Redshift vs BigQuery: ¿cuál elegir?

En el mundo de los datos, la elección de dónde guardar toda esa información es un dilema importante. Imagina que tienes un montón de datos, y quieres encontrar una manera rápida y eficiente de organizarlos para obtener respuestas oportunas; aquí es donde entran en juego las bases de datos columnares, una forma ingeniosa de hacer que todo funcione más veloz.

En lugar de guardar los datos como en una lista de compras, donde cada fila es un elemento completo, las bases de datos columnares los almacenan más como un conjunto de columnas (como una hoja de cálculo). Esto suena técnico, pero básicamente hace que las búsquedas y el análisis sean mucho más rápidos y precisos.

En este artículo, te contaremos sobre dos gigantes en el mundo de las bases de datos columnares: Amazon Redshift y Google BigQuery. Vamos a explorar lo que las hace especiales, ver cómo se desempeñan, cuál es su valor y, al final, ayudarte a decidir cuál podría ser la mejor opción para ti. 

Almacena tus datos de manera inteligente

Estamos viviendo en una época en la que los datos están por todas partes. Cada clic, cada compra en línea, cada like en una foto de gatos (son tan adorables), está generando datos. Y no son solo unos cuantos datos, estamos hablando de montañas y montañas de información.

Ahora, la parte interesante es qué haces con todos esos datos (aquí es donde entra en juego el almacenamiento y análisis de datos). Imagina tener una habitación llena de cosas, pero todo está súper organizado y puedes encontrar lo que necesitas en un abrir y cerrar de ojos; eso es básicamente lo que queremos con los datos: almacenarlos de manera inteligente y poder sacar información valiosa.

Y aquí está el truco: elegir la plataforma adecuada es como tener la herramienta perfecta para el trabajo. ¿Quieres una base de datos que sea rápida? ¿O prefieres algo que sea más fácil de escalar? La elección de la plataforma correcta para tu negocio te ayudará a maximizar el rendimiento y la eficiencia.

Redshift vs BigQuery: características relevantes

Tanto Amazon Redshift como Google BigQuery son buenas opciones dentro del mundo de los datos, pero cada uno con sus propios trucos. La elección entre ellos depende de qué necesites exactamente en tu negocio. Veamos a detalle cada uno:

1.Redshift

Imagina una biblioteca gigante donde todos los libros están organizados por género, y puedes encontrar lo que sea en un abrir y cerrar de ojos. Así es básicamente como funciona Amazon Redshift. Guarda los datos en columnas (sí, como en una hoja de cálculo), lo cual hace que buscar sea bastante rápido.

-Puntos fuertes: lo que hace brillar a Redshift es su capacidad para manejar enormes cantidades de datos. Además:

1. Está ampliamente adoptado por la comunidad.
2. Posee una fácil administración y gestión de roles.

-Casos de uso comunes: ¿dónde se luce realmente Redshift? En negocios que necesitan hacer análisis profundos, como seguir la pista de las ventas, entender el comportamiento del usuario o cualquier cosa que involucre desmenuzar un montón de datos y sacar conclusiones brillantes.

-Rendimiento en consultas: Redshift responde rápidamente, como un asistente que siempre está listo para ayudar. Encuentra la info en un abrir y cerrar de ojos. Pero, ten en cuenta que si le pides demasiadas cosas al mismo tiempo, podría tomarse un poquito más de tiempo.

-Escalabilidad: imagina que necesitas más espacio para tus cosas. Redshift puede crecer hacia arriba, manejando más carga en un solo lugar. Pero, si esperas tener un montón de cosas, tal vez sea más complicado.

-Modelo de precios: pagas por la cantidad de almacenamiento que usas y por la cantidad de datos que procesas. Así que, si tienes una tonelada de datos, el costo podría subir.

Sin embargo, en su versión gratuita puedes contar con 300$ por 90 días (donde podrás iniciar-apagar-escalar-desescalar capacidad). También contarás con 750 horas al mes por 60 días, con un nodo DC.2 large de 160GB de almacenamiento.

-Compatibilidad e integración: se lleva bien con otros servicios de Amazon, como S3 y EMR. 

-Características de seguridad: encriptación, autenticación sólida y control de acceso. 

2.Google BigQuery

Es un servicio en la nube de Google, entendiéndose así como una base de datos que está optimizada para consultar un gran volumen de datos (separa el almacenamiento de las consultas, por lo que posteriormente te ayuda a analizar esta información).

-Puntos fuertes:

BigQuery es como un salón donde todos son bienvenidos. Puede manejar toneladas de datos y es genial para colaborar; además, la forma en que factura es interesante, solo pagas por lo que usas.

Además uno de sus beneficios es el procesamiento en paralelo, el cual tiene múltiples nodos, de manera que particiona automáticamente la info que deseas visualizar para acceder más rápido a ella.

-Casos de uso comunes:

BigQuery brilla en empresas que quieren hacer análisis en tiempo real, o en proyectos donde la colaboración y la flexibilidad son clave. 

Es brillante en la parte analítica para la creación de un datawarehouse y el BI (business intelligence).

-Rendimiento en consultas: BigQuery es como un “mago” que ya sabe lo que vas a preguntar antes de que lo hagas. Puedes lanzarle preguntas una tras otra, y siempre parece tener una respuesta lista.

-Escalabilidad: BigQuery puede expandirse fácilmente para manejar más trabajo al mismo tiempo. Si tienes muchos datos y todos llegan al mismo tiempo, ¡no hay problema, hay espacio de sobra!

-Modelo de precios: consta de dos opciones:

1.Pago por almacenamiento + las consultas que realices.

2. Tasa fija (para empresas grandes con muchos datos)

Adicionalmente tiene la opción gratuita siempre y cuando seas un usuario nuevo en Google Cloud Platform, donde accederás a 1TBde consultas (querys) y 10GB de almacenamiento (mensualmente).

-Compatibilidad e integración: puedes integrarlo fácilmente con otras herramientas de Google como Sheets, Looker y Dataflow (ETL).

-Características de seguridad: usa encriptación y controles de acceso fuertes. 

¿Entonces cuál elijo, Redshift o BigQuery?

Después de sumergirnos en el universo de datos con Amazon Redshift y Google BigQuery, queda claro que ambos son jugadores fuertes. Las plataformas tienen trucos asombrosos: rendimiento rápido, manejo de datos masivos y capacidad para escalar según las necesidades.

Mirando el tema de precios, Redshift va por el camino directo, pagas por el almacenamiento y cuando trabajan tus datos. Mientras tanto, BigQuery introduce una onda más relajada, solo pagas por lo que realmente usas, nada más.

En términos de compatibilidad e integración, Redshift se integra perfectamente con el ecosistema de Amazon, mientras que BigQuery es el rey cuando se trata de colaborar con otros servicios de Google y más allá.

En cuanto a la seguridad, ambas plataformas demuestran un compromiso con la protección de los datos mediante sólidas características de seguridad y cumplimiento de normativas.

Nuestra recomendación

La elección entre Redshift y BigQuery realmente depende de tus gustos y necesidades. Si te gusta la onda de Amazon y necesitas una escalabilidad vertical sólida, Redshift es tu elección. 

Por otro lado, si prefieres la flexibilidad en los precios y te llevas bien con todo lo relacionado con Google, entonces BigQuery es para ti.

Al final, ambas plataformas son súper poderosas. La elección de la mejor herramienta dependerá de la naturaleza única de tu proyecto y las prioridades específicas de tu empresa, así que, ¡elige la opción que se alinee con tus objetivos y tu visión!