Google BigQuery vs Snowflake: Perbandingan Komprehensif

kerangka penyimpanan dan komputasi berbasis cloud untuk menyediakan kemampuan penyimpanan data dan analitik yang fleksibel serta berkinerja tinggi. 

Kini bisnis dapat mengonsolidasikan data ke dalam penyimpanan cloud terpusat dan melakukan analitik dalam lingkungan yang sama. Data warehousing di cloud sangat penting untuk analitik data modern karena dapat mendukung pemrosesan data real-time, analitik lanjutan, dan aplikasi pembelajaran mesin.

Snowflake dan Google BigQuery adalah dua opsi utama untuk gudang data cloud. Snowflake memiliki arsitektur unik yang memisahkan sumber daya penyimpanan dan komputasi serta bersifat netral terhadap cloud sehingga memberikan fleksibilitas di lingkungan mana pun. 

Google BigQuery adalah solusi sepenuhnya terkelola dan serverless dalam Google Cloud Platform yang unggul dalam menganalisis kumpulan data kompleks berskala masif dan memiliki kemampuan pembelajaran mesin terintegrasi. Keduanya menawarkan fitur kuat untuk penyimpanan, pemrosesan, dan analitik data yang memungkinkan para profesional data menjawab pertanyaan bisnis dengan lebih efisien dan efektif menggunakan data mereka. 

Seiring organisasi terus mengumpulkan data dalam jumlah besar, mempelajari platform ini memainkan peran penting untuk memulai karier di bidang data.

Panduan ini akan menelaah Snowflake vs BigQuery, mengeksplorasi fitur, kesamaan, dan perbedaan kunci keduanya. Kami akan memperkenalkan kedua produk, menampilkan kelebihan dan kekurangannya, serta membuat beberapa perbandingan penting pada fitur kritis seperti performa, keamanan, dan biaya.

Apa itu Snowflake?

Snowflake adalah layanan gudang data cloud dengan arsitektur tersendiri yang berfokus pada penyediaan penskalaan sumber daya yang fleksibel, pengelolaan biaya, dan meminimalkan latensi. Jika Anda tertarik mempelajari lebih lanjut, lihat artikel Introduction to Snowflake for Beginners kami.

Arsitektur Snowflake

Arsitektur Snowflake memiliki tiga prinsip utama: komputasi multi-klaster, data bersama, dan pemisahan sumber daya penyimpanan serta komputasi.

Komputasi multi-klaster

Komputasi multi-klaster adalah arsitektur yang dapat diskalakan di mana beberapa klaster komputasi independen, yang dikenal sebagai gudang virtual, menyediakan sumber daya komputasi untuk memenuhi permintaan. Salah satu fitur hebat adalah penskalaan otomatis Snowflake, di mana lebih banyak salinan klaster yang sama akan dibuat untuk memenuhi kebutuhan komputasi.

Lapisan data

Lapisan data Snowflake adalah komponen penting dari arsitekturnya, dirancang untuk pengelolaan dan penyimpanan data yang efisien. Ia memiliki repositori pusat dan jaringan data terdistribusi. Repositori data pusat menyimpan seluruh data perusahaan dan dapat diakses oleh semua gudang virtual. Untuk performa dan skalabilitas yang lebih baik, gudang virtual menyimpan sebagian dari keseluruhan himpunan data yang paling sering digunakan.

Pemisahan penyimpanan dan komputasi

Snowflake memisahkan penyimpanan dari komputasi, memungkinkan setiap klaster komputasi untuk diskalakan secara independen dari volume penyimpanan. Lapisan penyimpanan menggunakan penyimpanan cloud untuk menahan semua data secara persisten, sedangkan lapisan komputasi terdiri dari gudang virtual yang memproses kueri. Pemisahan ini memungkinkan pengelolaan sumber daya yang lebih fleksibel dan kontrol biaya.

Fitur utama Snowflake

Snowflake menawarkan sejumlah fitur utama yang menjadikannya solusi data warehousing yang kuat dan fleksibel:

Gudang virtual

Gudang virtual adalah klaster komputasi MPP (massively parallel processing) milik Snowflake yang mengeksekusi kueri SQL. Gudang ini dapat diskalakan naik atau turun secara independen, memungkinkan pengguna menyesuaikan daya komputasi dengan kebutuhan beban kerja spesifik. 

