自動的にパイプする Amazon データを BigQuery に取り込む

あなたのビジネスでは、データの保存先のニーズに BigQuery を使用する必要がありますか? Amazon や Walmart で販売するすべての販売者またはブランドは、データ ウェアハウスにデータを保存する必要があります。 

データをウェアハウスに保存することは、ビジネス全体の履歴パターンを追跡し、高度な分析を実行して広告と販売パフォーマンスの相関関係を確認するための第一歩です。

BigQuery は人気のデータ ウェアハウスですが、独自のビジネス ニーズに適しているかどうかを確認する必要があります。 

Amazon から倉庫への接続 (intentwise 経由)

BigQuery とは何ですか?

BigQuery は、OLAP データ ウェアハウス プラットフォームの一例です。OLAP は「オンライン分析処理」の略で、大量のデータを処理するために設計された新しい種類のデータ ウェアハウスです。

BigQuery は Google が所有しており、他の Google 製品と特にスムーズに統合されます。たとえば、データの視覚化に Google の Look Studio を使用している場合は、まず BigQuery にデータを保管することを検討してください。BigQuery は、Google Cloud Suite の他のプログラムやソフトウェアとも連携します。  

BigQuery ロゴ

BigQuery が自分に適しているかどうかはどうすればわかりますか?

BigQuery を使用するべきか、それとも別のデータ ウェアハウスを検討すべきか迷っていますか? Intentwise チームがお客様のビジネスを監査し、お客様に最適なデータの保存先を選択します。

そこから、お客様のビジネスに最適と思われるウェアハウスにデータをパイプラインで送ります。または、すでに気に入っているウェアハウスやレポート システムがある場合は、それらの接続をお客様に代わって構築することもできます。

データ ウェアハウスのロゴ

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