Concorrenti di Snowflake: confronto approfondito delle 4 alternative più grandi

Snowflake è diventata una delle principali piattaforme dati cloud, apprezzata per la sua scalabilità e facilità d’uso. A differenza dei tradizionali data warehouse on-premise, Snowflake è interamente basata sul cloud e consente alle aziende di scalare in modo indipendente risorse di storage e di calcolo, pagando solo ciò che utilizzano.

Con la crescente popolarità di Snowflake, sono emersi importanti concorrenti — tra cui Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse e Databricks — ciascuno con punti di forza e compromessi specifici.

Questo articolo confronta i competitor di Snowflake, esaminando architetture, modelli di prezzo, prestazioni e principali elementi distintivi rispetto a Snowflake per aiutare aziende e singoli a scegliere la piattaforma giusta per le proprie esigenze.

Se sei alle prime armi con Snowflake e vuoi iniziare dalle basi, dai un’occhiata al nostro corso Introduction to Snowflake. 

Principali concorrenti cloud di Snowflake

Iniziamo analizzando alcuni dei più grandi concorrenti di Snowflake e cosa rende ciascuno unico sul mercato.

Amazon Redshift

Amazon Redshift è il data warehouse cloud di AWS, basato su PostgreSQL ma ottimizzato per l’elaborazione di dati su larga scala. Utilizza un’architettura basata su cluster e si integra strettamente con i servizi AWS, risultando una scelta solida per le aziende già investite nell’ecosistema AWS.

Google BigQuery

Google BigQuery è un data warehouse serverless che separa storage e calcolo, permettendo di analizzare dataset enormi pagando solo le query. Alimentato dal motore Dremel di Google, offre prestazioni elevate per carichi analitici su vasta scala.

Microsoft Azure Synapse

Azure Synapse (in precedenza SQL Data Warehouse) combina data warehousing e big data analytics. Utilizza un’architettura MPP (massive parallel processing) per gestire dati su larga scala. Synapse può elaborare dati sia strutturati che non strutturati e si integra profondamente con gli altri strumenti Microsoft.

Databricks

Databricks è una piattaforma ‘lakehouse’ costruita su Apache Spark, che combina le capacità di data warehouse e data lake. Sviluppata dai creatori di Apache Spark, eccelle nell’elaborazione di dati batch e in tempo reale su larga scala.

Altri attori di rilievo

• Teradata: Un player di lunga data nel data warehousing, noto per gestire carichi estremamente elevati.
• Oracle Autonomous Data Warehouse: Basato sulla tecnologia di database Oracle con gestione automatizzata.
• IBM Db2 Warehouse: Offre soluzioni sia cloud sia on-premises con ottimizzazione basata sull’IA.
• Firebolt: Un competitor più recente focalizzato su prestazioni di query estremamente rapide per l’analisi.

Ogni piattaforma ha un’architettura e un approccio tecnico unici per gestire dati su larga scala. Pur avendo tutte lo stesso obiettivo di base — gestire e analizzare grandi quantità di dati — i loro design creano punti di forza e limiti differenti che esploreremo nelle sezioni seguenti.

Snowflake vs competitor: analisi funzionalità per funzionalità

Approfondiamo come queste piattaforme si confrontano lungo dimensioni tecniche e di business chiave.

Architettura e tecnologia

Le principali differenze emergono esaminando le architetture sottostanti e gli approcci tecnologici.

Approcci all’infrastruttura cloud

Le piattaforme di data warehouse adottano approcci diversi all’infrastruttura cloud. Snowflake e Databricks offrono flessibilità multi-cloud, mentre Redshift, BigQuery e Azure Synapse si integrano strettamente con provider specifici. Queste scelte influiscono su prestazioni, scalabilità, lock-in del fornitore e costi — fattori chiave da valutare nella scelta di una piattaforma.