Selain itu, setiap gudang virtual sepenuhnya independen dan tidak berbagi sumber daya dengan yang lain, memastikan bahwa setiap gudang virtual tidak memengaruhi performa gudang lainnya. Fleksibilitas ini memungkinkan alokasi sumber daya yang efisien dan pengelolaan biaya, karena pengguna dapat menyesuaikan kapasitas komputasi sesuai permintaan tanpa memengaruhi penyimpanan data.

Time travel

Time Travel adalah fitur yang memungkinkan pengguna mengakses data historis pada titik mana pun dalam periode yang ditentukan. Ini berguna untuk pemulihan data, audit, dan menganalisis perubahan data dari waktu ke waktu. Pengguna dapat mengkueri data sebagaimana adanya pada titik waktu tertentu di masa lalu, atau bahkan memulihkan tabel, skema, atau basis data ke keadaan sebelumnya.

Berbagi data yang aman

Fitur berbagi data aman Snowflake memungkinkan organisasi berbagi data langsung dan terkelola dengan akun Snowflake lain tanpa memindahkan atau menyalin data. Berbagi yang mulus ini terjadi langsung di dalam Snowflake, menjaga integritas dan keamanan data. Fitur ini memungkinkan akses data real-time bagi mitra, pemasok, atau pelanggan, mendorong kolaborasi data sambil memastikan tata kelola dan kontrol data.

Arsitektur utama Snowflake (Sumber: docs.snowflake.com)

Kelebihan dan kekurangan Snowflake

Snowflake menawarkan banyak keunggulan dibanding solusi gudang data cloud lainnya berkat desain arsitektur dan fondasi yang netral terhadap cloud. Namun, ada pula kelemahannya, termasuk potensi biaya tinggi dan kompleksitas.

Kelebihan

Snowflake memiliki sejumlah keunggulan karena kemampuannya untuk dengan mudah berintegrasi dengan sistem cloud apa pun, penskalaan yang fleksibel, dan menangani beragam beban kerja.. 

• Netral terhadap cloud: Terhubung ke beberapa penyedia cloud, termasuk AWS, Azure, dan Google Cloud, sangatlah mudah. Perusahaan dapat memilih infrastruktur cloud pilihan mereka atau bahkan mengadopsi strategi multi-cloud.
• Penskalaan fleksibel: Arsitektur memungkinkan pengguna menyesuaikan kapasitas komputasi (melalui gudang virtual) naik atau turun berdasarkan kebutuhan saat itu juga. Fleksibilitas ini memungkinkan pemanfaatan sumber daya yang efisien dan dapat membantu mengoptimalkan biaya untuk beban kerja yang bervariasi.
• Menangani beban kerja beragam: Arsitektur data bersama multi-klaster unggul dalam mengelola berbagai jenis beban kerja secara bersamaan. Baik itu pemuatan data, transformasi, kueri ad-hoc, atau analitik kompleks, Snowflake dapat menangani kebutuhan pemrosesan data yang beragam secara efisien.

Kekurangan

Ada beberapa kekurangan pada Snowflake yang terkait dengan biaya penskalaan dan kompleksitas pengelolaan. Fleksibilitas yang lebih besar menambah sedikit kompleksitas dalam pengelolaan dan penetapan harganya bisa agak sulit diprediksi.

• Biaya lebih tinggi pada skala besar: Meskipun model harga Snowflake dapat hemat biaya untuk banyak kasus penggunaan, penagihan per detik untuk sumber daya komputasi dapat meningkat dengan cepat pada operasi berskala besar jika tidak dikelola dengan hati-hati. 
• Kompleksitas dalam pengelolaan: Mengelola dan mengoptimalkan penerapan Snowflake secara efektif bisa kompleks, terutama bagi organisasi besar. Mengonfigurasi gudang virtual, menyetel performa, serta mengelola kebijakan berbagi data dan keamanan semuanya memerlukan keahlian yang signifikan.

Apa itu BigQuery?

BigQuery adalah gudang data tingkat perusahaan dari Google dengan fungsionalitas analitik dan pembelajaran mesin yang kuat di dalam Google Cloud Platform. Karena BigQuery merupakan bagian dari ekosistem Google Cloud, ia dapat berinteraksi dengan komponen Google Cloud lainnya seperti Google Drive, Sheets, dan Cloud Storage. Ini memungkinkan pengguna untuk dengan cepat dan mudah mentransfer, menganalisis, dan berbagi data dalam Google Cloud Platform.

