DWH（データウェアハウス）おすすめ8選｜BigQuery・Snowflake・Redshiftなどを料金・運用のしやすさで比較

DWH（データウェアハウス）は、「データの量が増えても速く分析できるか」「サーバーの管理など運用の手間が少ないか」「料金の決まり方が見えるか（読んだ量か、時間か、月額か）」の3つで選ぶと失敗しにくくなります。Abin編集部が8つのDWHの公式情報を同じ基準で調べたところ、合計点の上位はBigQuery（24点）、Snowflake（23点）、Amazon Redshift（23点）でした。BigQueryはサーバー管理が要らないサーバーレスのDWHで、毎月1TiBのクエリと10GiBの保存が無料です。Snowflakeは計算と保存を分けたDWHで、AWS・Azure・Google Cloudのどれでも動き、運用の手間がほぼ要らないことを打ち出しています。Amazon RedshiftはAWSのDWHで、使った時間だけを秒単位で払うサーバーレス版も選べます。

この記事の調べ方

• 調査日：2026年11月12日。各サービスの公式サイト（製品ページ、料金ページ、導入事例）を開いて確認しました。
• 掲載の条件：大量のデータを集めて、SQLなどで集計・分析するためのデータウェアハウス（またはレイクハウス）として、日本で申し込めるクラウドサービスを載せています。
• 評価軸：「機能・拡張性」「運用のしやすさ」「料金のわかりやすさ」「導入・サポート」「実績」の5つで、各5点、25点満点です。
• 第三者サイトの扱い：比較サイトはサービスを探す手がかりにだけ使い、点数・本文の金額には使っていません。
• 自社発表の扱い：導入社数、性能の倍率、事例の数字は、各社の自社発表（または各社が引用する調査）です。Abin編集部が検証したものではありません。
• 採点していないこと：クエリの速さは、データやクエリの条件で大きく変わり、同じ条件で試す検証をしていないため採点していません。

各ツールの口コミや評判は、ツールごとの評判記事にまとめています。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・評価しています。有償の掲載がある場合は、該当する会社に「PR」と明記します。

DWH（データウェアハウス）おすすめ8選の比較表

点数は、後で説明する5つの評価軸の合計（25点満点）です。料金は公式で確認できたもので、税の扱いは各社の表記に従っています。ツール名のリンクから評判記事を読めます。

同じ点数のサービスは、「機能・拡張性」→「運用のしやすさ」→「実績」の順に点が高い方を上にしています。

• 23点の2つ（Snowflake・Amazon Redshift）：機能・拡張性がSnowflakeの5点に対してRedshiftは4点のため、Snowflakeを上にしています。料金のわかりやすさはRedshiftが上です。
• 17点の2つ（Teradata VantageCloud・ClickHouse Cloud）：機能・拡張性がTeradataの5点に対してClickHouse Cloudは4点のため、Teradataを上にしています。

DWH（データウェアハウス）とは？データベース・データレイクとの違い

DWH（データウェアハウス）は、社内外のいろいろなシステムからデータを集めて、集計や分析をしやすい形でためておく「データの倉庫」です。販売管理、EC、広告、Webのアクセス、会員データなどを1か所にまとめることで、部署をまたいだ分析や、BIツールでの毎日のレポートができるようになります。

• 業務のデータベースとの違い：受注や会員登録などの日々の処理は業務のデータベースが担い、DWHはその記録を集めて、何百万件・何億件をまとめて集計する役割を担います。
• データレイクとの違い：データレイクは、ログや画像などの形の決まっていないデータも、そのままの形でためる場所です。最近は、データレイクの上でDWHのように分析できる「レイクハウス」（Databricks、Fabricなど）も増えています。
• Excelとの違い：Excelは扱える行数に上限があり、ファイルが分かれると数字がそろわなくなります。DWHは、全社で同じ数字を見るための「信頼できる唯一の情報源」として使われます。

