前提

Shopify のデータは Bulk Operations で取得する物とします。詳しい方法は公式ドキュメントをご覧ください。
BigQuery へのデータのエクスポートには google-cloud-bigquery gem を使用します。

実装

Gem

$ gem install google-cloud-bigquery

require "google/cloud/bigquery"
require "open-uri"

# Ref: https://googleapis.dev/ruby/google-cloud-bigquery/v1.37.0/file.AUTHENTICATION.html
Google::Cloud::Bigquery.configure do |config|
  config.project_id  = "プロジェクトIDを入力"
  config.credentials = "サービスアカウント認証のjsonファイルへのパスを入力"
end

bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new retries: 5, timeout: 600
dataset = bigquery.dataset "データセット名を入力"
table = dataset.create_table "テーブル名を入力"

bulk_operation_url = "Bulk Operation で得た URL を入力"
URI.open(bulk_operation_url) do |file|
  load_job = table.load_job file do |config|
    config.format = "json"   # Bulk Operation の出力ファイルが jsonl 形式であるため。
    config.autodetect = true # 当行を省略する場合は schema の事前指定が必須になります。
  end
  load_job.wait_until_done!
end

補足

デフォルトだと60秒でタイムアウトするので、 execution expired エラーが発生する場合は timeout の値を変更すると良さそうです。（上記実装例では600秒に設定。）
load_job.failed? 等を使用してエラー処理を書くことが出来ます。詳しくは Google::Cloud::Bigquery::Job の公式ドキュメントをご覧ください。
load_job を使用するとエラー内容が分かりづらい場合があるので、うまく行かない場合は一旦 load を使ってみると失敗理由が分かる事があります。
dataset.create_table の実行時に schema を事前指定する事で、 config.autodetect = true を省略する事が出来ます。
環境にも依るかと思いますが、5GB程度の jsonl ファイルであれば数分で同期出来ました。

Schema の auto-detection

各カラムのデータ型を一つ一つ事前定義する必要があったら骨が折れるな〜と思っていたのですが、BigQuery が良い感じに schema を autodetect してくれました。

参照