在 Google，我们一直努力为客户提供理想的工具与技术支持，帮助您轻松运用日益增长的数据集合。众多企业与数字化 机构已经选择 Google Cloud 智能分析平台，借此从自有数据当中挖掘出不可思议的巨大价值。而这套智能分析平台的核心正是 BigQuery，一款云原生企业级数据仓库。BigQuery 能够帮助组织用户开发并运营规模庞大、可扩展性强的数据驱动型智能应用程序，进而为数字化转型增添助力。

企业正利用 BigQuery 运行大规模关键任务应用，借此优化运营、改善客户体验并降低总体拥有成本（TCO）。目前，Google Cloud 的部分客户已经在高达上百万亿行的少量数据集上运行查询操作，也有不少客户同时在组织之内运行超过 1 万条并发查询。跨越各个地理区划与垂直行业，BigQuery 正立足零售、电信以及金融服务等多个领域发挥作用。

相较于传统内部数据仓库，金融服务公司 KeyBank 正在向 BigQuery 迁移，希望借此提高业务可扩展性并降低运营成本。Keybank 公司首席数据官 Michael Onders 表示，“我们正在从内部数据仓库迁移至 Google Cloud 提供的云原生数据仓库 BigQuery，这一举措能够帮助我们推进数据分析策略的现代化转型，进而帮助我们无缝扩展计算与存储需求，同时降低总体拥有成本。Google Cloud 的智能分析平台使我们得以访问种类丰富的数据转换工具与机器学习工具生态系统，让我们轻松生成预测洞察并从数据中不断发现新的价值。”

Saber 与汉莎航空也在 Google 智能分析工具的帮助下实现业务提升。这些客户都在努力推动数据分析策略现代化，希望通过业务转型在不断变化的数据环境当中保持强大竞争力。

• 降低大规模迁移的实施难度：随着 RedShift 与 S3 迁移工具的正式上线，我们正帮助客户快速将原有数据仓库迁移至 BigQuery。客户现在可以利用 BigQuery Data Transfer Service 从 Amazon Redshift 及 Amazon S3 迁移至 BigQuery。包括 John Lewis Partnership、家得宝、Reddit 以及 Discord 在内的众多客户，都在 BigQuery 加快了业务洞察的获取速度。Discord 公司机器学习技术负责人兼经理 Spencer Aiello 表示，“从 RedShift 迁移至 BigQuery，彻底改变了公司之内的原有游戏规则。如今，我们已经有能力克服性能瓶颈与容量限制，更加无所畏惧地在业务层面解锁具备可行性的洞察见解。”
• 支持企业级生产，实现价格可预测性：企业客户要求价格具备可预测性，否则将无法准确做出判断与规划。我们近期启动了用于工作负载管理的 Reservations 预留实例，并在今天正式宣布 BigQuery Flex Slot 推出测试版本。此项功能既能帮助客户即时调整 BigQuery 数据仓库的规模以满足分析需求，同时又不影响运行成本的可预测性。在 Flex Slot 的帮助下，您现在可以按短周期购买 BigQuery 服务，且周期可低至秒级别。如此一来，组织能够即时对分析需求做出响应，同时针对假期销售季或者游戏上线日等重大商业事件做出规划。您可以点击此处了解关于 Flex Slot 的更多细节信息。此外，我们还公布了 BigQuery 列级访问控制功能的测试版本。在这项功能的支持下，您不仅能够将访问策略引入数据容器，同时也可对企业数据仓库中的列数据内容及 / 或含义进行分析。后，我们在 BigQuery 表上放开了对 DML/DDL 语句的数量限制——您可以点击此处了解更多细节信息。

• 推动分析大众化：我们的愿望，就是让组织内的每一位用户都能轻松使用分析功能。为此，我们即将推出 BigQuery BI Engine，允许用户以亚秒级查询响应时间与高并发性实现对大规模复杂数据集的交互式分析，并据此生成交互式仪表板与分析报告。在使用 BI Engine 之后，一家《财富》全球五百强媒体企业做出了精准的总结：“为了及时向我们的编辑、记者以及管理人员提供洞察见解，获取答案的速度成为决定一切的关键。在使用 BigQuery BI Engine 之后，我们立刻感受到现有 Data Studio 仪表板获得的显著性能提升——每个人都能同样快速高效地深入剖析、过滤并利用数据资源。”点击此处了解更多细节信息。

