BigQuery vs Athena : comment choisir entre ces deux géants du cloud quand vos projets exigent des performances, un coût maîtrisé et une évolution professionnelle stratégique ? Découvrez dans ce guide les différences clés entre le moteur d’analyse d’AWS et l’entrepôt de données de Google Cloud, pour guider votre décision selon vos besoins métier, votre écosystème cloud et vos ambitions. Comparez la simplicité d’Athena pour des analyses sur S3 à la puissance de BigQuery, optimisé pour des requêtes massives. Transformez votre expertise : maîtrisez les modèles de tarification, optimisez vos requêtes et positionnez-vous comme un expert incontournable du marché de la data.
- BigQuery vs Athena : le guide complet pour choisir votre solution d’analyse de données
- Présentation d’Amazon Athena
- Présentation de Google BigQuery
- Athena vs BigQuery : quelles différences de prix ?
- Retours d’expérience et points de vigilance
- Faut-il choisir Athena ou BigQuery ? Notre verdict pour vous guider
BigQuery vs Athena : le guide complet pour choisir votre solution d’analyse de données
Face à l’explosion des données et à leur importance stratégique dans les organisations, le choix de l’outil d’analyse adapté devient un enjeu décisif pour votre réussite professionnelle. Deux solutions cloud se distinguent dans ce domaine : Google BigQuery et Amazon Athena.
BigQuery, service d’entrepôt de données de Google Cloud, et Athena, moteur d’analyse d’Amazon Web Services, sont tous deux des solutions « serverless » qui permettent d’interroger des données sans gérer d’infrastructure. Pourtant, leurs différences fondamentale en matière de performance, d’évolutivité, de modèle de tarification et d’écosystème associé en font des choix adaptés à des besoins très spécifiques.
Cet article vous guide dans votre prise de décision, que vous soyez data analyst en quête de nouvelles compétences, développeur cherchant à optimiser ses requêtes SQL ou décideur en charge de structurer l’analyse de données au sein de votre organisation. Comprendre les avantages respectifs de BigQuery vs Athena, c’est s’équiper des bonnes compétences pour demain.
Présentation d’Amazon Athena
Amazon Athena est un service d’analyse de données interactif et sans serveur qui permet d’interroger directement des ensembles de données stockés dans Amazon S3, sans nécessiter de transfert ou de gestion interne.
Conçu pour une analyse ad hoc, Athena s’appuie sur des moteurs SQL distribués comme Presto et Trino, optimisés pour des requêtes rapides sur de grands volumes de données. Il utilise le langage SQL standard, facilitant son adoption par les professionnels habitués à ce langage.
L’absence d’infrastructure à gérer en fait un outil particulièrement accessible. Il suffit de configurer un schéma via AWS Glue ou des déclarations DDL pour démarrer immédiatement l’analyse, sans passer par des processus ETL complexes.
Athena stocke les résultats des requêtes dans un compartiment S3 spécifié, facilitant leur partage et leur réutilisation. Intégrant nativement AWS Glue, il permet une gestion centralisée des métadonnées et des schémas.
Idéal pour l’analyse exploratoire, ce service convient parfaitement aux entreprises déjà ancrées dans l’écosystème AWS. Il sert à traiter des journaux d’activité, réaliser des analyses préliminaires, ou préparer des données avant modélisation en machine learning.
Présentation de Google BigQuery
Google BigQuery est un entrepôt de données entièrement géré et sans serveur, conçu pour l’analyse de données à très grande échelle. À la différence d’Athena, il combine nativement le stockage optimisé et la puissance de calcul, permettant de traiter des pétaoctets de données en secondes grâce à son architecture unique basée sur Dremel (moteur de requêtes) et Colossus (système de stockage).
Son principal atout réside dans ses performances exceptionnelles pour des analyses complexes, renforcées par le réseau Jupiter assurant un débit pétabit/seconde entre calcul et stockage. Il intègre également des fonctionnalités avancées comme le machine learning (BigQuery ML) et l’analyse géospatiale, idéales pour la business intelligence (BI) ou les projets d’intelligence artificielle.
BigQuery s’adapte à tous les volumes de données, de quelques gigaoctets à des pétaoctets, avec une scalabilité automatique et un contrôle de concurrence limité à 100 utilisateurs. Il s’intègre parfaitement à l’écosystème Google Cloud, offrant des outils comme BI Engine pour des tableaux de bord interactifs ou Vertex AI pour le déploiement de modèles ML.
