Google BigQuery とは何ですか?またその仕組みは何ですか? – 究極のガイド
公開: 2023-09-26Google BigQuery は、機械学習、地理空間分析、ビジネス インテリジェンスなどの機能を使用してデータを管理および分析するように設計されたフルマネージドのエンタープライズ データ ウェアハウスです。 サーバーレス アーキテクチャにより、インフラストラクチャ管理を必要とせずに SQL クエリで重要な質問に答えることができます。 BigQuery は、テラバイト規模のデータを数秒で、ペタバイト規模のデータをわずか数分で分析できるため、データドリブンな洞察を得る強力なツールとなります。
このガイドでは、Google BigQuery とその機能の完全な概要、およびツールを最大限に活用する方法を説明します。
BigQuery を理解する
BigQuery は、サーバーレスでスケーラビリティが高く、コスト効率の高いマルチクラウド データ ウェアハウスです。
BigQuery のサーバーレスの特徴は、ユーザーが基盤となるインフラストラクチャを管理する必要がないことを意味するため、際立っています。 リソースをプロビジョニングしたり、データベース操作を管理したりする必要はありません。 代わりに、BigQuery がこれらすべてを処理し、セットアップや管理を必要とせずに、外出先でデータをクエリできる機能をユーザーに提供します。
BigQuery の注目すべき機能は、膨大な量のデータをリアルタイムで分析できることです。 これは、情報に基づいた迅速な意思決定がビジネスの変革をもたらす可能性がある今日のデータ主導の世界では不可欠です。 マーケティング担当者、アナリスト、データ愛好家は、使い慣れた SQL 言語を使用してデータセットに飛び込み、複雑な質問をして数秒で回答を得ることができます。
さらに、BigQuery は Google Cloud の堅牢な基盤上に構築されており、そのセキュリティ、スケーラビリティ、パフォーマンスの利点を活用しています。 ビジネスが成長し、データ要件が変化するにつれて、BigQuery は容易に適応し、最適なパフォーマンスを確保するためにリソースを拡張します。
基本的に、Google BigQuery は大規模なデータ分析に伴う複雑さを解消します。 企業は、複雑なインフラストラクチャをくぐり抜けるのではなく、本当に重要なこと、つまりデータから価値を抽出することにエネルギーを向けることができます。 このガイドをさらに深く掘り下げていくと、データ分析の世界で BigQuery を真に際立たせる機能がさらに明らかになります。
BigQuery とのやり取り
BigQuery は、対話用の複数のインターフェースを提供します。 Google Cloud コンソールは、データの読み込み、エクスポート、クエリなどのタスク用のグラフィカル インターフェースを提供します。 Python ベースの bq コマンドライン ツールを使用すると、コマンドラインから直接 BigQuery にアクセスできます。
開発者やデータ サイエンティストは、Python、Java、JavaScript、Go などの使い慣れたプログラミング言語でクライアント ライブラリを使用することもできます。 さらに、BigQuery の REST API と RPC API は、データを管理および変換するためのより多くの方法を提供します。
BigQuery の独自の機能
BigQuery は、データを分析するコンピューティング エンジンをストレージの選択肢から分離することで、柔軟性を最大限に高めます。 この分離により、BigQuery 内でのデータの保存と分析、または外部でのデータの評価が可能になります。 フェデレーテッド クエリにより外部ソースからデータを読み取ることができる一方、ストリーミングは継続的なデータ更新をサポートします。 BigQuery ML や BI Engine などのツールにより、データ分析機能がさらに強化されます。
BigQuery の設計では、ストレージとコンピューティングが確実に分離され、オンデマンドで個別にスケーリングできます。 この設計では、高価なコンピューティング リソースを常に稼働し続ける必要がないため、非常に高い柔軟性とコスト管理が実現します。 データはバッチで BigQuery に取り込むことも、ウェブ、IoT、モバイル デバイスなどのさまざまなソースから Pub/Sub 経由でリアルタイムでストリーミングすることもできます。 他のクラウド、オンプレミス システム、またはサードパーティ サービスからデータを取り込みたい場合は、データ転送サービスを利用できます。
BigQuery でのデータの操作
BigQuery のデータは、テーブルとビューの最上位コンテナであるデータセットに編成されます。 データは、Storage Write API を使用して BigQuery に読み込むことも、Avro、Parquet、ORC、CSV、JSON などのさまざまな形式でローカル ファイルまたは Cloud Storage からバッチ読み込みすることもできます。 BigQuery Data Transfer Service により、データの取り込みがさらに簡素化されます。
BigQuery でデータを操作する場合、通常はいくつかの手順が必要になります。
データの取り込み
データは、CSV ファイル、JSON ファイルなどのさまざまなソースから、または Google Cloud Storage から直接ロードできます。 BigQuery ウェブ UI、コマンドライン ツール、API のいずれを使用する場合でも、データを BigQuery に取り込む方法は複数あります。
データモデリング
