クラウドへのデータ移行

Google Cloud の統合データ プラットフォームである BigQuery に移行することで、AI でデータを有効活用し、AI 対応の強固なデータ基盤を構築できます。BigQuery への移行パスを合理化し、より短時間で分析情報を取得できます。

新規のお客様には、BigQuery で使用できる無料クレジット $300 分を差し上げます。対象となるお客様には移行インセンティブをご利用いただけます。

概要

データを BigQuery に移行する理由

BigQuery は、データから最大限の価値を引き出すのに役立つ AI 対応統合データ プラットフォームであり、マルチエンジン、マルチフォーマット、マルチクラウド向けに設計されています。ユーザー フレンドリーなインターフェースにより、多様なデータ分析とレイクハウスのワークロードをサポートし、データ アナリスト、データ エンジニア、データ サイエンティストが同じ管理されたデータセットで作業できるようにします。他のソリューションと比べて費用対効果が高いため、エンタープライズ データを AI に活用しようとしている企業にとっては賢い選択です。

BigQuery Migration Service ツール

BigQuery Migration Service は、データと AI の統合プラットフォームである BigQuery への移行を効率化します。まず移行評価で既存のデータ ウェアハウスを把握し、移行を計画します。次に、バッチ トランスレータとインタラクティブ SQL トランスレータが、さまざまな SQL 言語をサポートする BigQuery 用のクエリとスクリプトを準備します。BigQuery Data Transfer Service は、データ移行を自動化して管理し、円滑に移行できるようにします。最後に、データ検証ツールが移行の成功を確認します。

データ プラットフォーム移行インセンティブ

データ プラットフォームの移行は簡単な作業ではありません。お客様の移行を支援する新しい移行インセンティブ プログラムが導入されます。このプログラムには、移行費用を相殺できる Google Cloud クレジット、Google または対象パートナーの実装サービス、AWS または Azure からデータを移動するための費用をカバーする下り(外向き)クラウド クレジットが含まれています。

仕組み

BigQuery Migration Service は、データ ウェアハウスを BigQuery に移行するために設計された包括的で合理化されたソリューションです。このサービスでは、初期評価、計画からデータ転送、検証まで、移行プロセスのあらゆるステップをサポートする無料ツールが提供されます。これらのツールは、組織がより迅速かつスムーズでリスクの低い移行を計画するのに役立ち、Google Cloud の AI 対応統合データ プラットフォームである BigQuery のメリットを実現するまでの時間を短縮できます。

一般的な使用例

Terradata から BigQuery への移行

Teradata から BigQuery への移行

BigQuery に移行すると、高度な分析、ML、リアルタイムの分析情報を得るための、スケーラブルで費用対効果の高い最新のソリューションが手に入ります。BigQuery は、インフラストラクチャ管理が不要であり、需要に応じて自動的にスケールするため、チームはシステム メンテナンスではなくデータ分析に注力できます。さらに、BigQuery の従量課金制の料金モデルにより費用を削減できます。

Teradata から BigQuery への移行に関する完全ガイドを読む

Teradata から BigQuery への移行

BigQuery に移行すると、高度な分析、ML、リアルタイムの分析情報を得るための、スケーラブルで費用対効果の高い最新のソリューションが手に入ります。BigQuery は、インフラストラクチャ管理が不要であり、需要に応じて自動的にスケールするため、チームはシステム メンテナンスではなくデータ分析に注力できます。さらに、BigQuery の従量課金制の料金モデルにより費用を削減できます。

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Oracle から BigQuery への移行

Oracle から BigQuery への移行

BigQuery は、ハードウェアの制限やインフラストラクチャ管理を排除したサーバーレス データ ウェアハウス ソリューションを経営幹部に提供します。このアーキテクチャは、クエリの需要に応じてリソースを自動的にスケールするため、システム メンテナンスではなくデータ分析に集中できます。BigQuery はスケーリングや高可用性などの管理タスクを処理し、クラウド データ オペレーションを簡素化してオーバーヘッドを削減します。

Oracle から BigQuery への移行に関する完全ガイドを読む

Oracle から BigQuery への移行

BigQuery は、ハードウェアの制限やインフラストラクチャ管理を排除したサーバーレス データ ウェアハウス ソリューションを経営幹部に提供します。このアーキテクチャは、クエリの需要に応じてリソースを自動的にスケールするため、システム メンテナンスではなくデータ分析に集中できます。BigQuery はスケーリングや高可用性などの管理タスクを処理し、クラウド データ オペレーションを簡素化してオーバーヘッドを削減します。

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Amazon Redshift から BigQuery への移行

Redshift から BigQuery への移行

BigQuery は、サーバーレスのフルマネージド データ ウェアハウスです。自動スケーリングと従量課金制を採用しているため、インフラストラクチャ管理やキャパシティ プランニングの悩みを解消できます。これにより、運用コストを削減し、チームの分析情報を得るまでの時間を短縮できます。さらに、BigQuery は Vertex AI などの他の Google Cloud サービスとネイティブに統合されているため、データと AI のエコシステム全体が強化されます。

Redshift から BigQuery への移行ガイド全体を読む

Redshift から BigQuery への移行

BigQuery は、サーバーレスのフルマネージド データ ウェアハウスです。自動スケーリングと従量課金制を採用しているため、インフラストラクチャ管理やキャパシティ プランニングの悩みを解消できます。これにより、運用コストを削減し、チームの分析情報を得るまでの時間を短縮できます。さらに、BigQuery は Vertex AI などの他の Google Cloud サービスとネイティブに統合されているため、データと AI のエコシステム全体が強化されます。

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Snowflake から BigQuery への移行

Snowflake から BigQuery への移行

BigQuery は、費用対効果に優れたサーバーレスの AI 対応統合データ プラットフォームを提供します。自動スケーリングにより、インフラストラクチャ管理のオーバーヘッドをなくし、費用を削減できます。BigQuery と Google Cloud の AI 機能(Vertex AI や Gemini など)をネイティブに統合することで、次世代の AI ユースケースやビジネス変革のために、データに AI を導入する機能を効率化します。

Snowflake から BigQuery への移行に関する完全ガイドを読む

Snowflake から BigQuery への移行

BigQuery は、費用対効果に優れたサーバーレスの AI 対応統合データ プラットフォームを提供します。自動スケーリングにより、インフラストラクチャ管理のオーバーヘッドをなくし、費用を削減できます。BigQuery と Google Cloud の AI 機能(Vertex AI や Gemini など)をネイティブに統合することで、次世代の AI ユースケースやビジネス変革のために、データに AI を導入する機能を効率化します。

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Apache Hive から BigQuery への移行

Apache Hive から BigQuery への移行

BigQuery は、自動スケーリング、シンプルな SQL インターフェース、統合された ML 機能を提供する、フルマネージドのサーバーレス クラウド データ ウェアハウスです。これにより、運用が簡素化され、専門知識の必要性が減るため、多くの組織にとって利用しやすく費用対効果に優れたオプションとなっています。BigQuery はストリーミング、Spark、Python、SQL などの複数のエンジンをサポートしており、組織のデータの専門家が同じデータを活用することができます。

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Apache Hive から BigQuery への移行

BigQuery は、自動スケーリング、シンプルな SQL インターフェース、統合された ML 機能を提供する、フルマネージドのサーバーレス クラウド データ ウェアハウスです。これにより、運用が簡素化され、専門知識の必要性が減るため、多くの組織にとって利用しやすく費用対効果に優れたオプションとなっています。BigQuery はストリーミング、Spark、Python、SQL などの複数のエンジンをサポートしており、組織のデータの専門家が同じデータを活用することができます。

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