Découvrez Google BigQuery sur le site officiel
Résumé de notre comparaison : Athena vs BigQuery
Athena (AWS) et BigQuery (Google Cloud) offrent deux approches distinctes. Athena interroge directement les données dans S3 sans ingestion, idéal pour des analyses ad hoc économiques. BigQuery, avec stockage et calcul découplés, brille par des performances massives, scalabilité illimitée et fonctionnalités avancées (ML, géospatial). Le choix dépend de votre écosystème (AWS vs Google Cloud), volume de données et complexité des analyses.
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Aspect |
Athena |
BigQuery |
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Coût |
✅ Jusqu’à 79% moins cher |
❌ Données décompressées facturées |
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Performance |
❌ Jusqu’à 20 requêtes simultanées |
✅ Jusqu’à 100 utilisateurs en parallèle |
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Cas d’usage |
✅ Petits volumes, analyse S3 |
✅ Pétaoctets, machine learning intégré |
✅ Commandez Athena pour analyse S3
✅ Choisissez BigQuery pour données massives
Synthèse : Athena pour l’agilité sur AWS, BigQuery pour la puissance sur Google Cloud. Testez-les selon vos besoins métier.
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Critère |
Amazon Athena |
Google BigQuery |
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Nature du service |
✅ Moteur de requête serverless |
✅ Entrepôt de données serverless (stockage + calcul) |
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Architecture |
✅ Découplée (basée sur Presto/Hive Metastore) |
✅ Découplée (basée sur Dremel, Colossus, Jupiter) |
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Performance |
✅ Satisfaisante pour requêtes standards ❌ Limitations sur requêtes très complexes |
✅ Excellente, quasi temps-réel, même sur des pétaoctets |
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Scalabilité & Concurrence |
✅ S’adapte à la demande ❌ Limité à 20 requêtes concurrentes |
✅ S’adapte sans effort ✅ 100 requêtes concurrentes |
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Sources de données |
✅ Principalement Amazon S3 |
✅ Google Cloud Storage, Bigtable, Drive, Sheets, S3 |
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Fonctionnalités avancées |
❌ Limitées (pas de ML ou géospatiale intégrés) |
✅ BigQuery ML, support géospatiale |
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Sécurité |
✅ AWS IAM, chiffrement au repos et en transit |
✅ GCP IAM, chiffrement, masquage, audit |
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Modèle de tarification |
✅ Paiement par volume de données scannées |
✅ Paiement à l’usage (stockage + données traitées) |
Le tableau révèle des différences structurelles majeures. BigQuery émerge comme une solution intégrée et puissante, particulièrement adaptée aux besoins d’entreprises exigeant des performances élevées et des fonctionnalités avancées. Athena, avec son approche plus légère, se positionne comme une solution pertinente pour des besoins simples et ciblés.
Architecture et performance : l’avantage de BigQuery pour la vitesse
La supériorité technique de BigQuery repose sur l’héritage des technologies historiques de Google. Le moteur Dremel, développé en interne depuis 2006, permet une exécution parallèle massive grâce à une architecture en arbre. Des milliers de slots de calcul s’activent simultanément via le système Borg pour traiter des pétaoctets en quelques secondes.
Les données sont stockées dans Colossus, système de fichiers distribué ultra-optimisé, et organisées en format Capacitor pour un taux de compression exceptionnel. Le réseau Jupiter, avec sa bande passante de 1 Pétaoctet/seconde, connecte instantanément les couches de stockage et de calcul. Cette synergie technique permet à BigQuery de traiter un téraoctet de données par seconde, une prouesse inégalée.
Athena, bien que performant pour des besoins standard, utilise l’architecture open-source Presto. Cette solution, bien qu’efficace dans son segment, manque de l’intégration matérielle/logicielle de BigQuery. Les limitations de concurrence (20 requêtes maximum) et l’absence d’optimisations réseau dédiées expliquent ses difficultés sur charges complexes.
Simplicité et intégration AWS : la force d’Athena
Dans un écosystème AWS, Athena brille par sa simplicité d’adoption. Une fois un bucket S3 configuré, l’activation du catalogue AWS Glue permet de définir automatiquement le schéma des données. L’interface de requêtage devient immédiatement accessible sans configuration matérielle ni logicielle préalable.
