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数据仓库现代化

使用BigQuery简化迁移路径并从任何本地或云数据仓库进行现代化改造。借助内置的 AI 和强大的多云端功能,解决当今最具挑战性的需求,并顺畅地拓展您的业务

数据仓库现代化建设方案

案例背景及挑战

传统的本地数据仓库在面对海量激增的数据时面临扩展性差、维护成本高昂等挑战。企业急需将数据平滑迁移至云端,实现数据的快速获取与智能分析,提升业务洞察速度。

不仅需要高效的数据分析能力,还需要与机器学习、智能推荐等多场景深度结合,打破数据孤岛。

方案架构

方案基于 BigQuery,构建支持 PB 级查询的无服务器云端数据仓库。搭配 Dataflow 和 Dataproc 轻松处理实时与批处理任务。

数据仓库架构图

使用产品与平台特点

  • 核心存储机制:BigQuery,提供强大的分布式 SQL 查询能力和内置的机器学习支持。
  • 流式数据处理:Dataflow,支持批流一体化摄取。
  • 数据可视化引擎:Looker 控制面板。

核心特点
  • 极速部署:全托管的无服务器服务模式,无需管理基础架构配置。
  • 平滑迁移:提供数据重映射工具,帮助历史数据零宕机上云。
  • 智能互联:内置 BigQuery ML,通过标准的 SQL 语句即可进行模型的构建和预测。
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