クラウドのDWHは、使う処理能力を必要なときだけ増やせるため、自社でサーバーを買う必要がありません。サービスの形は、サーバー管理が要らない「サーバーレス型」（BigQuery、Redshift Serverlessなど）、処理能力の大きさを選んで動かす「クラスター・ウェアハウス型」（Snowflake、Redshiftのプロビジョニング型など）、DWHからBIまでをまとめた「統合基盤型」（Microsoft Fabric、Databricks）に分かれます。

Abin編集部の選び方（評価軸5つ）

点数は公式サイトの記載で付けています。使い勝手や配信の安定性などは、同じ条件で試す検証をしていないため点数に入れていません。公式で見つからなかった項目は低い点にしていますが、「できない」という意味ではありません。

おすすめのDWH（データウェアハウス）8選

1位 BigQuery｜サーバーレスで、SQLを投げた分だけ払うDWH

向いている会社：Google広告やGoogleアナリティクス4（GA4）のデータを分析したい会社。サーバーの管理をせず、まず小さく使い始めたい会社。データエンジニアが少ない会社。

向いていない会社：AWSやAzureにデータと人材が集まっていて、Google Cloudを新しく増やしたくない会社。毎月の費用を固定にしたいのに、利用量の管理をする人がいない会社。

機能・特徴：BigQueryは、Google Cloudが提供するサーバーレスのデータウェアハウスです。サーバーやクラスターを用意せずに、SQLでペタバイト級のデータを分析できます。料金は、計算（クエリ）と保存（ストレージ）に分かれ、計算はスキャンしたデータ量で払うオンデマンドと、処理能力（スロット）を確保する容量課金（エディション）から選べます。毎月1TiBのクエリと10GiBの保存が無料です。BigQuery MLでSQLから機械学習のモデルを作れるほか、Gemini in BigQueryのAI支援も料金モデルに含まれるようになったとしています。Netezza、Oracle、Redshift、Teradata、Snowflake、Databricksからの無料の移行サービス（BigQuery Migration Service）もあります。

事例：Google Cloudの事例ページでは、アダストリア（データ分析の準備作業を1か月から1週間に短縮）、イオンリテール（1つの分析が30〜40秒から約5秒に）、ぐるなびなどを紹介しています。（Google Cloud 導入事例）

注意点：オンデマンドは、スキャンしたデータ量で費用が決まります。全件を読むクエリを何度も流すと費用が増えるため、パーティション分割や上限の設定を最初に決めてください。

BigQueryの評判・口コミは？ → BigQueryの評判記事で詳しくまとめています。

2位 Snowflake｜AWS・Azure・Google Cloudのどれでも動く、データ共有に強いDWH

向いている会社：部署ごとに散らばったデータを1か所に集め、グループ会社や取引先と安全にデータを共有したい会社。クラウドを1社に決めたくない会社。

向いていない会社：料金表の金額だけを見てすぐに決めたい会社（単価はエディションとリージョンで変わり、消費表での確認が要る）。データ量が少なく、Excelや既存のデータベースで十分に間に合う会社。

機能・特徴：Snowflakeは、計算（ウェアハウス）と保存（ストレージ）を分けたクラウドのデータウェアハウスです。AWS・Azure・Google Cloudのいずれの上でも動き、インフラの管理がほぼ要らない「ニアゼロメンテナンス」を打ち出しています。ウェアハウスのサイズを変えるだけで処理能力をすぐに増減でき、使っていない間は止めておけます。データをコピーせずに他のアカウントと共有できるデータシェアリング、PythonやJavaで処理を書けるSnowpark、生成AIを使うCortex AIなどの機能があります。料金は使った分のクレジットで払う方式で、エディションによって使える機能と単価が変わります。

事例：Snowflakeの日本語の事例ページでは、JINS（非エンジニアが1〜2週間でAIエージェントを初期開発）、ヤオコー、JERA（LNG在庫管理の処理を数十秒から約1秒に）、Trust Baseなどを紹介しています。（Snowflake カスタマーストーリー）

