データと分析に基づいて意思決定や戦略立案を行うデータ駆動型ビジネスが進展している。その中で、異なるソースからのデータを一元化して統合する「データ ウェアハウス( DWH )」の重要性が高まっている。
導入当初はビジネスの要件を満たしていた DWH は、使っていくうちにビジネス側の要求が増えてくることがよくある。「このデータソースも取り込んでほしい」「データの同期頻度をもう少し早めてほしい」「機械学習を取り入れたい」などの要件に応えていくと、アーキテクチャが複雑になり、運用負荷やコストの増加やシステム的な問題から DWH を刷新することがある。ただ、 DWH の移行では、アセスメントや SQL 変換、データ転送、データ検証など煩雑な作業やリスクを伴うことが多い。
この資料では、そうした DWH の移行課題を解決できる方法として「 BigQuery マイグレーション サービス」を紹介。移行フレームワークや移行支援機能など、 DWH 移行の悩みを解消できる秘訣を解説する。
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