BigQueryは、Google Cloudが提供するデータウェアハウスです。
データウェアハウスとは、直訳すると「データの倉庫」であり、膨大のデータの保管や分析に特化した、データベースの一種です。

難しい設定は不要

一般的に、データウェアハウスを導入する際にはサーバやネットワーク、セキュリティなどさまざまな設定を考慮する必要があります。
BigQueryはどうでしょうか。
まずGoogle Cloudのアカウントを開設し、データセットと呼ばれるデータを入れる箱のようなものを用意します。
なんと、あとはお手持ちのデータをBigQueryにアップロードするだけで、データを分析できる環境が整います。

高速なデータ処理

BigQueryは、Googleが培ってきた技術やインフラ基盤が活用されています。
詳しい技術解説は本記事では割愛しますが、豊富な計算リソースを使って並列処理をすることで、大量のデータ処理もあっという間に完了します。

分析内容や条件などにも左右されますが、数億行のデータに対する集計操作が数秒で完了するほどの処理速度を誇ります。

高コストパフォーマンス

それだけ高速処理できるサービス、さぞお高いんでしょう？とお思いですよね。
BigQueryの最大の特徴は、コストパフォーマンスの良さです。

初期費用は不要で、使った分だけが請求される従量制の料金体系です。
データの保管や分析にかかる料金にそれぞれ無料枠が設定されており、小規模であれば費用が発生しないことも珍しくありません。

料金の詳細については、公式ページもぜひご覧ください。

https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja

BigQueryはさまざまな業界の、さまざまなユースケースに活用できます。

製造業

• 受発注や製造過程のデータをモニタリングし、コスト最適化や品質管理に活かす
• サプライチェーンに関するデータを、効率的な物流ルートの発見やボトルネックの特定に利用する

小売業

• 顧客行動データや購買履歴などを、パーソナライズされたマーケティング戦略に活用する
• 在庫の過不足を防ぐために、販売データなどを利用して発注量を予測する

メディア業界

• 視聴者・閲覧者の行動や好みを分析し、パーソナライズされたコンテンツのレコメンドを実現する
• 各コンテンツの閲覧データなどを、より興味を惹くようなコンテンツの企画・制作に活かす

昨今話題の生成AIにより、BigQueryは益々便利なサービスに進化していきます。

生成AIモデルとの連携が容易に

BigQueryからGeminiなどの生成AIモデルを呼び出して、さまざまなタスクを実行する機能です。
BigQuery内に保存されたデータを移動させずに文書の要約や感情分析などが行うことが可能です。

Duet AI in BigQuery

BigQueryでは各データの操作や集計にSQLと呼ばれる問合せ言語を利用します。
Duet AIは、自然言語による問いかけに対して適切なSQLを自動的に生成する機能です。
これによって、SQLに馴染みのない方でも、手軽にデータに触れることが可能になります。

2024年3月現在、プレビューの機能です。

今回はBigQueryの概要と、どのようにビジネスに活用できるかについてご紹介いたしました。
BigQueryはGoogle Cloudのサービスの中でも特に有名なので、一度はお聞きになったことがあるかもしれません。
非常に扱いやすいサービスですので、まだ触れられたことがない方は、ぜひBigQueryを使ってデータ活用を始めてみてください！

システムサポートでは、BigQueryを中心としたデータ分析基盤の導入支援から、データ活用のコンサルティングまで幅広くご対応しております。
蓄積されたデータの活用にご興味のある方はお気軽にご相談ください！

参考URL :

• https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja
• https://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/integrating-vertex-ai-foundation-models-in-bigquery
• https://cloud.google.com/bigquery/docs/write-sql-duet-ai?hl=ja