Google BigQuery et Snowflake font partie des entrepôts de données cloud les plus utilisés. Tous deux exécutent du SQL sur d'énormes volumes sans serveur à gérer, stockent les données à bas coût et ont beaucoup misé sur l'IA en 2026. Les vraies différences tiennent à la façon dont vous payez, au cloud que vous utilisez et au type d'aide de l'IA que vous voulez. La plupart des comparaisons en ligne ont un ou deux ans ; celle-ci utilise les prix et fonctions de novembre 2026.
Les deux modèles en un coup d'œil
BigQuery
Serverless par défaut- Calcul
- slots, partagés et alloués automatiquement
- Prix
- par TiB lu, ou slot-heures avec les éditions
- Cloud
- Google Cloud (Omni pour des données AWS et Azure)
- IA
- Gemini dans des fonctions SQL, agents de données
- Rien à dimensionner ni à démarrer ; les requêtes s'exécutent
- Offre gratuite généreuse pour les petites équipes
- Un SELECT * inattentif sur une grande table coûte cher
Idéal pour les équipes Google Cloud et l'analyse ponctuelle et irrégulière.
Snowflake
Des entrepôts que vous pilotez- Calcul
- entrepôts virtuels, de XS à 6XL
- Prix
- crédits à la seconde tant qu'un entrepôt tourne
- Cloud
- AWS, Azure, Google Cloud et bientôt Oracle
- IA
- fonctions Cortex, agents CoCo et CoWork
- Très prévisible quand les entrepôts se mettent en veille seuls
- Gouvernance solide et partage de données entre entreprises
- Un entrepôt oublié allumé continue de facturer
Idéal pour les entreprises multicloud et les équipes qui veulent des agents gouvernés.
Les prix côte à côte
| BigQuery | Snowflake | |
|---|---|---|
| Calcul des requêtes | À la demande : 6,25 dollars par TiB lu, premier TiB du mois gratuit. Ou éditions : 0,04 (Standard), 0,06 (Enterprise), 0,10 (Enterprise Plus) dollar par slot-heure | Crédits : 2 (Standard), 3 (Enterprise), 4 (Business Critical) dollars aux États-Unis ; 2,60 / 3,90 / 5,20 à Dublin et Francfort. Un entrepôt X-Small consomme 1 crédit par heure, et chaque taille double |
| Unité de facturation | Octets lus (10 Mo minimum par requête) ou slot-secondes | À la seconde, avec 60 secondes minimum à chaque démarrage d'entrepôt |
| Stockage | Environ 0,023 dollar par Gio et par mois actif, environ 0,016 à long terme, 10 premiers Gio gratuits | 23 dollars par To et par mois à la demande aux États-Unis, moins avec un contrat de capacité |
| Offre gratuite | 1 TiB de requêtes et 10 Gio de stockage chaque mois | Essai de 30 jours seulement |
| Coûts cachés à surveiller | Lectures de tables entières, insertions en streaming, BI Engine | Entrepôts laissés allumés, fonctions serverless (multiplicateurs jusqu'à 2x), entrepôts Gen2 à 1,25 à 1,35x |
Un exemple concret
Une petite équipe d'analyse lance environ 300 requêtes par jour ouvré sur un jeu de données de 2 To. Chaque requête lit environ 2 Gio, donc 22 jours ouvrés lisent à peu près 13 TiB. Ce sont des prix catalogue indicatifs, avant remises :
Hypothèses : 13 TiB lus par mois ; entrepôt X-Small Snowflake Enterprise actif 6 heures par jour sur 22 jours ouvrés, avec mise en veille automatique. Stockage exclu. Les coûts réels dépendent beaucoup de l'écriture des requêtes et du réglage des entrepôts.
Pour cette charge légère et irrégulière, BigQuery à la demande l'emporte facilement : (13 − 1 TiB gratuit) × 6,25 dollars = 75 dollars. La situation s'inverse pour des charges lourdes et constantes : lire des centaines de TiB par jour rend la demande coûteuse, et une édition BigQuery réservée ou un entrepôt Snowflake bien réglé devient moins cher et plus prévisible. Testez toujours avec une semaine de votre propre historique de requêtes.
Les fonctions d'IA en novembre 2026
- BigQuery : l'IA dans le SQL
- Des fonctions comme AI.AGG (résumer un groupe de lignes selon une consigne), AI.CHUNK_DOCUMENT, AI.TRANSLATE et AI.FORECAST avec TimesFM 3.0, basées sur des modèles Gemini dont Gemini 4 Argon.
