Google BigQuery e Snowflake sono due dei data warehouse in cloud più diffusi. Entrambi eseguono SQL su enormi quantità di dati senza server da gestire, entrambi conservano i dati a basso costo ed entrambi hanno aggiunto molta AI nel 2026. Le vere differenze sono come paghi, in quale cloud vivi e che tipo di aiuto dall'AI vuoi. La maggior parte dei confronti online ha uno o due anni; questo usa prezzi e funzioni di novembre 2026.
I due modelli in un colpo d'occhio
BigQuery
Serverless di base- Calcolo
- slot, condivisi e assegnati in automatico
- Prezzo
- per TiB letto, o slot-ora con le edizioni
- Cloud
- Google Cloud (Omni per dati su AWS e Azure)
- AI
- Gemini nelle funzioni SQL, agenti sui dati
- Niente da dimensionare o accendere; le query partono e basta
- Piano gratuito generoso per i team piccoli
- Un SELECT * distratto su una tabella grande costa soldi veri
Ideale per chi usa Google Cloud e per analisi ad hoc e discontinue.
Snowflake
Warehouse sotto il tuo controllo- Calcolo
- virtual warehouse, da XS a 6XL
- Prezzo
- crediti al secondo mentre un warehouse è acceso
- Cloud
- AWS, Azure, Google Cloud e presto Oracle
- AI
- funzioni Cortex, agenti CoCo e CoWork
- Molto prevedibile quando i warehouse si sospendono da soli
- Governance forte e condivisione dei dati tra aziende
- Un warehouse dimenticato acceso continua a fatturare
Ideale per aziende multi-cloud e team che vogliono agenti con governance.
Prezzi a confronto
| BigQuery | Snowflake | |
|---|---|---|
| Calcolo delle query | On-demand: 6,25 dollari per TiB letto, primo TiB al mese gratis. Oppure edizioni: 0,04 (Standard), 0,06 (Enterprise), 0,10 (Enterprise Plus) dollari per slot-ora | Crediti: 2 (Standard), 3 (Enterprise), 4 (Business Critical) dollari negli USA; 2,60 / 3,90 / 5,20 a Dublino e Francoforte. Un warehouse X-Small usa 1 credito l'ora, e ogni taglia raddoppia |
| Unità di fatturazione | Byte letti (minimo 10 MB per query) o slot-secondi | Al secondo, con un minimo di 60 secondi a ogni avvio del warehouse |
| Storage | Circa 0,023 dollari per GiB al mese attivo, circa 0,016 a lungo termine, primi 10 GiB gratis | 23 dollari per TB al mese on-demand negli USA, meno con contratti di capacità |
| Piano gratuito | 1 TiB di query e 10 GiB di storage ogni mese | Solo prova di 30 giorni |
| Costi nascosti da tenere d'occhio | Scansioni di tabelle intere, inserimenti in streaming, BI Engine | Warehouse lasciati accesi, funzioni serverless (moltiplicatori fino a 2x), warehouse Gen2 da 1,25 a 1,35x |
Un esempio pratico
Un piccolo team di analisi esegue circa 300 query per giorno lavorativo su un dataset da 2 TB. Ogni query legge circa 2 GiB, quindi 22 giorni lavorativi leggono circa 13 TiB. Sono prezzi di listino indicativi, prima degli sconti:
Ipotesi: 13 TiB letti al mese; warehouse X-Small Snowflake Enterprise attivo 6 ore al giorno per 22 giorni lavorativi, con sospensione automatica. Storage escluso. I costi reali dipendono molto da come sono scritte le query e da come sono impostati i warehouse.
Per questo carico leggero e discontinuo, BigQuery on-demand vince facilmente: (13 − 1 TiB gratuito) × 6,25 dollari = 75 dollari. Il quadro si ribalta con carichi pesanti e costanti, dove leggere centinaia di TiB al giorno rende caro l'on-demand e un'edizione BigQuery riservata o un warehouse Snowflake ben regolato costano meno e sono più prevedibili. Prova sempre con una settimana della tua cronologia di query.
Funzioni AI a novembre 2026
- BigQuery: AI in SQL
- Funzioni come AI.AGG (riassume un gruppo di righe seguendo un'istruzione), AI.CHUNK_DOCUMENT, AI.TRANSLATE e AI.FORECAST con TimesFM 3.0, basate su modelli Gemini tra cui Gemini 4 Argon.