スキーマを事前に定義する必要がある一部のシステムとは異なり、BigQuery は読み取り時のスキーマ アプローチを使用します。 これは、スキーマの定義は最初は必須ではありませんが、パフォーマンスとクエリの最適化には有益であることを意味します。 BigQuery 内では、テーブル、ビュー、パーティションを使用してデータを構造化できます。
データクエリ
BigQuery は標準 SQL 構文を処理する機能を備えているため、複雑なデータ分析とフィルタリングが可能です。 BigQuery はその設計上、最も大規模なデータセットであっても効率的に処理できるため、ペタバイト規模のデータに対するクエリを処理できます。
データ変換
データを調整または変更したいと考えている人のために、BigQuery は SQL 機能を提供します。 さらに、Cloud Dataflow や Dataprep などの外部ツールをデータ変換に使用できます。 データが変換されると、洗練されたデータに基づいて新しいテーブルまたはビューを作成できます。
データの視覚化
データを視覚的に表現するために、Looker Studio などのツールを BigQuery と統合できます。 これらのプラットフォームは直感的なインターフェイスを提供し、データの探索と視覚的な分析を容易にします。
データのエクスポート
分析後、BigQuery からデータを移動する必要がある場合は、CSV、JSON、Avro、Parquet などのさまざまな形式へのエクスポートがサポートされています。 エクスポートされたデータは、Google Cloud Storage に送信したり、Google スプレッドシートや Google ドライブなどの他のサービスに直接送信したりできます。
BigQuery 分析と ML
BigQuery は、記述的分析と規範的分析の両方をサポートしています。 内部に保存されているデータをクエリしたり、テーブルやフェデレーション クエリを使用して外部データに対してクエリを実行したりできます。 結合、ネストされたフィールド、空間関数などの ANSI 標準 SQL クエリをサポートします。 BI Engine、Looker Studio などのビジネス インテリジェンス ツール、Tableau や Power BI などのサードパーティ ツールもサポートされています。 BigQuery ML は、機械学習と予測分析機能を提供することで際立っています。
BigQuery は単なるデータ ウェアハウスではなく、データ ストレージと分析機能を組み合わせた強力なツールです。 これは、ユーザーが膨大な量のデータを保存し、そのデータに対して複雑な分析クエリを実行できることを意味します。 目標は、意思決定プロセスの指針となる有意義な洞察を抽出することです。
データガバナンスとセキュリティ
BigQuery は、データとコンピューティング リソースの一元管理を保証します。 Google Cloud の Identity and Access Management（IAM）は BigQuery と統合してリソースを保護します。 Google Cloud のセキュリティのベスト プラクティスは、データ セキュリティに対する堅牢なアプローチを提供し、境界セキュリティとより詳細な多層防御アプローチの両方を保証します。
BigQuery での地理空間分析
BigQuery はさまざまな空間関数をサポートしており、地理空間分析の強力なツールとなっています。 これらの機能は、BigQuery 内に統合された地理情報システムの一部です。
地理空間分析を理解する
BigQuery のようなデータ ウェアハウスでは、位置情報が広く使われています。 多くの重要なビジネス上の意思決定は、位置データを中心に展開されます。 たとえば、配送車両や荷物の緯度と経度を経時的に追跡することで、配送効率に関する洞察を得ることができます。 同様に、顧客の取引を記録し、このデータを店舗の場所のデータと結合することで、顧客の行動や好みについての洞察を得ることができます。
BigQuery の地理空間分析により、ユーザーは地理データ型と GoogleSQL 地理関数を使用して地理空間データを分析および視覚化できます。 このタイプの分析は、荷物がいつ到着する可能性があるか、または特定の店舗の場所へのメーラーをどの顧客が受け取る必要があるかを判断するのに役立ちます。
BigQuery でのビッグデータのクエリ
ビッグデータに取り組むには、多くの場合、貴重な洞察を見つけるために膨大な量の情報を選別する必要があり、このプロセスには時間とリソースが大量に消費される可能性があります。
Google BigQuery は SQL をサポートしています。 SQL を使用すると、ユーザーはサイズに関係なく、データセットを簡単に操作できます。 ペタバイト規模のデータを扱っている場合でも、BigQuery は驚異的な速度でクエリを処理し、長時間待つことなく確実に分析情報を得ることができます。
複雑なことをせずに Google BigQuery のパワーを活用する
Improvado と提携することで、企業はデータ ウェアハウスのセットアップと管理の欠点に対処することなく、Google BigQuery のすべての利点を得ることができます。
Improvado は、データの収集と保存からデータの視覚化と洞察の発見に至るまで、マーケティング レポート サイクルのあらゆるステップを合理化する、エンドツーエンドのマーケティング分析ソリューションです。
Improvado チームは、データ ウェアハウスに展開およびメンテナンス サービスを提供します。 チームが Google BigQuery をセットアップして構成します。 データ ウェアハウス インスタンスは Improvado が所有しますが、Improvado はクライアント側でそれを管理し、プロセスの透過性を確保します。 あなたは常に彼らのデータを完全に制御し、所有することができます。
