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GoogleのBigQueryのようなツールを使えば、その顧客データをよりよく管理することができます。

このページでは、BigQueryとは何か、このツールの最大の特徴、そしてBigQueryを使う7つのメリットについて説明します。

BigQueryとは？

BigQueryは、Googleのサーバーレスデータウェアハウスです。このスケーラブルなエンタープライズデータツールは、企業がデータを保存し、照会するのに役立つクラウドデータウェアハウスです。大量のデータセットをBigQueryの機械学習にアップロードすることで、データの理解を深めることができます。

このプログラムは、Googleのインフラストラクチャの処理能力を持っています。 機械学習が組み込まれているので、BigQueryはデータを処理して意味のあるものにするのに役立ちます。BigQueryを使用する方法は主に3つあります。

データの読み込みと書き出し

データをBigQueryに素早くロードすることができます。BigQuery でデータを処理した後は、データをエクスポートしてより良い分析を行うことができます。

データのクエリと表示

BigQuery では、インタラクティブなクエリを実行することができます。また、バッチクエリの実行や、データから仮想テーブルを作成することもできます。

データの管理

BigQuery では、プロジェクト、ジョブ、データセット、テーブルをリストアップすることができます。これらの各情報を取得し、データセットの更新やパッチを当てることができます。また、BigQueryでは入力したデータの削除や管理を行うことができます。

BigQueryを使えば、データの分析が簡単にできます。ダッシュボードやレポートを作成することで、データを整理して理解を深めることができます。

BigQuery を使用すると、インサイトをチームで共有することができます。共有できるのは

・データセット

・クエリ

・スプレッドシート

・レポート

ビジネスに最適な8つのBigQuery機能

BigQueryの機械学習について理解したところで、次はBigQueryの使い方を学んでいきましょう。まずは、GoogleのBigQueryで使える機能をすべて見ていきましょう。

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1. サーバーレスインサイト

BigQueryを使用すると、すべてのデータがクラウド・プラットフォーム上で動作します。サーバーレスアーキテクチャを採用しているので、分析を自動的にスケールアップすることができます。この機能により、明らかにしたい最も重要なインサイトに集中することができます。

2. リアルタイム分析

BigQueryの機械学習では、リアルタイム分析も可能です。このツールは、高速ストリーミング挿入APIを備えています。これにより、リアルタイムデータを分析するための強固な基盤を構築することができます。

リアルタイムアナリティクスでは、最新のビジネスデータを入力してすぐに分析することができます。この機能は、データを集計しながら理解するのに役立つため、ビジネスにとって非常に有益です。

3. ロジカルデータウェアハウス

論理的なデータウェアハウスでは、外部のデータソースをBigQueryで処理することができます。その際、BigQueryのクラウドストレージで処理を行うことができます。

また、BigQueryはDriveでトランザクションデータベースやスプレッドシートを処理します。すべてのデータを入力して、データを重複させることなく処理することができるようになります。

4. データ転送サービス

データ転送サービスでは、外部ソースからのデータを自動的に転送することができます。BigQuery Data Transfer Serviceを使用すると、複数のソースからデータを定期的かつ完全に管理された状態で取り込むことができます。これらのプラットフォームには以下のものがあります。

Googleマーケティングプラットフォーム

Google 広告

YouTube

パートナーSaaSアプリケーションとBigQuery

Teradata

Amazon S3

このように、BigQueryは、異なるツールからのデータを1つの場所に統合したいと考えている場合には、素晴らしいツールとなります。

5. 自動高可用性

自動高可用性は、透過的で自動的なストレージを提供します。ストレージを複数の場所に設置し、その場所に対して高可用性を持たせることができます。この機能は、追加料金や追加設定なしで利用できます。

6. ストレージ・コンピュート・セパレーション

ストレージ・コンピュート・セパレーションでは、ストレージを分離することができます。お客様のビジネスに最適なストレージと処理ソリューションを選択することができます。お客様のビジネスの目的や目標に沿ったデータ処理システムを構築するのに役立ちます。

7. ジオエクスパンション

BigQueryの機械学習では、地理的なデータをコントロールするオプションがあります。アメリカ、アジア、ヨーロッパにのみ適用されます。この機能により、データのクラスターを設定・管理する際の頭痛の種を防ぐことができます。

8. 自動バックアップと簡単な復元

お客様のデータは、お客様のビジネスに欠かせません。それを処理しようとしている間に失うことは避けたいものです。BigQueryでは、情報が自動的に複製され保存されるため、失うことはありません。

