Google BigQuery y Snowflake son dos de los almacenes de datos en la nube más usados. Ambos ejecutan SQL sobre enormes volúmenes sin servidores que gestionar, ambos guardan los datos a bajo coste y ambos añadieron mucha IA en 2026. Las diferencias reales están en cómo pagas, en qué nube trabajas y qué tipo de ayuda de IA quieres. La mayoría de las comparaciones en internet tienen uno o dos años; esta usa precios y funciones de noviembre de 2026.
Los dos modelos de un vistazo
BigQuery
Serverless por defecto- Cómputo
- slots, compartidos y asignados automáticamente
- Precio
- por TiB leído, u horas de slot con las ediciones
- Nube
- Google Cloud (Omni para datos en AWS y Azure)
- IA
- Gemini en funciones SQL, agentes de datos
- Nada que dimensionar ni encender; las consultas simplemente se ejecutan
- Nivel gratuito generoso para equipos pequeños
- Un SELECT * descuidado sobre una tabla grande cuesta dinero de verdad
Ideal para equipos en Google Cloud y análisis puntuales e irregulares.
Snowflake
Almacenes que tú controlas- Cómputo
- almacenes virtuales, de XS a 6XL
- Precio
- créditos por segundo mientras un almacén está encendido
- Nube
- AWS, Azure, Google Cloud y pronto Oracle
- IA
- funciones Cortex, agentes CoCo y CoWork
- Muy previsible cuando los almacenes se suspenden solos
- Gobierno sólido e intercambio de datos entre empresas
- Un almacén olvidado encendido sigue facturando
Ideal para empresas multinube y equipos que quieren agentes con gobierno.
Precios, uno al lado del otro
| BigQuery | Snowflake | |
|---|---|---|
| Cómputo de consultas | Bajo demanda: 6,25 dólares por TiB leído, primer TiB del mes gratis. O ediciones: 0,04 (Standard), 0,06 (Enterprise), 0,10 (Enterprise Plus) dólares por hora de slot | Créditos: 2 (Standard), 3 (Enterprise), 4 (Business Critical) dólares en EE. UU.; 2,60 / 3,90 / 5,20 en Dublín y Fráncfort. Un almacén X-Small usa 1 crédito por hora, y cada tamaño lo duplica |
| Unidad de facturación | Bytes leídos (mínimo 10 MB por consulta) o segundos de slot | Por segundo, con un mínimo de 60 segundos cada vez que arranca un almacén |
| Almacenamiento | Unos 0,023 dólares por GiB al mes activo, unos 0,016 a largo plazo, primeros 10 GiB gratis | 23 dólares por TB al mes bajo demanda en EE. UU., menos con contratos de capacidad |
| Nivel gratuito | 1 TiB de consultas y 10 GiB de almacenamiento cada mes | Solo prueba de 30 días |
| Costes ocultos que vigilar | Lecturas de tablas completas, inserciones en streaming, BI Engine | Almacenes encendidos sin uso, funciones serverless (multiplicadores de hasta 2x), almacenes Gen2 a 1,25-1,35x |
Un ejemplo práctico
Un pequeño equipo de análisis lanza unas 300 consultas por día laborable sobre un conjunto de datos de 2 TB. Cada consulta lee unos 2 GiB, así que 22 días laborables leen unos 13 TiB. Son precios de lista orientativos, antes de descuentos:
Supuestos: 13 TiB leídos al mes; almacén X-Small de Snowflake Enterprise activo 6 horas al día durante 22 días laborables, con suspensión automática. Sin almacenamiento. Los costes reales dependen mucho de cómo se escriben las consultas y se configuran los almacenes.
Con esta carga ligera e irregular, BigQuery bajo demanda gana con facilidad: (13 − 1 TiB gratis) × 6,25 dólares = 75 dólares. El panorama cambia con cargas pesadas y constantes: leer cientos de TiB al día encarece el modo bajo demanda, y una edición de BigQuery reservada o un almacén de Snowflake bien ajustado sale más barato y previsible. Prueba siempre con una semana de tu propio historial de consultas.
Funciones de IA en noviembre de 2026
- BigQuery: IA en SQL
- Funciones como AI.AGG (resume un grupo de filas siguiendo una instrucción), AI.CHUNK_DOCUMENT, AI.TRANSLATE y AI.FORECAST con TimesFM 3.0, basadas en modelos Gemini como Gemini 4 Argon.
