Rechner · Data
Data-Warehouse-Vergleich
Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric und Databricks SQL nebeneinander: gebt Storage und Compute ein und seht, welcher Anbieter bei eurer Last am günstigsten ist — und wie groß die Spannweite zum teuersten wirklich ist.
Günstigster Anbieter bei dieser Last
BigQuery
ca. 108 €/Monat (Standard Edition) — günstigste passende Option im Vergleich.
Profil
komprimierte Daten im Warehouse
Credits, Slot-/RPU-/CU-/DBU-Stunden je Anbieter
Nicht jeder Anbieter hat jede Edition — fehlt sie, wird die nächstpassende verwendet.
Standard Edition
F-SKU Pay-as-you-go
Serverless
SQL Pro
Standard
Monatskosten im Vergleich
€ pro Monat
Compute-Einheiten sind nicht 1:1 vergleichbar. Ein Snowflake-Credit, eine BigQuery-Slot-Stunde und eine Databricks-DBU leisten unterschiedlich viel. Die Zahlen zeigen Größenordnungen — kein Tarif-zu-Tarif-Benchmark. Der reale Verbrauch hängt von Query-Last, Auto-Suspend und Caching ab.
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Warum „welches Warehouse ist das günstigste?" keine pauschale Antwort hat
Storage kostet bei allen fünf Anbietern fast dasselbe — rund 20 bis 23 € pro Terabyte und Monat. Der Unterschied in der Rechnung kommt fast immer aus dem Compute: aus der Frage, wie viel ihr abfragt, wie oft Pipelines laufen und wie gut die Engine zwischen den Abfragen wieder einschläft. Genau deshalb wechselt der „Sieger" mit dem Profil: Eine storage-lastige Archiv-Plattform fällt anders aus als ein Dashboard-Backend mit hoher Concurrency.
Dieser Rechner gibt bewusst keinen Favoriten vor. Er nimmt eure Storage- und Compute-Eingabe, rechnet sie gegen die hinterlegten Listenpreise je Anbieter und sortiert neutral nach Monatskosten. Die teuerste Option ist genauso sichtbar wie die günstigste — und die Spannweite zeigt, wie viel die Entscheidung überhaupt ausmacht.
Der größte Fehler bei der Auswahl
Anbieter nur nach dem Listenpreis pro Einheit zu vergleichen. Ein Snowflake-Credit, eine BigQuery-Slot-Stunde und eine Databricks-DBU leisten unterschiedlich viel Arbeit — die Einheiten sind nicht 1:1 umrechenbar. Wer wirklich vergleichen will, misst eine repräsentative Workload bei zwei, drei Kandidaten und rechnet auf den Monat hoch. Dieser Rechner ist die Vorstufe davon: Er zeigt die Größenordnung und grenzt die Shortlist ein.
- Auto-Suspend & Caching entscheiden über einen großen Teil der Compute-Kosten — ein schlecht konfiguriertes Cluster, das durchläuft, ist teurer als jeder Tarifunterschied.
- Reserved-/Commitment-Rabatte verschieben das Bild: Wer sich auf ein Jahr festlegt, zahlt deutlich weniger als im Pay-as-you-go.
- Ökosystem-Bindung zählt mehr als ein paar Prozent Preisunterschied — wer ohnehin in Azure, AWS oder Google steckt, hat gute Gründe, dort zu bleiben.
Häufige Fragen
Warum sind die Compute-Kosten zwischen den Anbietern so schwer vergleichbar?
Jeder Anbieter rechnet in einer eigenen Einheit ab: Snowflake in Credits, BigQuery in Slot-Stunden, Redshift in RPU-Stunden, Microsoft Fabric in CU-Stunden und Databricks SQL in DBU. Eine Einheit leistet bei jedem Anbieter unterschiedlich viel Arbeit. Der Rechner setzt deshalb eine gemeinsame „Compute-Einheiten/Monat“-Zahl an, um Größenordnungen sichtbar zu machen — er ersetzt aber keine echte Workload-Messung mit euren Queries.
Wie wird der Monatspreis berechnet?
Pro Anbieter gilt: Storage-TB × Storage-Rate + Compute-Einheiten × Compute-Rate. Die Raten je Edition stecken in der Datengrundlage (Listenpreise EU-Region, Pay-as-you-go). Storage liegt bei allen Anbietern eng beieinander (rund 20–23 € pro TB/Monat) — der große Hebel ist fast immer das Compute.
Welcher Anbieter ist der günstigste?
Das hängt komplett von eurem Profil ab und wechselt mit Storage-Menge, Compute-Last und Edition. Genau deshalb gibt der Rechner keinen Favoriten vor: Er sortiert neutral nach errechneten Monatskosten und markiert die günstigste passende Option. Bei storage-lastigen, compute-armen Workloads gewinnen oft andere Anbieter als bei compute-intensiven.
Was ist in den Zahlen NICHT enthalten?
Daten-Transfer (Egress), zusätzliche Features (Streaming, ML, Governance-Add-ons), Support-Stufen, Mindestlaufzeiten und Reserved-/Commitment-Rabatte über die hinterlegten Tiers hinaus. Auch Auto-Suspend, Caching und Query-Optimierung — die in der Praxis 30–70 % der Compute-Kosten ausmachen können — bildet ein Schieberegler nicht ab. Die echte Rechnung entsteht erst an eurer realen Last.
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