L’architettura multi-cloud di Snowflake funziona su AWS, Azure e Google Cloud. Il suo design a tre livelli (storage, compute e servizi) scala in modo indipendente, riducendo il lock-in con il fornitore cloud e ottimizzando le prestazioni.

Amazon Redshift gira esclusivamente su AWS, con un’architettura a cluster in cui calcolo e storage sono strettamente accoppiati. Questa integrazione avvantaggia gli utenti AWS ma limita la flessibilità multi-cloud.

BigQuery è un data warehouse completamente gestito e serverless, esclusivo di Google Cloud. Usa Colossus per lo storage e Dremel per l’esecuzione di query distribuite ad alte prestazioni.

Azure Synapse gira su Microsoft Azure, utilizzando un’architettura MPP per distribuire i carichi. Include auto-scaling per ottimizzare i costi delle risorse.

L’architettura ‘lakehouse’ di Databricks fonde le capacità di data warehouse e data lake. Esecuzione su più piattaforme cloud, utilizza Delta Lake per lo storage e Apache Spark per l’elaborazione distribuita.

Ecco una tabella che riassume i vari approcci all’infrastruttura cloud di queste piattaforme:

Prestazioni e scalabilità

Ogni piattaforma adotta un approccio unico a prestazioni e capacità di scalare. Snowflake utilizza i “warehouse virtuali”, gruppi di computer che lavorano insieme e possono crescere o ridursi istantaneamente in base alle esigenze. Ciò consente di gestire picchi improvvisi di lavoro senza ritardi. Il sistema mantiene anche i dati utilizzati più spesso in memoria, accelerando le query ripetute.

Redshift adotta un approccio più tradizionale, in cui le aziende devono regolare manualmente i cluster di calcolo. Questo offre maggiore controllo diretto, ma le modifiche alla dimensione del cluster possono richiedere da alcuni minuti a qualche ora. Redshift compensa con hardware specializzato e storage colonnare che velocizzano determinati tipi di query.

BigQuery gestisce la crescita in modo diverso — regola automaticamente le risorse per ogni singola query senza intervento dell’utente. Ogni query ottiene esattamente la potenza di calcolo necessaria, anche se questo può portare talvolta a costi meno prevedibili. Il sistema elabora quantità enormi di dati distribuendo il lavoro su migliaia di computer in parallelo.

Azure Synapse offre due modalità per gestire i carichi. Si può usare un’opzione serverless con risorse che si adattano automaticamente oppure configurare pool dedicati sotto controllo diretto. Questa flessibilità consente di scegliere l’approccio migliore per i diversi tipi di lavoro. La piattaforma include anche ottimizzazioni specifiche per i dati in Azure Data Lake.

Databricks utilizza cluster Apache Spark che possono crescere e ridursi automaticamente secondo necessità. Questi cluster sono particolarmente adatti a elaborare enormi quantità di dati in parallelo. La piattaforma include ottimizzazioni che velocizzano le query nel tempo imparando dalle prestazioni passate.

Elaborazione dei dati

Per le capacità di elaborazione, ogni piattaforma gestisce tipi di informazione differenti. Snowflake lavora bene con dati organizzati in tabelle e con dati semi-strutturati come file JSON, documenti XML e file Parquet. Redshift è più adatto a dati tradizionalmente organizzati in tabelle, con supporto di base per altri formati. BigQuery gestisce dati strutturati e semi-strutturati e può persino elaborare informazioni in tempo reale man mano che arrivano. 

Azure Synapse può lavorare con dati sia strutturati sia completamente non strutturati grazie alle funzionalità Spark integrate. Databricks offre la massima flessibilità, riuscendo a elaborare qualsiasi tipo di dato, incluse immagini, video e altri formati complessi.

Ecco una tabella che riassume le differenze in termini di prestazioni e scalabilità:

Funzionalità e capacità

Ogni piattaforma offre funzionalità specifiche per diversi casi d’uso. Di seguito confrontiamo aree chiave come condivisione dati, sicurezza, integrazione e analytics.