- BigQuery: agenti sui dati
- Agenti di conversational analytics che rispondono in linguaggio naturale, si possono pubblicare in Gemini Enterprise e registrano ogni conversazione.
- Snowflake: Cortex
- Funzioni AI in SQL, Cortex Search e Cortex Training per fare post-training di modelli aperti sui tuoi dati (anteprima).
- Snowflake: agenti
- CoCo per i data engineer e CoWork per gli utenti di business, ora in cloud e programmabili, con Business Ontology (anteprima privata) per mantenere coerenti le definizioni.
- Governance
- Il Cortex AI Gateway di Snowflake aggiunge controlli di spesa, tracciamento e rilevamento degli abusi per gli agenti; BigQuery si affida a IAM e Dataplex di Google Cloud.
In breve: BigQuery fa sembrare l'AI una serie di funzioni SQL in più, il che si adatta agli analisti. Snowflake sta costruendo una piattaforma completa di agenti con uno strato di business governato, adatta alle aziende che vogliono l'AI al lavoro in tutti i team. Vedi Snowflake Expedition 2026 e l'aggiornamento di BigQuery di ottobre per i dettagli.
Altre differenze che contano
| BigQuery | Snowflake | |
|---|---|---|
| Formati di tabella aperti | Iceberg tramite BigLake e il catalogo Lakehouse runtime | Tabelle Iceberg gestite, aggiornamenti a Iceberg v3 in GA |
| Tempo reale | Inserimenti in streaming e Storage Write API | Snowpipe Streaming fino a 20 GB/s per tabella; Interactive Analytics in GA |
| Spark | Spark serverless tramite Google Cloud | Snowpark Connect esegue codice Spark su Snowflake |
| BI | Looker, Looker Studio, Connected Sheets | Funziona con qualsiasi strumento di BI; app Streamlit integrate |
| Dialetto SQL | GoogleSQL, ora con alias di colonna riutilizzabili (da attivare) | SQL di Snowflake, vicino all'ANSI con extra come QUALIFY |
Come scegliere
- 1
Parti dal tuo cloud
Se quasi tutto gira su Google Cloud, BigQuery è la scelta naturale. Se usi AWS o Azure, o più cloud, Snowflake evita di spostare dati tra cloud.
- 2
Guarda come usi le query
Uso leggero e discontinuo favorisce BigQuery on-demand. Uso pesante e costante favorisce la capacità riservata su entrambe le piattaforme.
- 3
Decidi che aiuto vuoi dall'AI
Funzioni SQL per gli analisti portano a BigQuery; agenti governati per tutta l'azienda portano a Snowflake.
- 4
Mantieni i dati portabili
Conserva le tabelle grandi in Apache Iceberg, così un altro motore potrà leggerle in futuro.
- 5
Fai una prova di due settimane
Carica un dataset reale, rilancia una settimana di query e confronta costo e velocità. I risultati battono qualsiasi articolo di confronto, compreso questo.
Verifica cosa hai capito
1/3Come fa pagare le query BigQuery on-demand?
Costa 6,25 dollari per TiB letto, con il primo TiB di ogni mese gratis.
2/3Cosa continua a fatturare su Snowflake se te ne dimentichi?
Imposta la sospensione automatica: la fatturazione è al secondo con un minimo di 60 secondi.
3/3Cosa aiuta a evitare il lock-in su entrambe le piattaforme?
Entrambi supportano Iceberg, quindi altri motori possono leggere le stesse tabelle.
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Altri confronti: Snowflake contro Databricks per gli agenti AI, Microsoft Fabric contro Databricks, Power BI contro Tableau e come scegliere un database.
Fonti: prezzi di BigQuery registrati da StackScored (aprile 2026) e note di rilascio di BigQuery (ottobre 2026); prezzi di crediti e storage di Snowflake dalla tabella dei consumi di Snowflake riassunta da AgentSQL (settembre 2026); annunci di Snowflake Expedition 2026 (3 novembre 2026). Prezzi di listino prima degli sconti, variano per regione; controlla le pagine dei prezzi di entrambi i fornitori prima di fare un budget.
Alessandro Ecclesie AgazziScritto da Alessandro Ecclesie Agazzi, analytics engineer a Londra. Aggiornato il 3 novembre 2026. Chi sono