、使いやすさ、連携サービス、必要な機能などを考慮し、自社のビジネスニーズに最適なプラットフォームを選択しましょう。

BigQuery導入サポートをご希望の企業様はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

Snowflake：https://www.snowflake.com/ja/

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