Google BigQuery und Snowflake gehören zu den beliebtesten Cloud-Data-Warehouses. Beide führen SQL auf riesigen Datenmengen aus, ohne dass Sie Server verwalten, beide speichern Daten günstig, und beide haben 2026 viel KI ergänzt. Die echten Unterschiede liegen darin, wie Sie bezahlen, in welcher Cloud Sie arbeiten und welche Hilfe Sie von KI erwarten. Die meisten Vergleiche im Netz sind ein oder zwei Jahre alt; dieser nutzt Preise und Funktionen vom November 2026.
Die beiden Modelle auf einen Blick
BigQuery
Standardmäßig serverlos- Rechenleistung
- Slots, automatisch geteilt und zugewiesen
- Preis
- pro gelesenem TiB oder Slot-Stunden mit Editionen
- Cloud
- Google Cloud (Omni für Daten auf AWS und Azure)
- KI
- Gemini in SQL-Funktionen, Datenagenten
- Nichts zu dimensionieren oder einzuschalten; Abfragen laufen einfach
- Großzügiges Gratiskontingent für kleine Teams
- Ein unbedachtes SELECT * auf einer großen Tabelle kostet echtes Geld
Ideal für Google-Cloud-Teams und spontane, schwankende Analysen.
Snowflake
Warehouses unter Ihrer Kontrolle- Rechenleistung
- virtuelle Warehouses, von XS bis 6XL
- Preis
- Credits pro Sekunde, solange ein Warehouse läuft
- Cloud
- AWS, Azure, Google Cloud und bald Oracle
- KI
- Cortex-Funktionen, Agenten CoCo und CoWork
- Sehr planbar, wenn Warehouses automatisch pausieren
- Starke Governance und Datenaustausch zwischen Unternehmen
- Ein vergessenes, laufendes Warehouse kostet weiter
Ideal für Multi-Cloud-Unternehmen und Teams, die Agenten mit Governance wollen.
Preise im direkten Vergleich
| BigQuery | Snowflake | |
|---|---|---|
| Abfrage-Rechenleistung | On demand: 6,25 Dollar pro gelesenem TiB, erstes TiB im Monat gratis. Oder Editionen: 0,04 (Standard), 0,06 (Enterprise), 0,10 (Enterprise Plus) Dollar pro Slot-Stunde | Credits: 2 (Standard), 3 (Enterprise), 4 (Business Critical) Dollar in den USA; 2,60 / 3,90 / 5,20 in Dublin und Frankfurt. Ein X-Small-Warehouse verbraucht 1 Credit pro Stunde, jede Größe verdoppelt |
| Abrechnungseinheit | Gelesene Bytes (mindestens 10 MB pro Abfrage) oder Slot-Sekunden | Pro Sekunde, mit 60 Sekunden Minimum bei jedem Warehouse-Start |
| Speicher | Etwa 0,023 Dollar pro GiB und Monat aktiv, etwa 0,016 langfristig, erste 10 GiB gratis | 23 Dollar pro TB und Monat on demand in den USA, weniger mit Kapazitätsverträgen |
| Gratiskontingent | 1 TiB Abfragen und 10 GiB Speicher jeden Monat | Nur 30-tägige Testphase |
| Versteckte Kosten | Vollständige Tabellenscans, Streaming-Inserts, BI Engine | Laufen gelassene Warehouses, serverlose Funktionen (Multiplikatoren bis 2x), Gen2-Warehouses mit 1,25 bis 1,35x |
Ein Rechenbeispiel
Ein kleines Analyseteam führt etwa 300 Abfragen pro Arbeitstag auf einem 2-TB-Datensatz aus. Jede Abfrage liest etwa 2 GiB, 22 Arbeitstage lesen also rund 13 TiB. Das sind beispielhafte Listenpreise vor Rabatten:
Annahmen: 13 TiB gelesen pro Monat; X-Small-Warehouse Snowflake Enterprise 6 Stunden am Tag an 22 Arbeitstagen aktiv, mit automatischer Pause. Ohne Speicher. Echte Kosten hängen stark von Abfragen und Warehouse-Einstellungen ab.
Für diese leichte, schwankende Last gewinnt BigQuery on demand klar: (13 − 1 Gratis-TiB) × 6,25 Dollar = 75 Dollar. Bei schweren, gleichmäßigen Lasten kippt das Bild: Wer täglich Hunderte TiB liest, zahlt on demand viel, und eine reservierte BigQuery-Edition oder ein gut eingestelltes Snowflake-Warehouse wird günstiger und planbarer. Testen Sie immer mit einer Woche Ihres eigenen Abfrageverlaufs.
KI-Funktionen im November 2026
- BigQuery: KI in SQL
- Funktionen wie AI.AGG (fasst eine Zeilengruppe nach einer Anweisung zusammen), AI.CHUNK_DOCUMENT, AI.TRANSLATE und AI.FORECAST mit TimesFM 3.0, angetrieben von Gemini-Modellen wie Gemini 4 Argon.