- BigQuery: agentes de datos
- Agentes de conversational analytics que responden en lenguaje natural, se pueden publicar en Gemini Enterprise y registran cada conversación.
- Snowflake: Cortex
- Funciones de IA en SQL, Cortex Search y Cortex Training para hacer post-entrenamiento de modelos abiertos con tus datos (versión preliminar).
- Snowflake: agentes
- CoCo para ingenieros de datos y CoWork para usuarios de negocio, ahora en la nube y programables, con Business Ontology (versión preliminar privada) para mantener definiciones coherentes.
- Gobierno
- El Cortex AI Gateway de Snowflake añade límites de gasto, trazas y detección de abusos para agentes; BigQuery se apoya en IAM y Dataplex de Google Cloud.
En resumen: en BigQuery la IA parece unas cuantas funciones SQL más, lo que encaja con los analistas. Snowflake construye una plataforma completa de agentes con una capa de negocio gobernada, adecuada para empresas que quieren IA trabajando en todos los equipos. Más detalles en Snowflake Expedition 2026 y en la actualización de BigQuery de octubre.
Otras diferencias que importan
| BigQuery | Snowflake | |
|---|---|---|
| Formatos de tabla abiertos | Iceberg mediante BigLake y el catálogo Lakehouse runtime | Tablas Iceberg gestionadas, actualizaciones a Iceberg v3 en GA |
| Tiempo real | Inserciones en streaming y Storage Write API | Snowpipe Streaming hasta 20 GB/s por tabla; Interactive Analytics en GA |
| Spark | Spark serverless en Google Cloud | Snowpark Connect ejecuta código Spark en Snowflake |
| BI | Looker, Looker Studio, Connected Sheets | Funciona con cualquier herramienta de BI; apps de Streamlit integradas |
| Dialecto SQL | GoogleSQL, ahora con alias de columna reutilizables (opcional) | SQL de Snowflake, cercano a ANSI con extras como QUALIFY |
Cómo elegir
- 1
Empieza por tu nube
Si casi todo funciona en Google Cloud, BigQuery es la opción natural. Si usas AWS, Azure o varias nubes, Snowflake evita mover datos entre nubes.
- 2
Mira tus consultas
Un uso ligero e irregular favorece BigQuery bajo demanda. Un uso intenso y constante favorece la capacidad reservada en cualquiera de las dos.
- 3
Decide qué ayuda de IA quieres
Funciones SQL para analistas apuntan a BigQuery; agentes gobernados para toda la empresa, a Snowflake.
- 4
Mantén los datos portables
Guarda las tablas grandes en Apache Iceberg para que otro motor pueda leerlas más adelante.
- 5
Haz una prueba de dos semanas
Carga un conjunto de datos real, repite una semana de consultas y compara coste y velocidad. Los resultados valen más que cualquier artículo comparativo, incluido este.
Pon a prueba lo que has aprendido
1/3¿Cómo cobra las consultas BigQuery bajo demanda?
Son 6,25 dólares por TiB leído, con el primer TiB de cada mes gratis.
2/3¿Qué sigue facturando en Snowflake si te olvidas?
Activa la suspensión automática: se factura por segundo con un mínimo de 60 segundos.
3/3¿Qué ayuda a evitar la dependencia en ambas plataformas?
Las dos admiten Iceberg, así que otros motores pueden leer las mismas tablas.
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Más comparaciones: Snowflake frente a Databricks para agentes de IA, Microsoft Fabric frente a Databricks, Power BI frente a Tableau y cómo elegir una base de datos.
Fuentes: precios de BigQuery registrados por StackScored (abril de 2026) y notas de versión de BigQuery (octubre de 2026); precios de créditos y almacenamiento de Snowflake según su tabla de consumo, resumida por AgentSQL (septiembre de 2026); anuncios de Snowflake Expedition 2026 (3 de noviembre de 2026). Precios de lista antes de descuentos, que varían por región; consulta las páginas de precios de ambos proveedores antes de presupuestar.
Alessandro Ecclesie AgazziEscrito por Alessandro Ecclesie Agazzi, analytics engineer en Londres. Actualizado el 3 de noviembre de 2026. Sobre mí