Condivisione dati e collaborazione

Le capacità di condivisione e collaborazione sui dati sono diventate essenziali, consentendo alle organizzazioni di scambiare in sicurezza informazioni con partner, clienti e pubblico. Le piattaforme offrono approcci vari, dagli exchange in stile marketplace all’accesso diretto cross-account, con diversi compromessi in termini di flessibilità, sicurezza e facilità d’uso.

Snowflake offre un marketplace dati sicuro in cui le organizzazioni possono condividere e monetizzare i propri asset. L’architettura unica consente ai provider di condividere l’accesso ai dati senza copiarli o spostarli fisicamente, riducendo i costi di storage e mantenendo i dati aggiornati. I provider possono creare listing con brand e gestire gli accessi tramite secure clean room.

Redshift abilita la condivisione dei dati tra account AWS tramite i datashare di Redshift. Le organizzazioni possono condividere dati live in sola lettura tra database, account e region AWS, consentendo ai team di accedere direttamente dai propri cluster senza copiare o spostare i dati. Tuttavia, la condivisione è limitata all’ecosistema AWS.

BigQuery offre accesso a centinaia di dataset pubblici in vari ambiti come economia, sanità e scienza. Le organizzazioni possono condividere dataset tra diversi progetti Google Cloud mantenendo controlli di accesso granulari. La piattaforma supporta anche la condivisione in tempo reale tramite API di streaming e integrazione pub/sub.

Azure Synapse lavora con Azure Data Share per facilitare la condivisione sicura tra organizzazioni. Supporta la condivisione sia di snapshot sia di modifiche incrementali, con aggiornamenti automatici per i destinatari quando sono disponibili nuovi dati. Il servizio gestisce il movimento dei dati e la sicurezza sottostante.

Databricks ha creato il protocollo aperto Delta Sharing che abilita la condivisione di dati in formato Delta Lake con qualsiasi piattaforma di calcolo. Questo approccio vendor-neutral consente di condividere dati con i partner indipendentemente dalla tecnologia usata. Il protocollo supporta scenari di condivisione sia batch sia in streaming.

Sicurezza e governance

Sicurezza e governance sono priorità cruciali per le moderne piattaforme dati, con ciascun vendor che offre funzionalità complete per proteggere i dati sensibili e garantire la conformità normativa. Queste piattaforme forniscono autenticazione, crittografia, controlli di accesso e auditing robusti per mantenere la sicurezza dei dati abilitando al contempo un accesso e una condivisione appropriati.

L’autenticazione va oltre la semplice coppia username/password. Snowflake supporta il Single Sign-On tramite provider d’identità come Okta e Azure AD. La Multi-Factor Authentication aggiunge un ulteriore livello di sicurezza tramite app di autenticazione o token hardware. OAuth abilita l’accesso API sicuro, mentre l’autenticazione a coppie di chiavi consente l’uso con strumenti e script automatizzati.

Redshift sfrutta AWS Identity and Access Management (IAM) per autenticazione e controllo degli accessi. Supporta la federazione con directory aziendali e impone la crittografia SSL/TLS per tutte le connessioni. Le organizzazioni possono definire permessi granulati a livello di database, tabella e colonna.

BigQuery utilizza Google Cloud IAM per la gestione degli accessi e VPC Service Controls per creare perimetri di sicurezza attorno alle risorse. Le organizzazioni possono limitare gli IP autorizzati all’accesso e imporre policy a livello organizzativo. La piattaforma mantiene log di audit dettagliati di tutti gli accessi.

Synapse si integra con Azure Active Directory per la gestione delle identità. Fornisce sicurezza a livello di colonna e riga per limitare i dati visibili agli utenti. Include strumenti integrati per la discovery e la classificazione dei dati sensibili.

Databricks Enterprise Security include SCIM per il provisioning automatico degli utenti, Unity Catalog per il controllo centralizzato degli accessi e audit logging. Le organizzazioni possono imporre requisiti di crittografia e gestire i secret in modo sicuro tramite key vault.