- BigQuery : agents de données
- Des agents de conversational analytics qui répondent en langage naturel, peuvent être publiés dans Gemini Enterprise et journalisent chaque conversation.
- Snowflake : Cortex
- Fonctions d'IA en SQL, Cortex Search, et Cortex Training pour post-entraîner des modèles ouverts sur vos données (préversion).
- Snowflake : agents
- CoCo pour les data engineers et CoWork pour les métiers, désormais dans le cloud et planifiables, avec Business Ontology (préversion privée) pour garder des définitions cohérentes.
- Gouvernance
- Le Cortex AI Gateway de Snowflake ajoute plafonds de dépenses, traçage et détection d'abus pour les agents ; BigQuery s'appuie sur IAM et Dataplex de Google Cloud.
En bref : BigQuery fait de l'IA quelques fonctions SQL de plus, ce qui convient aux analystes. Snowflake construit une vraie plateforme d'agents avec une couche métier gouvernée, adaptée aux entreprises qui veulent l'IA au travail dans toutes les équipes. Voir Snowflake Expedition 2026 et la mise à jour BigQuery d'octobre pour le détail.
Les autres différences qui comptent
| BigQuery | Snowflake | |
|---|---|---|
| Formats de table ouverts | Iceberg via BigLake et le catalogue Lakehouse runtime | Tables Iceberg gérées, mises à niveau Iceberg v3 en GA |
| Temps réel | Insertions en streaming et Storage Write API | Snowpipe Streaming jusqu'à 20 Go/s par table ; Interactive Analytics en GA |
| Spark | Spark serverless via Google Cloud | Snowpark Connect exécute du code Spark sur Snowflake |
| BI | Looker, Looker Studio, Connected Sheets | Fonctionne avec tout outil de BI ; applications Streamlit intégrées |
| Dialecte SQL | GoogleSQL, désormais avec des alias de colonnes réutilisables (à activer) | SQL Snowflake, proche de l'ANSI avec des extras comme QUALIFY |
Comment choisir
- 1
Partez de votre cloud
Si presque tout tourne sur Google Cloud, BigQuery s'impose naturellement. Sur AWS ou Azure, ou en multicloud, Snowflake évite de déplacer les données entre clouds.
- 2
Regardez vos requêtes
Un usage léger et irrégulier favorise BigQuery à la demande. Un usage lourd et constant favorise la capacité réservée, sur l'une ou l'autre plateforme.
- 3
Décidez de l'aide de l'IA souhaitée
Des fonctions SQL pour les analystes mènent à BigQuery ; des agents gouvernés pour toute l'entreprise mènent à Snowflake.
- 4
Gardez des données portables
Stockez les grandes tables en Apache Iceberg pour qu'un autre moteur puisse les lire plus tard.
- 5
Faites un essai de deux semaines
Chargez un vrai jeu de données, rejouez une semaine de requêtes et comparez coût et vitesse. Les résultats valent mieux que n'importe quel comparatif, y compris celui-ci.
Testez vos connaissances
1/3Comment BigQuery à la demande facture-t-il les requêtes ?
C'est 6,25 dollars par TiB lu, le premier TiB de chaque mois étant gratuit.
2/3Qu'est-ce qui continue de facturer sur Snowflake si vous l'oubliez ?
Activez la mise en veille automatique : la facturation est à la seconde, avec 60 secondes minimum.
3/3Qu'est-ce qui aide à éviter l'enfermement sur les deux plateformes ?
Les deux prennent en charge Iceberg, donc d'autres moteurs peuvent lire les mêmes tables.
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Autres comparatifs : Snowflake ou Databricks pour les agents IA, Microsoft Fabric ou Databricks, Power BI ou Tableau et comment choisir une base de données.
Sources : prix BigQuery relevés par StackScored (avril 2026) et notes de version BigQuery (octobre 2026) ; prix des crédits et du stockage Snowflake d'après la table de consommation de Snowflake résumée par AgentSQL (septembre 2026) ; annonces de Snowflake Expedition 2026 (3 novembre 2026). Prix catalogue avant remises, variables selon la région ; vérifiez les pages tarifaires des deux éditeurs avant de budgéter.
Alessandro Ecclesie AgazziÉcrit par Alessandro Ecclesie Agazzi, analytics engineer à Londres. Mis à jour le 3 novembre 2026. À propos