谷歌云：2025加速迁移企业数据白皮书（43页）.pdf

1、加速迁移企业数据为什么组织要迁移数据平台，以及 AI 如何改变竞争格局。简介AI 正在迅速改变各行各业，不断颠覆市场和核心业务流程，并迅速成为新的竞争优势。在采用生成式 AI 的企业中，有 74%在第一年即实现了投资回报，其中 84%的企业实现了 6%或更高的收入增长。1要想让 AI 取得成功，必须确保基础设施具备卓越的可伸缩性、速度或灵活性，而传统基础设施无法满足这些要求。因此，组织面临着严峻的挑战，包括非 AI 就绪型系统、困在孤岛中的数据以及扩缩成本过高的过时技术等。虽然 AI 有着巨大的潜力，但老旧的系统却阻碍了前进的道路。云迁移已经不再只是运营层面的升级。如今，它成为了一项战略要务：

2、现代数据架构、实时数据洞见和 AI 驱动的转型都依赖于数据。BigQuery 是一款名副其实的统一平台，而其他解决方案需要将单独的数据仓库、数据湖和 AI 工具拼凑在一起。这种统一平台消除了复杂性和长延迟，为企业提供了一条直通路径，让他们能够跨所有数据类型扩展数据科学和多模态 AI，而无需管理不同的系统。如今，各行各业的领先组织都在采用云优先和 AI 优先的方法，利用 Google Cloud 和 BigQuery 解锁数据价值，以更快地获取数据洞见，实现旧系统的现代化改造，并解决复杂的行业挑战。重点不是要不要迁移，而是如何快速改造数据基础设施，从而在 AI 驱动的未来竞争中占得先机。1 Go

3、ogle Cloud。(2025)。AI 的投资回报2Google Cloud 助力业务发展01推动 AI 创新并提高成本效益对旧版企业数据仓库(EDW)和数据湖进行现代化改造。缩短数据分析时间提高数据访问效率。02建设善于灵活应变的精益团队快速进行大规模原型设计。033第 1 章推动 AI 创新并提高成本效益对旧版企业数据仓库(EDW)和数据湖进行现代化改造。420 多年来，PayPal 一直致力于利用技术来让金融服务和商业活动更方便、更具包容性、更安全，从而始终走在数字支付革命的最前沿。为新数据产品实施快速上手功能 推出基于 AI 的个性化客户体验减轻运营负担策略这种方法可以整合分散在多个

4、数据仓库和数据湖中、总量高达 400PB 的分析数据，同时克服了本地平台的限制，从而让他们能够利用云 AI 的优势，实现规模化创新。将 BigQuery 作为统一的企业数据仓库平台为了从 Teradata、Snowflake、Redshift 和 Hadoop 迁移数据，他们采用了 BigQuery Migration Service，以便自动转译来自不同来源的代码，并与 Google 合作增强了数据验证工具。关键原则包括弃用旧技术债务，解耦依赖项以实现灵活迁移，构建实时信息中心来跟踪迁移进度，以及选择性地进行现代化改造，而不是直接原样迁移。采用企业上下通力协作的方法，配合强大的培训和自动化工

5、具，确保了所有团队步调一致并快速上手。迁移类型：从 Teradata、Redshift 和 Hadoop 迁移到 BigQuery行业：金融服务|产品：BigQuery、Vertex AI020301PayPal 如何迁移并 扩缩全球数据平台需求5经验与启示企业范围的通力协作数据迁移已经被提升到企业级优先事项的高度。为了实现这一目标，他们要确保每个利益相关方团队的路线图中都有支持迁移的正式 OKR。战略性消除技术债务PayPal 有意识地决定不将任何技术债务留到未来。根据详细的使用情况和相似性分析，淘汰或整合资产。仅迁移具有适当业务用途的工作负载和数据。积极推行自动化来实现规模化为了管理庞大的

6、规模（400PB、数十万个表和工作负载），他们采取的策略是尽可能全面实现自动化。这包括使用 BigQuery Migration Service 自动转译来自各种来源平台的代码，并自动执行测试流程。将优化融入迁移过程中PayPal 不是在迁移后进行优化，而是从一开始就集成了优化功能。他们致力于改进 BigQuery Migration Service 等迁移工具，以便提前生成优化后的代码，从而无需在后期进行修改和重新测试。优先考虑财务运营(FinOps)他们意识到云中无限的资源可能会导致预算超支，因此构建了一个 FinOps 平台来跟踪消耗情况，并让团队承担责任。实时进度信息中心实现了可观测性