- BigQuery: Datenagenten
- Agenten für Conversational Analytics, die in natürlicher Sprache antworten, in Gemini Enterprise veröffentlicht werden können und jedes Gespräch protokollieren.
- Snowflake: Cortex
- KI-Funktionen in SQL, Cortex Search und Cortex Training zum Nachtrainieren offener Modelle mit Ihren Daten (Vorschau).
- Snowflake: Agenten
- CoCo für Data Engineers und CoWork für Fachanwender, jetzt in der Cloud und zeitgesteuert, mit Business Ontology (private Vorschau) für einheitliche Definitionen.
- Governance
- Das Cortex AI Gateway von Snowflake ergänzt Ausgabenlimits, Tracing und Missbrauchserkennung für Agenten; BigQuery setzt auf IAM und Dataplex von Google Cloud.
Kurz gesagt: Bei BigQuery fühlt sich KI wie ein paar zusätzliche SQL-Funktionen an, was Analysten liegt. Snowflake baut eine komplette Agentenplattform mit verwalteter Geschäftsschicht, passend für Unternehmen, die KI in allen Teams einsetzen wollen. Details in Snowflake Expedition 2026 und im BigQuery-Update vom Oktober.
Weitere wichtige Unterschiede
| BigQuery | Snowflake | |
|---|---|---|
| Offene Tabellenformate | Iceberg über BigLake und den Lakehouse-Runtime-Katalog | Verwaltete Iceberg-Tabellen, Iceberg-v3-Upgrades GA |
| Echtzeit | Streaming-Inserts und Storage Write API | Snowpipe Streaming bis 20 GB/s pro Tabelle; Interactive Analytics GA |
| Spark | Serverloses Spark über Google Cloud | Snowpark Connect führt Spark-Code auf Snowflake aus |
| BI | Looker, Looker Studio, Connected Sheets | Funktioniert mit jedem BI-Tool; Streamlit-Apps integriert |
| SQL-Dialekt | GoogleSQL, jetzt mit wiederverwendbaren Spaltenaliasen (optional) | Snowflake-SQL, nah an ANSI mit Extras wie QUALIFY |
So entscheiden Sie
- 1
Beginnen Sie bei Ihrer Cloud
Läuft fast alles in Google Cloud, ist BigQuery die natürliche Wahl. Bei AWS, Azure oder mehreren Clouds vermeidet Snowflake das Verschieben von Daten zwischen Clouds.
- 2
Schauen Sie auf Ihre Abfragen
Leichte, schwankende Nutzung spricht für BigQuery on demand. Schwere, gleichmäßige Nutzung spricht für reservierte Kapazität auf beiden Plattformen.
- 3
Klären Sie, welche KI-Hilfe Sie wollen
SQL-Funktionen für Analysten sprechen für BigQuery; verwaltete Agenten für das ganze Unternehmen für Snowflake.
- 4
Halten Sie Daten portabel
Speichern Sie große Tabellen in Apache Iceberg, damit später auch eine andere Engine sie lesen kann.
- 5
Testen Sie zwei Wochen lang
Laden Sie einen echten Datensatz, spielen Sie eine Woche Abfragen nach und vergleichen Sie Kosten und Tempo. Ergebnisse schlagen jeden Vergleichsartikel, auch diesen.
Testen Sie Ihr Wissen
1/3Wie rechnet BigQuery on demand Abfragen ab?
6,25 Dollar pro gelesenem TiB, das erste TiB jedes Monats ist gratis.
2/3Was kostet bei Snowflake weiter, wenn Sie es vergessen?
Stellen Sie die automatische Pause ein; abgerechnet wird pro Sekunde mit 60 Sekunden Minimum.
3/3Was hilft auf beiden Plattformen gegen Lock-in?
Beide unterstützen Iceberg, also können andere Engines dieselben Tabellen lesen.
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Weitere Vergleiche: Snowflake oder Databricks für KI-Agenten, Microsoft Fabric oder Databricks, Power BI oder Tableau und die richtige Datenbank wählen.
Quellen: BigQuery-Preise laut StackScored (April 2026) und BigQuery-Release-Notes (Oktober 2026); Snowflake-Credit- und Speicherpreise aus Snowflakes Verbrauchstabelle, zusammengefasst von AgentSQL (September 2026); Ankündigungen der Snowflake Expedition 2026 (3. November 2026). Listenpreise vor Rabatten, je nach Region verschieden; prüfen Sie vor der Budgetplanung die Preisseiten beider Anbieter.
Alessandro Ecclesie AgazziGeschrieben von Alessandro Ecclesie Agazzi, Analytics Engineer in London. Aktualisiert am 3 November 2026. Über mich