Alternative à Snowflake : où aller selon ton cloud, et comment sortir proprement

Pourquoi partir sur BigQuery. Il n'y a ni taille d'entrepôt, ni pause automatique à régler. Tu écris une requête, Google la fait tourner, tu paies les octets lus : 6,25 $ par Tio, avec le premier Tio gratuit chaque mois. Pour une équipe qui en a assez de surveiller des entrepôts qui ne s'endorment pas, c'est le changement le plus net.

Pour qui. Les entreprises déjà sur Google Cloud, et celles dont les requêtes arrivent par vagues (un rapport le matin, quelques analyses dans la journée).

Pour qui ce n'est pas fait. Une équipe dont les tableaux de bord scannent des tables entières toute la journée : à 6,25 $ le Tio lu, la facture suit le volume scanné. Elle passera alors sur des slots réservés (Enterprise, 0,06 $ le slot-heure aux États-Unis).

Sa limite. Le coût dépend de la façon dont tes tables sont rangées. Le partitionnement et le clustering ne se recopient pas depuis Snowflake : il faut les configurer à la main, table par table.

Comment migrer. Google publie un guide de migration depuis Snowflake : une évaluation de ton compte, des traducteurs SQL de Snowflake vers GoogleSQL (Google conseille de relire chaque requête traduite), et un outil de validation des données. Le guide signale un piège concret : Snowflake permet une hiérarchie de rôles, IAM n'en a pas (il s'appuie sur la hiérarchie des ressources) : il faut remapper les droits.

Pourquoi partir sur Databricks. Si ton équipe fait déjà du Python, du Spark et du machine learning à côté de Snowflake, Databricks réunit tout dans une seule plateforme : SQL, notebooks, entraînement de modèles. Tu paies un outil au lieu de deux.

Pour qui. Les équipes data qui mêlent ingénierie, data science et BI, avec des volumes qui se comptent en téraoctets.

Pour qui ce n'est pas fait. Une petite équipe qui fait surtout du SQL et des tableaux de bord. Elle trouvera Databricks plus complexe que Snowflake, pour un gain faible.

Sa limite. Deux factures hors Serverless : les DBU de Databricks, plus les machines de ton cloud. Sur Azure Databricks Premium en France Centre, la DBU-heure coûte 0,22 $ en SQL Classic, 0,72 $ en SQL Pro et 0,91 $ en Serverless. Notre guide pour quitter Databricks détaille les raisons inverses : les deux migrations existent, dans les deux sens.

Comment migrer. Exporte tes tables en Parquet dans ton stockage, puis charge-les en tables Delta. Relis chaque requête : un dialecte SQL ne se recopie jamais tel quel d'un moteur à l'autre. Commence par l'essai gratuit de 14 jours sur un seul domaine de données.

Pourquoi partir sur Fabric. Fabric met l'entrepôt, les pipelines et Power BI sous une seule capacité à prix fixe. Pas de crédit qui s'envole : une capacité F2 coûte environ 292 $ par mois si elle reste allumée en continu en France Centre (notre calcul), et une réservation d'un ou trois ans fait économiser environ 41 %.

Pour qui. Les entreprises déjà sous Microsoft 365 et Power BI, qui veulent un seul contrat et une facture plate.

Pour qui ce n'est pas fait. Une équipe sur AWS ou Google Cloud, ou qui sert des tableaux de bord à des milliers de clients externes.

Sa limite. Sous la capacité F64, chaque personne qui lit un rapport a besoin d'une licence Power BI Pro. À partir de F64, ce n'est plus le cas. Une petite capacité coûte donc moins cher sur la facture Fabric que sur la facture totale.

Comment migrer. Exporte en Parquet vers un stockage Azure dans ta région, puis charge les fichiers dans OneLake. Prévois de relire chaque requête et chaque rôle. Lance l'essai de capacité gratuit sur un rapport réel avant de dimensionner, la facturation est à la minute.