Arsitektur BigQuery (Sumber: Google Cloud Blog)

Arsitektur BigQuery

BigQuery dibangun di atas mesin Dremel milik Google yang berfokus pada sumber daya komputasi yang dapat diskalakan untuk memungkinkan analisis real-time atas data kolumnar read-only. 

Untuk memanfaatkan BigQuery, pengguna akan memiliki antarmuka berbasis SQL tempat Anda dapat menjalankan GoogleSQL yang dioptimalkan. Cara kerjanya mirip dengan MapReduce di mana ia menggunakan mesin eksekusi kueri, perencana logis, dan parser kueri untuk optimasi. 

Perbedaan utamanya adalah Dremel memanfaatkan pohon agregator untuk eksekusi kueri yang memungkinkan analisis real-time, sedangkan kerangka MapReduce secara alami memiliki latensi.

BigQuery Dremel (Sumber: Google Cloud Blog)

Fitur Utama BigQuery

Bigquery SQL

Menjalankan SQL di BigQuery memiliki keuntungan menggunakan sintaks SQL unik milik Google. Ini menyediakan banyak fitur yang sama seperti bahasa SQL lainnya dengan beberapa tambahan. Fitur terbaru Google SQL yang berguna adalah fungsi GROUP BY ALL. 

Selain itu, GoogleSQL menawarkan kemampuan untuk melakukan hal-hal seperti loop iteratif dan penggunaan variabel dengan lebih mudah dibanding beberapa bahasa SQL lainnya. Bahkan tanpa pengetahuan mendalam tentang GoogleSQL, pengguna tetap dapat dengan mudah memanfaatkan BigQuery dengan SQL standar. Pastikan untuk melihat artikel ini tentang cara memulai di BigQuery.

BigQuery ML

Membuat model pembelajaran mesin secara native di BigQuery cukup mudah. Anda dapat menggunakan sintaks SQL untuk CREATE berbagai jenis model. BigQuery menawarkan model sederhana seperti regresi linear dan regresi logistik, serta model kompleks seperti boosted trees dan neural network. Model kemudian disimpan di BigQuery itu sendiri dan dapat dengan mudah digunakan untuk menghasilkan hasil yang kemudian disimpan sebagai tabel. Ini terjadi secara native di BigQuery tanpa perlu mengimpor paket eksternal.

Kelebihan BigQuery

BigQuery memiliki sejumlah keunggulan yang menjadikannya alat yang kuat berkat integrasinya dengan GCP dan sistem Dremel:

• Kemampuan pembelajaran mesin terintegrasi: BigQuery membuat pelatihan dan prediksi dengan model bawaan menjadi sangat mudah. Data berada secara native di BigQuery dan dapat diolah dengan mudah di dalam ekosistemnya.
• Struktur yang hemat biaya untuk penambangan data: Karena BigQuery berfokus pada jumlah data yang diproses, analisis yang sangat kompleks dan intensif komputasi tidak menambah biaya ekstra. Ini membuka lebih banyak peluang untuk melakukan analisis ekstensif terhadap data guna mengekstrak pola yang bermakna.
• Penskalaan otomatis: Karena dibangun di Google Cloud, BigQuery dengan mudah diskalakan naik dan turun berdasarkan kebutuhan pengguna.

Kekurangan BigQuery

Meski memiliki keunggulan tersebut, ada beberapa kelemahan. Sebagian di antaranya karena BigQuery dirancang untuk berada di Google Cloud. Bekerja dengan data di luar ekosistem tersebut dapat menjadi tantangan bagi profesional data yang kurang teknis:

• Integrasi eksternal terbatas: Karena berada di Google Cloud Platform, ada integrasi native yang terbatas di luar ekosistem Google. Melakukan egress data akan memerlukan pengetahuan teknis tambahan dalam bahasa lain seperti Python, Java, atau penggunaan command line untuk mengekstrak data dari BigQuery.
• Biaya kueri tidak teroptimasi: Jika kueri tidak ditulis dengan mempertimbangkan volume data, maka bisa timbul biaya lebih tinggi terkait kueri yang tidak teroptimasi ini. Memastikan untuk memperhatikan volume data yang diproses adalah kunci untuk mengelola biaya

Snowflake vs BigQuery: Performa dan Skalabilitas

Baik BigQuery maupun Snowflake menawarkan performa dan skalabilitas yang serupa dengan sedikit nuansa pada keduanya. Dalam situasi yang lebih sederhana, Snowflake adalah pilihan yang lebih baik. Seiring data Anda tumbuh dan menjadi lebih kompleks, BigQuery memperoleh keunggulan dengan struktur biayanya yang lebih efisien dan skalabilitas yang nyaris tak terbatas.