Capacità di integrazione

Le capacità di integrazione sono un elemento distintivo cruciale, determinando quanto facilmente una piattaforma si connette con altri strumenti e servizi nello stack tecnologico aziendale. Ogni piattaforma offre approcci diversi: connettori nativi, supporto API e compatibilità con i linguaggi di programmazione.

Snowflake Snowpark fornisce connettori predefiniti per i principali tool BI come Tableau, Power BI e Looker. Supporta i principali linguaggi di programmazione, tra cui Python, Java, Node.js e Go tramite librerie client ufficiali. La piattaforma può interrogare direttamente dati in cloud storage in formati come JSON, Avro e Parquet.

Redshift si integra profondamente con l’ecosistema AWS. Può caricare dati direttamente da S3, utilizzare AWS Glue per workflow ETL e connettersi con EMR per l’elaborazione big data. Funziona con AWS DMS per la migrazione dei database e AWS Backup per il disaster recovery.

BigQuery si integra perfettamente con gli altri servizi Google Cloud. Può interrogare dati direttamente da Cloud Storage, elaborare streaming tramite Dataflow e integrarsi con strumenti operativi come Cloud Monitoring. Supporta query federate su più sorgenti.

Synapse offre integrazione nativa con l’ecosistema Microsoft, inclusi Power BI, Azure ML e Azure Data Factory. Può elaborare dati in Azure Data Lake Storage e integrarsi con Azure Purview per la governance. Include strumenti di sviluppo integrati tramite Azure Synapse Studio.

Databricks sfrutta l’ampio ecosistema Apache Spark per l’elaborazione e l’analisi dei dati. Si integra con MLflow per la gestione del ciclo di vita del machine learning e con Delta Lake per uno storage affidabile. Supporta l’esecuzione di container personalizzati e la connessione a sorgenti dati esterne.

Analytics e machine learning

Le capacità di analytics e machine learning sono ormai essenziali, poiché le organizzazioni cercano insight e applicazioni intelligenti. Le piattaforme offrono livelli differenti di funzionalità integrate, dalle analytics SQL di base al deep learning avanzato, oltre a integrazioni con strumenti e framework ML specializzati.

Snowflake Cortex offre un framework di programmazione per l’elaborazione dati e il machine learning. È possibile scrivere UDF e stored procedure in Python, Java o Scala che girano direttamente su Snowflake. La piattaforma include runtime ottimizzati per i framework ML più diffusi e supporta il deployment dei modelli come UDF.

Redshift si integra con Amazon SageMaker per il machine learning. Si possono addestrare modelli sui dati in Redshift e distribuirli per l’inferenza in-database. La piattaforma include funzioni ML integrate per attività comuni come forecasting e rilevamento anomalie.

BigQuery fornisce funzionalità ML native tramite training e predizione basati su SQL. È possibile creare modelli per classificazione, regressione, forecasting e altro senza spostare i dati. La piattaforma si integra con Vertex AI per workflow ML avanzati e deployment dei modelli.

Synapse combina analytics basate su SQL e Spark con supporto integrato ad Azure ML. È possibile sviluppare soluzioni ML end-to-end con notebook, creare esperimenti AutoML e distribuire modelli per lo scoring in tempo reale. La piattaforma include gestione integrata dei modelli ML.

Databricks offre capacità ML complete grazie all’integrazione con MLflow. Si possono tracciare esperimenti, impacchettare il codice in run riproducibili e distribuire modelli come API REST. Include librerie di deep learning ottimizzate e supporto per training distribuito.

Prezzi e gestione dei costi

La gestione dei costi e i modelli di prezzo sono fattori critici nella valutazione delle piattaforme dati in ambito enterprise. Ogni piattaforma adotta un approccio diverso a prezzi e ottimizzazione dei costi, con gradi variabili di flessibilità e trasparenza nella fatturazione.

