BigQuery に移行することで、高度な分析、ML、リアルタイムの分析情報を実現する最新のスケーラブルで費用対効果の高いソリューションが得られます。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。

BigQuery は、費用対効果に優れた AI 対応のサーバーレスな統合データ 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が排除され、費用が削減されます。BigQuery は、Vertex AI や Gemini などの Google Cloud の AI 機能とネイティブに統合されているため、効率的に AI をデータに適用して次世代の AI ユースケースやビジネス変革を実現できます。

Dataproc は管理を簡素化し、スケーラビリティを提供してデータ処理をモダナイズします。データレイクを Cloudera から Dataproc に移行すると、運用効率の向上と費用削減に役立ちます。Dataproc は、Spark、Hive、その他の OSS を実行するためのフルマネージド サービスで、インフラストラクチャのオーバーヘッドを削減できます。柔軟なスケーリングと秒単位の課金により費用を最適化し、Google Cloud と BigQuery をシームレスに統合することで、マルチモーダル データによる費用対効果の高い堅牢な分析を実現できます。

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するため、クラウドデータの運用が簡素化され、オーバーヘッドが削減されます。

BigQuery は、自動スケーリングを備えたサーバーレスのフルマネージド データ ウェアハウスを従量課金制の料金設定で提供し、インフラストラクチャ管理と容量計画の煩わしさを解消します。これにより、運用コストが削減され、チームが分析情報の取得に要する時間が短縮されます。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。