Snowflake

Performa tolok ukur Snowflake pada TPC-H melampaui BigQuery. Ini berarti pada sebagian besar pertanyaan bisnis standar, Snowflake akan berkinerja lebih baik. Berkat komputasi multi-klaster dan arsitektur data bersama, Snowflake dengan mudah diskalakan untuk memenuhi kebutuhan perusahaan mana pun. 

BigQuery

Walau BigQuery mungkin tidak seefisien Snowflake pada beberapa kueri yang lebih sederhana, BigQuery unggul untuk analisis kompleks. Penskalaan otomatis native memerlukan sangat sedikit pengelolaan untuk menambah sumber daya komputasi. Meski ada beberapa batasan karena berbagi sumber daya dalam suatu organisasi, dengan memperhatikan penulisan kueri efisien yang memproses jumlah data minimum akan memastikan performa tetap optimal.

BigQuery vs Snowflake: Integrasi dan Ekosistem

Snowflake

Snowflake berjalan dalam ekosistem yang netral terhadap cloud dan tidak terikat pada platform cloud tertentu. Artinya, Snowflake dapat dengan mudah diintegrasikan dengan platform cloud lain menggunakan konektor yang sesuai. Ini menciptakan pengalaman yang mulus untuk membuat pipeline ETL dan analitik yang mengalir ke bagian lain dari perusahaan berbasis cloud.

Di sekitar Snowflake terdapat ekosistem 60+ alat dan teknologi pihak ketiga yang menyediakan konektivitas native ke Snowflake. Integrasi ini memudahkan penyiapan, migrasi, dan visualisasi data dengan alat pihak ketiga tersebut. Untuk fungsionalitas BI yang lebih canggih, Snowflake juga memiliki Snowflake Marketplace, yang menyediakan akses ke kumpulan data, aplikasi, dan produk AI unik yang dibangun khusus untuk lingkungan Snowflake.

BigQuery

Karena dibangun di Google Cloud Platform, BigQuery lebih cocok bagi pihak yang sangat berinvestasi di GCP. Jika sebagian besar proses Anda berada dalam Google Cloud Platform seperti Google Compute Engine, Cloud Storage, dan Cloud Run, maka menggunakan BigQuery dapat bermanfaat untuk menjaga pipeline data Anda tetap dalam lingkungan yang sama. Dengan menjaga semuanya tetap di dalam lingkungan, biaya dan waktu komputasi dapat dioptimalkan. Selain itu, integrasi native dengan alat AI/ML di BigQuery menjadikannya pilihan tepat bagi organisasi yang memanfaatkan analitik berbasis AI. Pipeline data dapat mengalirkan data langsung ke BigQuery yang kemudian dapat melatih model/memprediksi hasil berdasarkan data tersebut.

Keamanan dan Kepatuhan

Keamanan adalah perhatian utama bagi pengguna layanan Cloud. Memastikan kepatuhan yang tepat terhadap standar pemerintah itu penting. Untungnya, penyedia cloud cenderung memberikan panduan yang memadai terkait keamanan dan kepatuhan yang memungkinkan pengguna dengan mudah mengonfigurasi data mereka agar memenuhi standar keamanan. Baik Snowflake maupun BigQuery memiliki fitur keamanan serupa dengan manajemen akses berbasis peran dan fitur pemulihan data.

Snowflake

Snowflake menawarkan fitur untuk menciptakan pengalaman yang aman dan andal bagi organisasi. Salah satunya adalah fitur Time Travel, yang memungkinkan pemulihan data jika terjadi penghapusan tidak sengaja. 

Fitur perlindungan data lainnya adalah Fail-safe, yang mempertahankan data historis selama tujuh hari setelah periode retensi Time Travel berakhir. Data ini tidak dapat diakses secara langsung tetapi dapat dipulihkan oleh Snowflake sehingga memastikan ketahanan data.

Untuk kontrol akses, Snowflake menggabungkan kontrol akses diskresioner dan kontrol akses berbasis peran ke dalam satu sistem kontrol akses yang tangguh. Ini memungkinkan organisasi mengelola hak akses secara tepat dengan cara berbasis peran yang sederhana. 

Snowflake juga memprioritaskan keamanan dengan menerapkan standar enkripsi yang kuat untuk melindungi data saat transit dan saat disimpan. Untuk data yang disimpan, Snowflake mengenkripsi semua data yang tersimpan dengan model kunci hierarkis yang secara otomatis diputar oleh Snowflake dan dikelola secara otomatis tanpa perlu intervensi pelanggan.

