분석은 모든 비즈니스 의사 결정의 중심에 있습니다. 오늘날 경제 환경에서는 조직의 상태를 모니터링하고 주력 분야의 전문성을 강화하고 효율성을 높이도록 돕는 것이 과거에 비해 훨씬 더 중요해졌습니다. 그러나 바로 이러한 경제적 상황으로 인해 조직은 분석 도구 및 기술과 관련된 비용을 최적화해야 하는 압박에도 시달리고 있습니다.
이 문서는 데이터 수집, 내보내기, 저장, 분석에 대한 권장사항과 스토리지 모델에 대해 살펴보고 장기 스토리지로 비용을 절감하는 방법을 알아봅니다. 또한 BigQuery 분석의 소비 모델, 워크로드 및 용량 관리를 위한 권장사항과 수집, 추출, 분석을 위한 비용 최적화 기법을 살펴봅니다. 마지막으로, 업계 사용 사례를 통해 다른 기업이 데이터 웨어하우징, 스토리지, 분석에 BigQuery를 어떻게 사용하고 있는지 소개합니다. <71p>
주요 내용
- BigQuery 아키텍처 및 가격 책정 모델
- BigQuery의 데이터 수집 및 추출
- BigQuery 스토리지
- BigQuery 컴퓨팅 권장사항
- 데이터 웨어하우스 구축의 다양한 사용 사례