L’intégration avec Lambda pour l’automatisation, QuickSight pour la visualisation ou Glue pour la gestion des données renforce son attractivité. Pour les entreprises déjà investies dans AWS, Athena évite les coûts d’ingénierie associés aux migrations cloud. Son modèle de paiement au volume de données scannées reste économique pour des analyses ad hoc ou des charges intermédiaires.
Flexibilité et multi-cloud : au-delà des écosystèmes natifs
Le paysage évolue vers des architectures multi-cloud. BigQuery Omni permet désormais d’interroger des données S3 sans déplacement physique, offrant une flexibilité inédite. Cette capacité à analyser des données AWS depuis l’écosystème GCP ouvre des possibilités intéressantes, malgré des coûts de transfert inter-cloud à considérer.
Athena reste cantonné au stockage S3 pour sa part. Bien qu’un connecteur GCS existe, il implique des configurations complexes avec AWS Lambda et Google IAM. Les jointures inter-cloud et requêtes avancées génèrent des latences non négligeables, limitant son utilisation dans des environnements multi-cloud matures.
Athena vs BigQuery : quelles différences de prix ?
Amazon Athena et Google BigQuery adoptent un modèle de tarification « pay-as-you-go », mais leurs approches divergent nettement. Athena facture chaque requête en fonction du volume de données scannées (5 $/To), avec un minimum de 10 Mo par requête. Un fichier de 5 Mo non compressé coûtera ainsi 5 $ pour une lecture complète, mais avec une compression 3:1, le coût tombe à 1,67 $ pour la même analyse.
BigQuery propose deux modèles : à la demande (6,25 $/To depuis 2023) ou via des « slots » (unités de calcul). Les éditions Enterprise incluent l’Autoscaler pour ajuster automatiquement la puissance de calcul. Les Flex Slots facturés 0,04 $/slot/heure offrent une flexibilité accrue, utile pour les charges variables.
Les coûts de stockage diffèrent :
- Athena : aucun frais directs (données sur S3), mais attention aux coûts S3 pour les résultats stockés et la gestion des téléchargements incomplets via des politiques de cycle de vie
- BigQuery : 0,02 $/Go/mois pour données actives (90 derniers jours), 0,01 $/Go/mois au-delà. Les 10 premiers Go sont gratuits, avec une réinitialisation du compteur de 90 jours après toute modification
Pour optimiser BigQuery, il est crucial d’utiliser le partitionnement par date, d’éviter les requêtes « SELECT * », de découper les requêtes complexes et d’activer la compression. Les éditions Enterprise permettent une gestion automatisée de la capacité de calcul.
Les choix s’orientent selon vos besoins :
- ✅ Athena : analyses ad hoc, petit volume, budget flexible, idéal pour les données déjà stockées sur S3
- ✅ BigQuery : analyses massives, prévisibilité budgétaire via les éditions Enterprise, intégration GCP, cas d’usage ML ou géospatiaux
Retours d’expérience et points de vigilance
Athena s’impose par sa simplicité d’utilisation. Les utilisateurs soulignent sa facilité de prise en main, ne nécessitant pas de déplacer des données déjà stockées sur S3. Son modèle de facturation au scan de données rend les coûts très transparents pour les analyses ponctuelles.
Les points de vigilance résident dans ses performances. Les requêtes complexes peuvent entraîner des ralentissements, d’autant que la concurrence est limitée à 20 requêtes simultanées. La gestion des schémas exige souvent l’utilisation d’un outil externe comme AWS Glue pour éviter la complexité.
BigQuery surprend par sa puissance de traitement. Même sur des pétaoctets de données, les requêtes s’exécutent en quasi-temps réel. L’écosystème Google Cloud offre des fonctionnalités avancées comme le machine learning intégré et les requêtes géospatiales.
Le principal défi réside dans la maîtrise des coûts. Sans bonne gestion, les frais peuvent exploser, notamment avec le modèle à la demande. L’optimisation des requêtes et la compréhension des mécanismes de facturation exigent une formation plus poussée que pour Athena.