BigQuery

BigQuery juga menawarkan beberapa pemulihan data berkat kemampuan time travel yang memungkinkan pengguna memulihkan tabel yang dihapus dalam jendela time-travel selama tujuh hari. Namun, jika seluruh dataset dihapus maka pengguna tidak dapat memulihkan data yang hilang, berbeda dengan Snowflake. Artinya, penghapusan perlu ditangani dengan lebih hati-hati di BigQuery.

Keamanan BigQuery terutama dikelola oleh Google untuk data yang disimpan. Google menyediakan IAM yang menawarkan kontrol akses dan pemantauan yang komprehensif. Akses ini dapat dikelola di level mana pun mulai dari seluruh proyek hingga tabel spesifik dalam proyek tertentu. Semua data yang disimpan dalam lingkungan Google Cloud juga dienkripsi menggunakan kunci yang dikelola Google Cloud. Jika diperlukan keamanan tambahan, pengguna dapat menyediakan kunci privat mereka sendiri yang dapat semakin mengenkripsi data dalam Google Cloud.

Snowflake vs BigQuery: Perbandingan Biaya

Baik Snowflake maupun BigQuery memiliki dua komponen biaya: penyimpanan dan komputasi. Penyimpanan adalah biaya untuk menyimpan data di dalam gudang terlepas dari penggunaan. Biaya komputasi dihitung berdasarkan jumlah komputasi yang digunakan atau jumlah data yang diproses. 

Biaya Penyimpanan

• Snowflake: Beroperasi dengan model pay-as-you-go. Harga penyimpanan on-demand adalah $23 per TB / per bulan. Harga penyimpanan kapasitas dimulai sama seperti harga penyimpanan on-demand, tetapi tarifnya menurun berdasarkan jumlah nilai kontrak rata-rata akun (ACV).
• BigQuery:  Menawarkan 10GB gratis setiap bulan. Setelah itu, $20 per TB per bulan untuk penyimpanan logis aktif, $10 per TB untuk penyimpanan logis jangka panjang. Lalu $40 per TB per bulan untuk penyimpanan fisik aktif, $20 per TB per bulan untuk penyimpanan fisik jangka panjang.

Biaya Komputasi

• Snowflake: Menggunakan kredit untuk menagih komputasi berdasarkan waktu komputasi dan level performa. Harga kredit didasarkan pada edisi Snowflake, dan kredit yang dikonsumsi per jam bergantung pada level gudang virtual yang dipilih (X-Small menggunakan 1 kredit/jam, Medium menggunakan 4 kredit/jam, dll.).
• BigQuery: Menagih berdasarkan data yang diproses per kueri (on-demand sebesar $5 per TB) atau komputasi kapasitas. Komputasi kapasitas lebih dapat diprediksi karena ditagih per jam slot dan memanfaatkan autoscaler. 

BigQuery vs Snowflake: Mana yang harus digunakan

Sekarang setelah kita membahas beberapa komponen utama dari kedua alat, mari tinjau sorotan kuncinya. Ini akan membantu dalam memutuskan alat mana yang akan digunakan untuk perusahaan Anda:

Kesimpulan

Snowflake dan BigQuery masing-masing memiliki keunggulan dan kelemahan unik. Jika bisnis Anda terutama tertarik pada analisis yang langsung, volume data besar, dan kueri cepat maka Snowflake mungkin menjadi opsi yang lebih baik dengan gudang virtual yang melakukan penskalaan otomatis dan penetapan harga berbasis komputasi. 

Jika tujuan bisnis Anda adalah analitik yang lebih kompleks dengan pembelajaran mesin atau integrasi yang kuat ke ruang Google Cloud Platform maka BigQuery adalah opsi andalan dengan pengelolaan komputasi yang melakukan penskalaan otomatis, integrasi ML native, dan harga berbasis data yang diproses. 

Mempelajari keduanya adalah pilihan terbaik untuk mendapatkan pekerjaan sebagai profesional data dan DataCamp menawarkan banyak sumber daya untuk mempelajari lebih lanjut.

• Sertifikasi Snowflake Terbaik
• Analisis Data di Snowflake menggunakan Python dan SQL
• AWS vs Snowflake
• Panduan Lengkap Data Warehousing di GCP dengan BigQuery
• Sertifikasi Google Cloud 2024