BigQuery に移行すると、高度な分析、ML、リアルタイムの分析情報を得るための、スケーラブルで費用対効果の高い最新のソリューションが手に入ります。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サーバーレスの AI 対応統合データ 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をなくし、費用を削減できます。BigQuery と Google Cloud の AI 機能（Vertex AI や Gemini など）をネイティブに統合することで、次世代の AI ユースケースやビジネス変革のために、データに AI を導入する機能を効率化します。

Dataproc は、管理を簡素化し、スケーラビリティを提供し、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の削減に役立ちます。Dataproc は、Spark、Hive、その他の OSS を実行するためのフルマネージド サービスであり、インフラストラクチャのオーバーヘッドを削減するのに役立ちます。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し、クラウド データ オペレーションを簡素化してオーバーヘッドを削減します。

BigQuery は、サーバーレスのフルマネージド データ ウェアハウスです。自動スケーリングと従量課金制を採用しているため、インフラストラクチャ管理やキャパシティ プランニングの悩みを解消できます。これにより、運用コストを削減し、チームの分析情報を得るまでの時間を短縮できます。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。