注意点：ウェアハウスを動かしっぱなしにすると費用が増えます。自動停止（オートサスペンド）の時間と、部署ごとのウェアハウスの分け方を最初に決めてください。

Snowflakeの評判・口コミは？ → Snowflakeの評判記事で詳しくまとめています。

3位 Amazon Redshift｜AWSのデータとつなぎやすい、サーバーレスも選べるDWH

向いている会社：基幹システムやWebサービスのデータがすでにAWSにある会社。S3に集めたデータを、そのままSQLで分析したい会社。

向いていない会社：AWSを使っていない会社。ノード構成やチューニングを考える人がいないのに、プロビジョニング型で常時動かそうとしている会社。

機能・特徴：Amazon Redshiftは、AWSが提供するクラウドのデータウェアハウスです。容量を気にせず使えるサーバーレス版（Redshift Serverless）と、ノードを選んで常時動かすプロビジョニング型があります。サーバーレス版は、処理に使ったRPU（処理能力の単位）の時間を秒単位で払い、使わない時間は費用がかかりません。S3に置いたデータを直接読むRedshift Spectrum、Auroraなどのデータベースからデータを自動で取り込むゼロETL連携、自然言語からSQLを作るAmazon Q生成SQLなどの機能があります。公式サイトでは、他のクラウドDWHと比べて最大2.2倍の料金パフォーマンスとしています（自社表示）。

事例：AWSの導入事例ページでは、ビデオリサーチ（テレビ視聴率の分析基盤をRedshiftに移行）、SOMPOホールディングス（グループ横断のデータ活用基盤）、DCMホールディングス（グループ共通の分析基盤）などを紹介しています。（AWS 導入事例）

注意点：プロビジョニング型は、使っていない時間もノードの費用がかかります。夜間や休日に止めるか、サーバーレス版を選ぶかを先に決めてください。

Amazon Redshiftの評判・口コミは？ → Amazon Redshiftの評判記事で詳しくまとめています。

4位 Microsoft Fabric｜Power BIとつながる、オールインワンの分析基盤

向いている会社：Power BIやMicrosoft 365を使っていて、データの集約から可視化までを1つの基盤でそろえたい会社。

向いていない会社：Microsoft 365やPower BIを使っておらず、Azureも使う予定がない会社。容量（F SKU）を決めずに、使った分だけの料金にしたい会社。

機能・特徴：Microsoft Fabricは、データの取り込み、データウェアハウス、レイクハウス、リアルタイム分析、Power BIによる可視化までを1つにまとめた、マイクロソフトのSaaS型の分析基盤です。データはOneLakeという1つの保管場所に集まり、部署やツールの間でデータを移さずに使えると説明しています。料金は、使う処理能力の大きさ（F2、F64などのF SKU）で決まる月額で、従量課金と予約（割引）から選べます。容量を買うと、決まった量までのストレージも使えるとしています。

事例：マイクロソフトの公式サイトでは、業務別のユースケースと導入支援パートナーを紹介し、スモールスタートから始める進め方を案内しています。日本企業の成果の数字は、個別の事例で確かめてください。（Microsoft Fabric）

注意点：料金は容量（F SKU）の月額で、使わなくてもかかります。容量見積もりツールでサイズを決め、無料試用版で処理の重さを確かめてから選んでください。

Microsoft Fabricの評判・口コミは？ → Microsoft Fabricの評判記事で詳しくまとめています。

5位 Databricks SQL｜データエンジニアリング・AIとDWHを1つにまとめるレイクハウス

向いている会社：DWHでの集計だけでなく、データエンジニアリングや機械学習・生成AIまで、1つの基盤でそろえたい会社。データエンジニアやデータサイエンティストがいる会社。

