1. Overview（项目背景）

本项目旨在全面优化数据管道和相关流程
以最大化数据利用率和分析效率。

在现有环境中，分析查询性能、运营复杂性和成本方面存在持续的改进需求，
为了解决这些问题，需要长期降低数据管理成本并提高分析速度的
更高效的数据平台转换。

特别是查询性能改进、通过迁移实现成本效率、
缓解运营管理负担，以及与GCP各种服务的集成便利性成为了重要的考虑因素。

2. Solution（解决方案）

本项目的核心目标是将存储在Databricks平台中的数据迁移到GCP BigQuery，
并将现有分析环境稳定地转换为基于BigQuery的环境。

为此，我们重新组织了Databricks环境中使用的表、查询和笔记本资产以适应BigQuery环境，
主要执行内容如下。

• 为BigQuery环境定义并创建新的表结构

• 将Databricks中使用的代码和SQL查询修改并转换为BigQuery语法

• 在实际BigQuery环境中执行转换后的代码和查询，
  执行验证程序以检查是否发生错误和结果准确性

通过这些措施，我们确保了数据迁移过程的稳定性和可靠性。

3. Result（成果）

主要改进事项

通过利用BigQuery的无服务器架构和优化的查询引擎，
大规模数据分析查询的处理速度得到了改进，
基础设施运营和管理所需的成本和负担也随之降低。

此外，基于Google Cloud强大的安全性和稳定的基础设施，
我们构建了稳定且可扩展的数据平台环境，
并获得了能够灵活应对未来数据增长的架构。

通过以BigQuery为中心统一数据分析和处理所需的功能，
我们为更快速、更高效地进行数据驱动决策创造了环境。