Modelli di prezzo

Snowflake utilizza un modello di prezzo flessibile basato sul consumo che separa i costi di storage e calcolo. Lo storage è addebitato in base al volume effettivo archiviato dopo la compressione, mentre le risorse di calcolo sono fatturate al secondo in base all’uso dei warehouse virtuali. Questo modello consente di scalare istantaneamente e pagare solo l’uso effettivo.

Redshift segue una struttura più tradizionale basata sulle istanze, in cui si paga per le istanze EC2 che alimentano i cluster. Per ridurre i costi si possono acquistare reserved instances con impegni di 1 o 3 anni che offrono sconti significativi rispetto all’on-demand. I tipi di istanza determinano capacità di calcolo e storage.

BigQuery offre due opzioni principali. Il modello on-demand addebita separatamente storage e query, con costi delle query basati sui dati elaborati. In alternativa, si può scegliere un prezzo flat-rate con slot riservati per una maggiore prevedibilità. Entrambi i modelli includono quote free tier per carichi ridotti.

Azure Synapse Analytics offre due modelli d’acquisto: Database Transaction Units (DTU), che raggruppano risorse di calcolo, storage e I/O, oppure il pricing basato su vCore che consente di scalare separatamente calcolo e storage. Il modello vCore offre controllo più granulare ma richiede una gestione più attiva.

Databricks addebita in base al tempo di calcolo dei cluster più il consumo di Databricks Units (DBU). Le DBU misurano la potenza di elaborazione utilizzata dai vari tipi di istanza e configurazioni. Le funzionalità premium e i controlli di sicurezza avanzati comportano costi aggiuntivi in base alle dimensioni del deployment.

Funzionalità di ottimizzazione dei costi

La sospensione automatica delle risorse di calcolo aiuta a ridurre la spesa inutile. Snowflake sospende automaticamente i warehouse virtuali dopo un periodo di inattività. Allo stesso modo, Synapse può mettere in pausa i pool SQL dedicati e i cluster Databricks possono spegnersi quando sono inattivi. Ciò evita la fatturazione per tempo di calcolo non utilizzato mantenendo un rapido ripristino.

L’ottimizzazione dello storage tramite compressione è una funzionalità fondamentale di risparmio costi su tutte le piattaforme. Ogni vendor implementa algoritmi proprietari — Snowflake usa micro-partizionamento e clustering automatici, Redshift impiega encoding di compressione colonnare, BigQuery ottimizza automaticamente lo storage, Synapse offre compressione rowstore e columnstore, e Databricks sfrutta l’ottimizzazione Delta Lake.

Gli strumenti di ottimizzazione delle prestazioni delle query aiutano a ridurre i costi di elaborazione con esecuzioni più efficienti. Snowflake fornisce profiling delle query e viste materializzate. Redshift offre strumenti di pianificazione delle query e gestione dei carichi. BigQuery include consigli di ottimizzazione delle query. Synapse Analytics fornisce piani di esecuzione e statistiche. Databricks offre l’ottimizzazione del motore Photon e il caching delle query.

Vantaggi competitivi di Snowflake

Con così tante piattaforme dati disponibili, è importante capire cosa distingue ciascuna. Ogni piattaforma ha i propri punti di forza, che la rendono più o meno adatta in base alle esigenze della tua organizzazione.

Punti di forza di Snowflake

Ecco cosa fa emergere Snowflake rispetto ai competitor: 

1. Architettura multi-cloud

Oltre al semplice supporto per più cloud, Snowflake consente un’integrazione fluida degli asset dati tra provider. Le organizzazioni possono mantenere standard di governance lasciando ai reparti la libertà di usare il cloud preferito. La piattaforma gestisce la complessità delle operazioni cross-cloud, tra cui ottimizzazione dei trasferimenti, allineamento dei protocolli di sicurezza e tuning delle prestazioni tra provider.