- Ce que les utilisateurs apprécient avec Athena :
- ✅ Simplicité et rapidité de prise en main
- ✅ Interrogation directe des données S3 sans déplacement
- ✅ Modèle de coût transparent pour usage occasionnel
- Points de vigilance pour Athena :
- ❌ Performances variables selon la complexité des requêtes
- ❌ Concurrence limitée à 20 requêtes simultanées
- ❌ Gestion des schémas complexifiée sans AWS Glue
- Ce que les utilisateurs apprécient avec BigQuery :
- ✅ Vitesse déconcertante sur de grands volumes
- ✅ Fonctionnalités avancées (BigQuery ML, géospatial)
- ✅ Scalabilité transparente sans gestion technique
- Points de vigilance pour BigQuery :
- ❌ Coûts potentiellement élevés sans maîtrise
- ❌ Courbe d’apprentissage plus abrupte pour l’optimisation
Faut-il choisir Athena ou BigQuery ? Notre verdict pour vous guider
Le choix entre Amazon Athena et Google BigQuery dépend entièrement de vos besoins métier, de votre infrastructure cloud existante et de vos objectifs d’analyse. Aucun des deux services n’est universellement supérieur. Pour vous aider à finaliser votre décision et à orienter votre parcours de formation, voici les scénarios où chaque solution excelle.
- Optez pour Amazon Athena si vous :
- Avez déjà toutes vos données stockées dans Amazon S3.
- Effectuez principalement de l’analyse exploratoire ou des requêtes ad-hoc peu fréquentes.
- Travaillez avec des ensembles de données de taille petite à moyenne.
- Privilégiez la simplicité maximale et un démarrage rapide.
- Votre budget est sensible aux coûts fixes et vous préférez un paiement strict à l’usage.
- Optez pour Google BigQuery si vous :
- Exigez des performances et une vitesse de requête maximales pour vos analyses.
- Gérez des ensembles de données massifs (téraoctets à pétaoctets).
- Mettez en place des tableaux de bord de Business Intelligence (BI) utilisés par de nombreux collaborateurs.
- Souhaitez exploiter des fonctionnalités avancées comme le Machine Learning intégré ou l’analyse géospatiale.
- Avez des charges d’analyse lourdes et fréquentes, où un modèle de coût forfaitaire peut s’avérer plus rentable.
Avec Athena, vous gagnez en simplicité et en flexibilité pour des besoins ponctuels, tandis que BigQuery s’impose par ses performances et ses fonctionnalités avancées pour des projets scalables. Si votre infrastructure est déjà ancrée dans l’écosystème AWS, Athena est une solution naturelle. À l’inverse, BigQuery s’intègre idéalement dans un environnement Google Cloud, notamment pour des analyses complexes ou des projets de grande envergure.
Quelle que soit votre décision, maîtriser l’un de ces outils sera un atout majeur pour votre carrière dans la data. Les compétences en cloud et en analyse de données sont aujourd’hui incontournables, et les formations adaptées existent pour vous accompagner. En choisissant de vous former, vous transformez votre potentiel en succès, tout en alignant vos compétences avec les attentes du marché. Rejoignez un parcours structuré et découvrez comment ces technologies peuvent transformer votre approche métier. Prêt à façonner votre avenir ?
Amazon Athena et Google BigQuery répondent à des besoins distincts : Athena mise sur la simplicité et l’intégration AWS pour une analyse légère sur S3, BigQuery offre des performances optimales sur volumes massifs (ML, géospatial). Leur choix dépend de l’infrastructure, du volume et des objectifs métier. Maîtriser ces outils renforce l’employabilité. Formez-vous pour des leviers pro.
FAQ
Quelles sont les différences principales entre BigQuery et Athena ?
Google BigQuery et Amazon Athena sont deux outils clés pour l’analyse de données, mais leurs approches divergent nettement. BigQuery est un entrepôt de données intégrant à la fois stockage et calcul, conçu pour des analyses complexes sur des volumes massifs (jusqu’aux pétaoctets). Athena, en revanche, est un moteur de requêtes « serverless » qui interroge directement les données stockées dans Amazon S3, sans gestion d’infrastructure. Pour les équipes en quête de performances ultra-rapides et d’intégration avancée avec l’écosystème Google Cloud, BigQuery s’impose. Athena brille par sa simplicité d’usage et son coût maîtrisé pour des analyses ponctuelles sur S3, idéal pour les PME ou les projets de découverte de données.
Quel service AWS équivaut à BigQuery ?
Le service AWS équivalent à BigQuery est Amazon Redshift. À la différence d’Athena, Redshift est un entrepôt de données géré qui combine stockage et calcul, adapté aux analyses complexes à l’échelle d’entreprises. Il excelle dans les scénarios de Business Intelligence (BI) avec des requêtes répétitives sur des données structurées. Pourtant, Redshift exige une gestion plus poussée de l’infrastructure comparé à BigQuery, qui lui profite d’une architecture entièrement serverless. Les développeurs souhaitant maîtriser ces outils trouveront dans nos formations une approche pratique pour intégrer ces compétences stratégiques à leur parcours professionnel.