向いていない会社：SQLでの集計とBIだけができればよく、機械学習やデータエンジニアリングまでは使わない会社。料金表を見てすぐに金額を出したい会社。

機能・特徴：Databricks SQLは、データをためるデータレイクの上で、そのままデータウェアハウスとしてSQLの分析ができる「レイクハウス」の製品です。Photonというクエリエンジンで処理を速くし、Unity Catalogでデータの権限や履歴を一元管理できます。同じ基盤で、データの加工（ETL）や機械学習、生成AIのアプリまで作れるのが特徴です。公式サイトでは、ビジネスユーザーが自然言語でデータに質問できるGenieも紹介しています。料金は、使った処理量（DBU）に応じた従量課金です。

事例：Databricksの日本語の事例ページでは、アクサ・ジャパン（レガシーシステムからの移行で、特定の段階のウェアハウスのコストを最大60%削減）などを紹介しています。（Databricks 導入事例）

注意点：金額は計算ツールでしか確かめられませんでした。使うクラウド、SQLウェアハウスの種類、1日の稼働時間を決めて見積もってください。

Databricks SQLの評判・口コミは？ → Databricks SQLの評判記事で詳しくまとめています。

6位 Oracle Autonomous AI Lakehouse｜運用を自動化する、Oracle Databaseのクラウド版DWH

向いている会社：社内でOracle Databaseを使っていて、そのSQLや運用の知識を生かしてクラウドのDWHに移りたい会社。データベースの運用を自動化したい会社。

向いていない会社：Oracle Databaseを使っておらず、OCI（Oracle Cloud）を新しく使う予定もない会社。日本語の事例を見て決めたい会社。

機能・特徴：Oracle Autonomous AI Lakehouse（旧名称のAutonomous Data Warehouseの流れをくむ製品）は、オラクルのクラウド（OCI）などで動く、自律型のデータベースです。チューニング、パッチの適用、バックアップなどの運用を自動化し、データベース管理者の手間を減らすと説明しています。Oracle Databaseと同じSQLや機能が使えるため、既存のOracleの資産を移しやすいのが特徴です。料金は、処理能力の単位であるECPUの時間とストレージの量で決まり、手持ちのライセンスを持ち込むBYOLの選択肢もあります。

事例：公式サイトでは、IDCの調査として「DBAチームの効率が66%向上」「3年間のROIが436%」などの数字を紹介しています（調査会社の数字の引用、自社表示）。日本企業の名前のある事例は、今回の調査では確認できませんでした。（Oracle Autonomous AI Database）

注意点：旧来のAutonomous Data Warehouseのページは、今回確認した時点で見つからず（404）、製品名がAutonomous AI Lakehouseに変わっていました。見積もりの際は、最新の製品名とエディションを確かめてください。

Oracle Autonomous AI Lakehouseの評判・口コミは？ → Oracle Autonomous AI Lakehouseの評判記事で詳しくまとめています。

7位 Teradata VantageCloud｜大規模・高負荷の分析に強い、エンタープライズ向けDWH

向いている会社：数百TB以上のデータを、たくさんの部署が同時に分析する大企業。オンプレミスのTeradataを使っていて、クラウドへ移したい会社。

向いていない会社：データ量が数TB程度までの中小企業。料金表を見てすぐに決めたい会社、日本語の事例を見てから決めたい会社。

機能・特徴：Teradata VantageCloudは、テラデータが提供するエンタープライズ向けのデータウェアハウス・分析基盤です。大量のデータに対して、たくさんの利用者が同時に複雑な分析を行う使い方に強く、クラウドとオンプレミスのどちらでも動かせます。ClearScape Analyticsという分析機能や、AIエージェントを組み込んだTeradata Autonomous Knowledge Platformも打ち出しています。料金は、決まった容量（Fixed）と、必要なときに使う分（Flex）を組み合わせる方式です。

事例：公式サイトの成功事例では、The Very Group（生成AIでコピー作成を10倍速く）、Sicrediなど、海外の事例を中心に紹介しています。日本企業の事例は、今回の調査では確認できませんでした。（Teradata 導入事例）