2. Separazione delle risorse

L’architettura disaccoppiata consente una gestione granulare delle risorse impossibile per i data warehouse tradizionali. Se il marketing esegue analisi pesanti mentre la finanza produce i report di fine mese, i carichi restano completamente isolati. I costi di storage rimangono ottimizzati poiché i dati esistono in un unico luogo, mentre l’uso del compute di ciascun reparto è tracciato separatamente per una rendicontazione precisa.

3. Innovazione nel marketplace dei dati

Il marketplace trasforma il modo in cui le organizzazioni monetizzano e condividono gli asset dati. Le aziende sanitarie possono scambiarsi insight sui pazienti mantenendo la conformità HIPAA. I retailer possono offrire dati di inventario in tempo reale ai fornitori senza processi ETL complessi. Le istituzioni finanziarie possono creare nuove linee di ricavo impacchettando e vendendo dati transazionali anonimizzati tramite clean room sicure.

4. Gestione semplificata

Le funzionalità di automazione vanno oltre la manutenzione di base. Quando cambiano i pattern di query, il clustering si adatta automaticamente senza intervento del DBA. Il time travel si integra con le policy di governance per garantire la conformità in automatico. Lo zero-copy cloning abilita ambienti di test istantanei per gli sviluppatori mantenendo stabili i costi di storage. Il failover regionale avviene automaticamente secondo regole di business continuity personalizzabili.

Aree di miglioramento

Pur offrendo vantaggi convincenti, è importante conoscere i potenziali svantaggi e le aree in cui la piattaforma può evolvere per servire meglio i clienti:

1. Limitazioni attuali

Per le organizzazioni con esigenze dati semplici, l’architettura sofisticata può comportare costi operativi più alti. L’elaborazione di grandi volumi di immagini o video richiede workaround per il supporto nativo limitato. Le stored procedure complesse possono incontrare colli di bottiglia prestazionali rispetto ai database tradizionali. È necessario valutare attentamente i tier di prezzo, poiché alcune funzionalità di sicurezza essenziali richiedono abbonamenti premium.

2. Opportunità di sviluppo

Sebbene esistano funzioni ML di base, mancano capacità avanzate come training e deployment automatici dei modelli. Il processing in tempo reale ha margini di miglioramento, in particolare per requisiti di latenza sotto il secondo. Gli strumenti di trasformazione potrebbero gestire meglio strutture dati gerarchiche complesse. La piattaforma potrebbe ampliare il supporto a tipi dati emergenti come database a grafo e dati spaziali. Le grandi imprese necessitano di strumenti più sofisticati per ottimizzare i costi tra più unità di business e pattern di utilizzo.

L’impatto di queste caratteristiche varia per dimensione dell’organizzazione e caso d’uso. Le piccole aziende beneficiano della gestione semplificata ma devono monitorare attentamente i costi. Le grandi imprese possono sfruttare le sofisticate capacità multi-cloud ma necessitano di risorse dedicate all’ottimizzazione. Le realtà data-driven possono creare nuove linee di ricavo tramite il marketplace garantendo la conformità normativa.

Conclusione

Snowflake si distingue per l’architettura multi-cloud, la gestione efficiente delle risorse e un marketplace dei dati in crescita. Semplifica l’integrazione cross-cloud, ma con considerazioni su tipi di dati specializzati, analytics avanzate e gestione dei costi.

Man mano che Snowflake evolve, l’innovazione continua aiuterà a colmarne le limitazioni. Le organizzazioni che valutano con attenzione le proprie esigenze possono massimizzarne i benefici gestendo in modo strategico costi e risorse.

Se Snowflake è la scelta giusta per la tua organizzazione, avrai bisogno di una gamma di materiali di formazione e apprendimento. Ecco alcune ottime risorse per iniziare: 

• Corso Introduction to Snowflake
• Snowflake Tutorial for Beginners: dall’architettura all’esecuzione dei database
• Corso Introduction to Data Modeling in Snowflake
• How to Learn Snowflake in 2025: guida completa
• Qual è la migliore certificazione Snowflake per il 2025? Scegli il percorso giusto