また、BigQueryは7日間の変更履歴を保持します。 この機能により、以前のデータを復元したり、異なる時間帯のデータを比較したりすることができます。データを把握して変化を確認するのに最適な方法です。

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BigQueryを使うことで得られる6つのメリット

BigQueryの使い方やできることがわかったところで、このツールがビジネスにどのようなメリットをもたらすのかを見ていきましょう。

1. 迅速なセットアップが可能

忙しいビジネスの現場では、情報を集約するためのデータツールのセットアップに何時間もかけたくないものだ。BigQueryの最も大きなメリットは、簡単かつ迅速にセットアップができることです。

数秒でデータウェアハウスをセットアップできます。データウェアハウスがセットアップされると、すぐにデータの照会を開始することができます。

BigQueryは何十億行ものデータを数秒で処理します。すべてのリアルタイムデータを処理し、ツールに入ってきたデータを素早く処理します。このスピードにより、BigQueryはデータを管理するための望ましい選択肢となります。

2. 簡単に使える

BigQueryの最も大きなメリットの1つは、使いやすさです。自社でデータセンターを構築すると、コストがかかるだけでなく、時間もかかり、スケールアップも難しい。データを理解しようとすると、不満が残り、時間を無駄にすることさえあります。

BigQueryはそのプロセスをシンプルにしてくれます。データをツールにロードし、使用した分だけ支払うことができます。自社のデータセンターを構築することなく、データを処理して理解するための効率的な方法です。

3. シームレスに拡張できる

データを入力する際の最大の問題の一つは、スケーリングです。多くの企業は、データを意味のあるものにするための適切なサイズを把握するのに苦労しています。BigQueryを使えば、スケーリングの作業をすべて代行してもらえます。

BigQueryは、データの保存と計算を分離します。このプロセスにより、エラスティック・スケーリングが可能になり、より高いパフォーマンスでの拡張が可能になります。リアルタイム分析にシームレスに対応し、データを適切にスケーリングすることで、データの意味を理解しやすくします。

4. 加速されたインサイトを得られる

BigQueryでは、データの全体像を把握することができます。データツールを使用して、データをさらに消化して分解することができます。TableauやData Studioなどのツールは、BigQueryとシームレスに連携し、情報の理解を深めることができます。

これらの補助的なツールを使って、レポートやダッシュボードを作成することができます。BigQueryは処理されたデータを素早く取り込み、これらのデータツールのプラットフォームに統合することで、データの分解をサポートします。

5. データの保護

データはお客様のビジネスにとって貴重なものです。BigQueryはお客様のデータを保護し、強力なセキュリティを維持します。

このプロセスにより、データが危険にさらされたり失われたりした場合に備えて、ディザスタリカバリプランを用意しておく必要がありますが、その負担がなくなります。

6.手頃な価格

BigQueryの価格はお客様のビジネスに合わせて設定されています。使用したリソースに対してのみ支払いが発生します。Googleは、ストレージやコンピューティングリソースなど、ツールの使用量に応じて課金します。

BigQueryの価格を見てみると、ストレージとストリーミングインサートは別々に請求されている。データのコピーやエクスポートは無料で行えます。

ストレージの場合、料金は

1GBあたり0.02ドル/月

長期保存の場合は、1GBあたり月額0.01ドル

ストリーミング挿入の場合、料金は

200MBあたり0.01ドル

このBigQueryの価格設定を見てもわかるように、BigQueryで使用する内容に応じて料金を支払うことになる。100GBのデータを保存する場合、データ保存のために月々2ドルを支払うことになります。使わないのに保存料や処理費を払いすぎることはありません。

また、Googleは2つのサブスクリプションプランを用意しています。

従量課金制：1TBあたり月額5ドル

定額制：500台の専用スロットで月額10,000円から

より多くのデータを移動する場合や、時間をかけて豊富なデータを入力したい場合は、サブスクリプションサービスの方がニーズに合っているかもしれません。

BigQueryは、手間をかけずに適正な料金でデータを処理することができます。すべてのデータを処理しようとして、データ処理ツールを構築することに悩む必要はありません。BigQueryの価格を見れば、データを管理・処理するための安価で安全な選択肢であることがわかります。

BigQueryによるデータ処理を始める準備はできていますか？

BigQueryは、企業がデータをより速く、より効果的に処理することを可能にします。信頼できるソースでデータを処理したいなら、BigQueryがお勧めです。このツールは、関連するデータを安全かつ費用対効果の高い方法で処理し、ビジネスのための実用的なインサイトに変えるのに役立ちます。