注意点：料金の詳しい単価は英語の料金ページにあり、構成によって大きく変わります。日本法人に、データ量と同時に使う人数を伝えて見積もってください。

Teradata VantageCloudの評判・口コミは？ → Teradata VantageCloudの評判記事で詳しくまとめています。

8位 ClickHouse Cloud｜大量のログ・イベントを速く集計する、列指向のクラウドDWH

向いている会社：Webサービスのアクセスログ、広告の配信ログ、IoTのデータなど、大量のイベントをリアルタイムに近い速さで集計したい会社。エンジニアがいる会社。

向いていない会社：ベンダーの日本語の導入支援を前提にする会社。テーブル同士の複雑な結合（JOIN）を多用する、従来型の業務分析が中心の会社。

機能・特徴：ClickHouse Cloudは、オープンソースの列指向データベース「ClickHouse」を、開発元がマネージドで提供するクラウドサービスです。データを列ごとに保存する仕組みで、集計の多いクエリを速く処理できると説明しています。ログやイベントのような、大量に追加されていくデータのリアルタイム分析に向いています。料金は計算（ユニット時間）とストレージの従量課金で、Basic・Scale・Enterpriseの3つの段階があります。オープンソース版を自社のサーバーで無料で使う選択肢もあります。

事例：公式サイトでは、10万人以上の開発者が使うコミュニティを紹介しています（自社表示）。日本企業の名前のある事例は、今回の調査では確認できませんでした。（ClickHouse）

注意点：一般的なDWHとはテーブルの設計の考え方が違います。結合（JOIN）の多い分析が中心なら、他のDWHと同じデータで速さを比べてください。

ClickHouse Cloudの評判・口コミは？ → ClickHouse Cloudの評判記事で詳しくまとめています。

目的別のおすすめ

サーバーの管理をせず、まず小さく始めたい

BigQueryはサーバーレスで、毎月1TiBのクエリと10GiBの保存が無料です。Google広告やGA4のデータの分析にも向いています。AWSを使っているならRedshift Serverlessも、使った時間だけの課金で始められます。

部署やグループ会社のデータを集めて、安全に共有したい

Snowflakeは、データをコピーせずに他のアカウントと共有できるデータシェアリングと、ほぼ管理の要らない運用が特徴です。AWS・Azure・Google Cloudのどれでも動きます。

データがすでにAWSにある

Amazon Redshiftは、S3のデータを直接読んだり、Auroraなどからゼロ ETLで取り込んだりできます。日本企業の事例も多くあります。

Power BIやMicrosoft 365を使っている

Microsoft Fabricは、DWHからPower BIでの可視化までを1つにまとめた基盤で、容量（F SKU）の月額で使えます。

AI・機械学習まで1つの基盤で進めたい

Databricks SQLは、データレイクの上でDWHとして使えるレイクハウスで、データの加工、機械学習、生成AIまで同じ基盤で扱えます。

Oracle DatabaseやTeradataの資産を生かしたい

Oracle Autonomous AI LakehouseはOracle Databaseと同じSQLが使え、運用を自動化します。大規模な同時分析が中心の大企業は、Teradata VantageCloudも候補です。

大量のログやイベントを速く集計したい

ClickHouse Cloudは列指向のデータベースで、アクセスログや配信ログのリアルタイムに近い集計に向いています。

DWH（データウェアハウス）の費用の目安

DWHの費用は、「計算（クエリを処理する能力）」と「保存（ストレージ）」の2つに分かれます。計算の払い方は、使った分だけの従量課金（読んだデータ量、処理時間）と、処理能力を前もって確保する容量課金（月額・予約）があります。公式で確認できた金額は次のとおりです（ドル建ての単価は、リージョンや契約で変わります）。