Pourquoi partir sur Redshift. Si tes applications, ton stockage S3 et tes outils tournent sur AWS, Redshift Serverless garde tout chez un seul fournisseur. Comme Snowflake, il se facture à la seconde avec 60 secondes minimum, et il s'arrête quand personne ne requête.

Pour qui. Les équipes AWS qui veulent rester sur leur facture AWS, avec des volumes de quelques To.

Pour qui ce n'est pas fait. Une équipe qui veut zéro réglage : Redshift demande plus d'attention que Snowflake sur la modélisation des tables.

Sa limite. La base minimum est de 4 RPU, soit environ 1,62 $ de l'heure à Paris (0,406 $ le RPU-heure). Sur le même usage qu'un X-Small Snowflake allumé 176 heures par mois, ça donne 4 × 0,406 × 176 = 285,82 $, contre 457,60 $ chez Snowflake Standard à Paris. Le calcul ne tient que si la charge entre dans la base de 4 RPU.

Comment migrer. L'export Parquet vers un bucket S3 de la même région ne coûte rien côté Snowflake. AWS offre un crédit de 300 $ valable 90 jours pour faire le pilote.

Pourquoi partir sur ClickHouse. C'est un moteur colonnaire conçu pour agréger des milliards de lignes en moins d'une seconde. ClickHouse avance un argument précis : un entrepôt Snowflake traite 8 requêtes simultanées par défaut, quand un nœud ClickHouse en accepte jusqu'à 1 000 (chiffre de l'éditeur). Pour des tableaux de bord affichés à tes clients, la différence se voit.

Pour qui. Les produits SaaS qui montrent de l'analytique à leurs utilisateurs, les équipes qui suivent des événements en temps réel (logs, clics, capteurs).

Pour qui ce n'est pas fait. Une équipe BI classique avec beaucoup de jointures complexes entre tables métier : ClickHouse demande de repenser le modèle de données.

Sa limite. L'unité de calcul (8 Gio de RAM, 2 vCPU) coûte 0,36027 $ de l'heure en Enterprise aux Pays-Bas, 0,46974 $ à Francfort. Une unité n'équivaut pas à un X-Small Snowflake, donc ne compare pas les prix à l'heure sans pilote. Les premiers mois coûtent souvent plus que prévu, le temps que l'équipe apprenne le moteur.

Comment migrer. ClickHouse publie un guide de migration depuis Snowflake, qui part d'un export Parquet vers un stockage objet. Lance le pilote avec les 300 $ de crédits offerts pendant 30 jours, sans carte bancaire, sur une partie de tes données.

Pourquoi partir sur MotherDuck. Beaucoup d'entreprises paient un entrepôt distribué pour 100 ou 300 Go de données. MotherDuck fait tourner DuckDB dans le cloud, sur un seul nœud, à la seconde. Le plan Lite est gratuit (3 utilisateurs, 10 Go, 10 heures de calcul par mois), le plan Business coûte 250 $ par mois et par organisation, plus l'usage.

Pour qui. Les startups et les PME dont les données tiennent en quelques centaines de Go, avec une petite équipe data.

Pour qui ce n'est pas fait. Les volumes de plusieurs dizaines de To, ou les pics de centaines d'utilisateurs simultanés.

Sa limite. La région se choisit à la création (Francfort ou Dublin en Europe) et ne se change plus. Le stockage coûte 0,04 $ par Go et par mois, plus que chez Snowflake au To.

Comment migrer. Exporte en Parquet, puis charge les fichiers. Côté SQL, Snowflake met les identifiants en majuscules et DuckDB en minuscules ; VARIANT devient JSON, ARRAY devient LIST, OBJECT devient STRUCT, et les tables TRANSIENT n'existent pas. Un outil comme SQLGlot convertit la plus grande partie de la syntaxe, mais compte environ un quart des transformations à corriger à la main.