Quels sont les inconvénients d’Athena ?
Bien que puissant, Athena présente trois limites majeures : des performances réduites sur des requêtes complexes (architecture basée sur Presto), une concurrence limitée à 20 requêtes simultanées par défaut, et un manque de fonctionnalités avancées comme le Machine Learning intégré. Ces contraintes en font un outil moins adapté aux tableaux de bord en temps réel ou aux analyses prédictives. Pour surmonter ces défis, nos formations vous guident vers des stratégies d’optimisation des requêtes, l’utilisation de formats colonnaires (Parquet/ORC) et l’intégration avec AWS Glue pour une gouvernance renforcée des schémas.
Quel est le coût comparé entre Athena et BigQuery ?
Le modèle économique diffère radicalement : Athena facture uniquement le volume de données scannées (0,05 $/To aux États-Unis), tandis que BigQuery combine un coût de stockage réduit (0,02 à 0,20 $/Go/mois) et un tarif à l’usage pour le traitement (5 $/To aux États-Unis). Pour des requêtes fréquentes sur des données structurées, BigQuery avec son modèle forfaitaire (slots de calcul) peut s’avérer plus économique à long terme. Nos conseillers en formation aident à modéliser ces coûts dans le cadre de parcours professionnels, en intégrant des ateliers de calcul budgétaire pour les projets data.
Athena est-il un moteur SQL ?
Oui, Athena repose sur un moteur SQL standardisé permettant d’interroger directement les données dans S3 via des requêtes ANSI SQL courantes (jointures, agrégations, fonctions window). Cette accessibilité en fait un levier pour les professionnels en reconversion, avec des formations accessibles même aux débutants. Cependant, contrairement à BigQuery, il ne prend pas nativement en charge les extensions géospatiales ou le Machine Learning, des lacunes que nos parcours pédagogiques comblent par des modules complémentaires.
Athena utilise-t-il SQL ou NoSQL ?
Athena est un outil SQL pur, exploitable avec des compétences en langage SQL standard. Il n’intègre pas de mécanismes NoSQL, ce qui le distingue des bases de données non relationnelles. Cette spécialisation en SQL le rend particulièrement pertinent pour les analyses ad-hoc sur des données semi-structurées (JSON, Avro) ou structurées (Parquet, ORC). Nos formations SQL pour Athena incluent des cas pratiques concrets pour maîtriser ce langage dans le contexte AWS.
Qui sont les concurrents directs de BigQuery ?
Outre Athena et Redshift, BigQuery rivalise avec Amazon Redshift Spectrum (extension de Redshift pour S3), Snowflake (plateforme cloud-agnostic), et Azure Synapse Analytics. Chacun présente des spécificités : Snowflake brille par sa portabilité multi-cloud, Synapse par son intégration Azure, mais BigQuery se démarque par sa scalabilité sans effort et ses fonctionnalités avancées (BigQuery ML, géospatial). Nos parcours experts en cloud analytics aident à comparer ces solutions pour orienter votre évolution professionnelle vers les outils les plus stratégiques.
BigQuery peut-il fonctionner sur AWS ?
BigQuery est nativement conçu pour Google Cloud, mais son extension Omni permet d’interroger des données S3 sans transfert, grâce à BigLake. Cette solution multi-cloud combine la puissance de BigQuery avec la flexibilité de l’écosystème AWS, idéale pour les entreprises multi-nuages. Cependant, cette intégration génère des coûts de latence et des limitations techniques (ex: absence de chiffrement CMEK). Nos formations cloud multi-hybride couvrent ces scénarios, avec des ateliers pratiques sur la configuration de ces connexions entre AWS et GCP.
BigQuery est-il orienté OLAP ou OLTP ?
BigQuery est un outil OLAP (Online Analytical Processing) optimisé pour les requêtes complexes sur des volumes massifs de données historiques. Il n’est pas conçu pour les transactions OLTP (Online Transaction Processing) en temps réel. Cette spécialisation en fait l’outil de prédilection pour le Business Intelligence et l’analyse prédictive. Nos formations en data warehousing exploitent cette spécificité, en couvrant des cas concrets de création de cubes OLAP et d’intégration avec des outils de visualisation comme Looker ou Tableau.