どのDWHも、データ量が少なく、クエリを流す回数が少ないうちは月数千円から数万円で収まることがあります。一方で、全件を読む重いクエリを毎日何度も流したり、処理能力を常に動かしたままにしたりすると、費用が大きく増えます。費用の見積もりでは、データの量（GB・TB）、1日に流すクエリの回数と重さ、使う人数をそろえて、2〜3のサービスの計算ツールに入れて比べてください。DWHの費用とは別に、データを集めるETLツールやBIツールの費用もかかります。

DWH（データウェアハウス）を選ぶときの注意点

使っているクラウドとの相性を最初に考える

データやシステムがAWSにあるならRedshift、Google CloudならBigQuery、Microsoft 365・AzureならFabricというように、すでに使っているクラウドに合わせると、データの移動の費用と手間を抑えられます。複数のクラウドを使うなら、どのクラウドでも動くSnowflakeやDatabricksが候補です。

従量課金の「使いすぎ」を防ぐ設定を決める

従量課金のDWHは、重いクエリを何度も流したり、処理能力を動かしたままにしたりすると、想定より費用が増えます。クエリの上限、自動停止、予算のアラートを、使い始める前に設定してください。

データの取り込みと、使う人のスキルを考える

DWHだけでは分析は始まりません。データを毎日取り込むETLツールと、結果を見るBIツールが必要です。SQLを書ける人がいない場合は、自然言語で質問できる機能（Gemini in BigQuery、Amazon Q、Databricks Genieなど）や、導入支援のパートナーも検討してください。

セキュリティと権限の管理を確かめる

個人情報や売上のデータを集めるため、部署ごとのアクセス権限、データの暗号化、監査ログ、保存するリージョン（日本国内か）を確かめてください。金融機関などで厳しい要件がある場合は、上位のエディションが必要なこともあります。

移行のしやすさを確かめる

オンプレミスの古いDWHから移る場合は、SQLの書き方の違いや、移行ツール（BigQuery Migration Serviceなど）の有無を確かめてください。既存の処理をそのまま移す「リフト＆シフト」から始めた事例もあります。

DWH（データウェアハウス）を導入する流れ

1. 分析したいことと、集めるデータを決める

「売上と在庫を毎朝見たい」「広告とECのデータをつないでROASを見たい」など、何を分析するかを先に決め、そのために必要なデータ（基幹システム、EC、広告、Webのログなど）を書き出します。

2. 使っているクラウドと人材を確かめる

データやシステムがAWS・Azure・Google Cloudのどこにあるか、SQLを書ける人が社内にいるかで、向くDWHが変わります。

3. データ量とクエリの回数から費用を見積もる

データの量と、1日に流すクエリの回数、使う人数をもとに、各社の計算ツールで月の費用を出します。

4. 無料枠・トライアルで小さく試す

BigQueryの無料枠、Snowflake・Databricksの無料トライアル、Redshift・ClickHouseのクレジットなどで、実際のデータの一部を入れて、速さと費用を確かめます。

5. データの取り込み（ETL）とBIをつなぐ

ETLツールでデータを毎日自動で取り込み、BIツールで見られるようにします。権限の設定と、費用の上限・アラートもこの段階で決めます。

6. 小さな成果を出してから広げる

最初は1つの部署・1つのテーマで成果を出し、使う部署やデータを少しずつ増やします。

よくある質問

無料で使えるDWHは？

BigQueryには毎月1TiBのクエリと10GiBの保存の無料枠があります。Oracle Autonomous AI DatabaseにはAlways Freeがあります。Snowflake・Databricksには無料トライアル、Amazon Redshift（新規300 USD）とClickHouse Cloud（300 USD）にはクレジットがあります。

DWHの費用の相場は？

データ量とクエリの回数で大きく変わります。公式の単価では、BigQueryのオンデマンドが1TiBあたり6.25 USD、Redshift Serverlessが1.50 USD/時〜、Microsoft FabricのF2が月292 USD（米国・従量の例）でした。小さく使えば月数千円から、全社で使えば月数十万円以上になることもあります。