所有这一切，包括更多其他创新成果，共同作用并帮助客户轻松踏上自己的数字化转型之路。

我们一直投入大量资金支持合作伙伴生态系统，并与全球 / 各区域系统集成商（GSI）及其技术合作伙伴开展协作，希望从规划阶段、专业知识支持以及产品上市流程等多个方面简化迁移工作。Wipro、Infosys、埃森哲、德勤、凯捷、Cognizant 等 GSI 合作伙伴都设有专门的卓越中心与 Google Cloud 合作伙伴团队。这些团队致力于制定并执行业务联动计划，同时建立起端到端迁移规程、加速工具与服务方案，努力降低迁移工作的实施难度。埃森哲数据工作室、Infosys 迁移工作台（MWB）以及 Wipro 的 GCP（Google Cloud Platform）数据与洞察迁移工作室都是合作解决方案中的出色范例。他们的目标只有一个：通过为大规模迁移计划提供支持，帮助企业实现分析环境的现代化改造。

合作伙伴的助力，对于企业的云迁移之旅至关重要。Infosys 公司数据分析执行副总裁 Satish H.C. 指出，“当下，企业推动数字化转型的核心诉求，在于将数据转化为企业业务的核心驱动力。面对我们的客户，我们通过 Digital Brain、Information Grid、Data Marketplace 以及 Next Analytics 等平台解决方案帮助其逐步实现数字化转型。而支撑这些平台的核心，正是 BigQuery、BigQuery ML、AI Platform 以及 Cloud Functions 等 Google 原研技术。”

埃森哲北美数据工程负责人、常务董事 Sriram Anand 表示，“我们很高兴能够与 Google Cloud 合作，从而简化从传统数据仓库向 BigQuery 的迁移流程，这将极大提升各类组织机构对数据潜力的利用能力。我们的客户往往面对日新月异的业务需求，因此必须在不影响性能的前提下找到按需交付、灵活易用的 PB 级数据处理方案。只有这样，他们才能快速运行查询，进而推动业务创新。”

在我们的数据仓库现代化解决方案当中，技术合作无疑扮演着核心角色。在 Informatica 的支持下，客户能够更轻松、更安全地将数据及其架构从内部应用及系统中迁移至 BigQuery。Datometry 与 CompilerWorks 则帮助客户在迁移工作负载的过程中，无需调整查询代码。其中，Datometry 允许客户将输入请求即时转换为特定 Dialect，而 CompilerWorks 能够将查询中的 SQL 源 Dialect 转换为其他 SQLDialect。除了核心产品之外，这些技术合作伙伴还开发出多种其他迁移加速工具。

我们还要宣布另一项好消息：全球领先的商业与技术咨询托管服务供应商 SADA 刚刚与 Google Cloud 签订一项多年合作协议。SADA 方面将推出一系列全新解决方案，帮助组织利用 Google Cloud 实现数据分析与数据仓库现代化，其中包括从 Netezza、Teradata 以及 Hadoop 向 BigQuery 迁移的全面支持选项。这些解决方案将缩短新版本的评估时间，通过数据驱动型洞察分析加快决策速度，确保客户将更多精力集中在业务创新方面。

过去一年当中，来自 Gartner 及 Forrester 等权威行业分析机构的五份新报告中，都将 Google Cloud 列为市场，其中包括新发布的《Forrester Wave™：2020 年季度分析数据管理（DMA）》报告。这也从另一个侧面，证明 BigQuery 迁移浪潮已经席卷整个智能分析产品市场。

以上提到的功能发布、服务更新以及迁移选项，都秉承着同一个核心目标：帮助企业客户以数字化方式转变原有运营流程。您可以通过 BigQuery sandbox 即刻体验 BigQuery。此外，我们也向大家推荐 Google 数据仓库迁移方案——您在数据仓库迁移过程中所需要的专业设计指导及工具、合作伙伴解决方案、以及加快云迁移步伐的资金支持选项都在这里，不容错过。

来源 https://www.modb.pro/db/233596