解决方案

数据仓库现代化

借助 BigQuery 简化迁移路径并运用智能数据分析功能

传统数据仓库的设计并不能处理当下呈爆炸式增长的数据、运行高级分析或者快速且经济高效地进行扩缩。作为一款现代无服务器数据仓库解决方案,BigQuery 能满足您当前的分析需要,而且能随着您不断增长的数据需求自如扩容。Google Cloud 提供了迁移服务、易于使用的工具全球合作伙伴支持服务,可帮您快速启动现代化改造过程并管理端到端流程。

客户案例

案例亮点摘要

  • 将运维费用降低了 5%–10%

  • 将数据分析时间从七天缩短为几分钟

  • 在 1500 个用户中普及了分析功能

  • 为 5 亿乘客提供更个性化的体验

行业

  • 交通

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为何要利用 Google Cloud 进行现代化改造

借助无服务器分析功能更快地获得数据洞见

BigQuery 是 Google Cloud 的无服务器云端数据仓库,让您只需几分钟(而非数月)即可快速启动数据分析。针对任意规模的数据极速完成查询。利用 Google Cloud 成熟的迁移方法、迁移工具和合作伙伴解决方案,信心十足地进行现代化改造。

大幅简化运营并降低总拥有成本

利用 BigQuery 免去管理旧版基础架构的繁重运维事务,让您的组织将精力集中在数据分析上。BigQuery 的全托管式无服务器基础架构可让数据库运营实现全自动化,最多可将您的总拥有成本降低 41% - 52%

保障数据安全,信心十足地开展运营

借助内置加密功能、自动化数据保护功能和大规模数据复制功能,保护数据仓库的安全并防范数据渗漏风险。BigQuery 具有高度可用性,其服务等级协议 (SLA) 承诺 99.9% 的正常运行时间。

利用 Google Cloud 的迁移框架轻松进行现代化改造

借助我们成熟的框架,减少数据仓库迁移时间、费用、复杂性和风险。

准备和发现1发现关键的工作负载和使用场景。评估和计划2确定使用场景的优先级,并定义成功指标。执行从 3a 或 3b 开始,针对每个使用场景重复以下步骤:3迁移(分流)3a迁移您的数据架构和下游业务应用。3b迁移(完整)端到端迁移上游和下游流水线用例。3c验证和确认测试并验证迁移。重复重新从 3a 或 3b 开始。

使用场景

利用我们的迁移工具和服务对您的数据仓库进行现代化改造。

使用场景
从 Teradata 迁移到 BigQuery

借助 BigQuery Data Transfer Service 将您的数据从 Teradata 迁移到 BigQuery。

使用场景
从 Redshift 迁移到 BigQuery

借助 BigQuery Data Transfer Service 将您的数据从 Amazon Redshift 迁移到 BigQuery。

推荐的数据仓库现代化合作伙伴

利用我们的技术合作伙伴提供的工具和服务,对您的数据仓库进行现代化改造。从我们的系统集成商那里获取端到端迁移支持。

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