BigQueryとSnowflakeはどちらがいい？

Google Cloudを使っている、Google広告やGA4のデータを分析したい、サーバーの管理を一切したくないならBigQueryが合います。複数のクラウドを使っている、グループ会社や取引先とデータを共有したい、処理能力（ウェアハウス）を部署ごとに分けて費用を管理したいならSnowflakeが合います。

DWHの導入にはどれくらいかかりますか？

無料枠やトライアルで1つのデータを入れて試すだけなら、数日から始められます。全社のデータを集める基盤づくりは、つなぐシステムの数によって数か月から1年以上かかることがあります。事例では、アダストリアが検討開始から本番稼働まで約1年8か月、ヤオコーがプロジェクトの開始から全社での運用開始まで約2年かけています。

DWHとデータベース、データレイクの違いは？

データベース（RDB）は、受注や会員登録などの日々の業務の処理（1件ずつの書き込みと読み出し）に向いています。DWHは、たくさんのデータを集めて、集計や分析をするために作られた保管場所です。データレイクは、ログや画像などの形の決まっていないデータも、そのままの形でためておく場所です。DatabricksやFabric、Snowflakeのように、データレイクとDWHの両方の性質を持つ「レイクハウス」もあります。

DWHは中小企業にも必要ですか？

データがExcelや1つのシステムで足りているうちは、急いで入れる必要はありません。複数のシステムのデータを合わせて見たい、Excelが重くて開かない、毎月の集計に何日もかかる、といった状態になったら検討の時期です。BigQueryの無料枠やRedshift Serverlessなど、使った分だけの料金で小さく始められるものもあります。

DWHを入れるとき、ほかに何が必要ですか？

データを集めて取り込むETLツール（データ連携ツール）と、分析結果をグラフや表で見るBIツールが一緒に必要になることが多いです。SQLを書ける人がいない場合は、導入を支援するパートナーの費用も考えておいてください。

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まとめ

DWH（データウェアハウス）は、拡張性と機能、運用の手間の少なさ、料金のわかりやすさで選ぶと失敗しにくくなります。今回の8つでは、サーバーレスで無料枠と単価を公開しているBigQueryが1位、ほぼ管理の要らない運用とデータ共有に強いSnowflakeが2位、AWSとつなぎやすくサーバーレスも選べるAmazon Redshiftが3位でした。どのDWHが合うかは、データがどのクラウドにあるか、SQLやデータエンジニアの人材がいるか、何を分析したいかで変わります。まず分析したいテーマを1つ決め、無料枠やトライアルで2〜3のDWHに同じデータを入れて、速さと費用を比べてください。

調査方法と出典

• 確認日：2026年11月12日。各社の公式サイトを開いて確認しました。料金や機能は変わることがあるため、最新は各社の公式サイトで確認してください。
• 比較サイトの順位・点数・金額は使っていません。導入社数や事例の数字は各社の自社発表です。
• 判断が分かれる点：DWHの速さや費用は、データの量と形、クエリの書き方、設定で大きく変わります。同じ条件で動かす性能の検証はしていないため、速さは採点していません。また、使っているクラウド（AWS・Azure・Google Cloud）との相性は、点数よりも優先して考えてください。
• 掲載内容の修正依頼は、お問い合わせフォームから受け付けます。

出典

• BigQuery：製品ページ
• BigQuery：料金
• Snowflake：公式サイト
• Snowflake：料金
• Amazon Redshift：製品ページ
• Amazon Redshift：料金
• Microsoft Fabric：製品ページ
• Microsoft Fabric：料金
• Databricks SQL：製品ページ
• Databricks SQL：料金
• Oracle Autonomous AI Database：製品ページ
• Oracle Autonomous AI Database：料金
• Teradata：公式サイト（日本）
• Teradata：料金（英語）
• ClickHouse：公式サイト
• ClickHouse：料金