【正解】B
【0からの解説】
①前提知識
・データ ウェアハウス：社内のさまざまなシステムからデータを集め、大量のデータをまとめて分析・集計するための保管庫です。Google Cloud の代表的なサービスは BigQuery です。
・構造化データ：表（行と列）の形に整理されたデータ（例：売上表）。
・半構造化データ：JSON のように、ある程度の構造（項目名など）はあるが、表ほど厳密ではないデータ。
・非構造化データ：画像・動画・音声・自由記述の文章など、決まった形のないデータ。
・アドホック分析：あらかじめ決めた定型レポートではなく、その場で思いついた疑問に対して自由にクエリ（問い合わせ）を投げて分析すること。
・トランザクション処理：注文の登録や在庫の引き当てなど、1 件ずつのデータを正確に読み書きする日常業務の処理。これはデータ ウェアハウスではなく、Cloud SQL などの業務用データベースの役割です。
②問題文の要件の整理
「データ ウェアハウスでデータを分析したい」ので、分析向けのシステムとして必要な特徴を備えたものを選ぶ必要があります。問題文の「どのように進めるべきか」は抽象的に見えますが、問われているのは「データ ウェアハウスとはどのような特徴を持つシステムか（どのデータを扱い、どんな分析に使うのか）」です。各選択肢を「データ ウェアハウスの説明として正しいか」という目で見比べると、時系列データベース（A）、データレイク（C）、業務用のリレーショナル データベース（D）といった、別の種類のデータ保管庫の説明が混ざっていることに気付けます。
③正解がその要件をどう満たすか
データ ウェアハウスは、構造化データと半構造化データを大量に保存し、アドホック分析やカスタム レポート（自社の必要に合わせて作るレポート）を行うためのシステムです。BigQuery は表形式のデータに加え JSON などの半構造化データも扱え、SQL で自由に分析したり、Looker などの BI ツール（データをグラフやダッシュボードで見える化するツール）と組み合わせてレポートを作ったりできます。したがって B がデータ ウェアハウスで分析を進める方法として適切です。
【誤りの選択肢】
A：時系列データベースは、センサーの値や株価のように「時刻ごとに記録されるデータ」の保存・検索に特化したデータベースです。特定の用途向けであり、さまざまなデータを横断的に分析するデータ ウェアハウスの説明ではありません。
C：非構造化データを大きなオブジェクト ストア（Cloud Storage のような、ファイルをそのまま保存する場所）にコピーするのは、データレイク（あらゆる形式の生データをそのまま貯める場所）の考え方です。データ ウェアハウスでの分析の進め方ではありません。
D：トランザクション クエリやテーブル間のリレーションシップ（関連付け）を重視するのは、業務システム用のリレーショナル データベース（Cloud SQL など）の特徴です。1 件ずつの読み書きに強い一方、大量データの集計・分析を主目的とするデータ ウェアハウスとは目的が異なります。
【参考】
データ ウェアハウスとはBigQuery の概要