BigQueryとは？特徴、メリットと使い方
現在、企業は前例のない速さでデータを収集しています。センサー測定から消費者行動まで、データ量は大幅に増加しています。それに伴い、ビッグデータやアナリティクスに焦点を当てたツールの需要が高まっています。大量のデータを保存して迅速に分析することができる優れたツールやソリューションは、日常生活に大きな違いをもたらし、データを最大限に活用し、データドリブンな意思決定を可能にします。Google Cloudは、Google Cloud BigQueryでこの機能を提供します。
本記事では、Big Queryの概念、メリット・デメリット、および使い方をご紹介します。
1.Google BigQueryの概念
Google Cloud Platform の BigQuery サービスを使用すると、データの生成、管理、配布、クエリを実行できるだけでなく、データ ウェアハウジング、分析、機械学習を実行できます。BigQuery を導入すると、大量のデータを分析し、クラウドベースの並列コンピューティングを使用してビッグデータに伴う処理要求に対応することができます。
BigQueryにより、ペタバイト規模のクエリを実行して数秒で結果を受け取ることができ、完全に管理されたシステムのメリットを享受することもできます。BigQueryはサーバーレスアーキテクチャ上に構築されているため、インフラストラクチャやハードウェアの管理について心配する必要はありません。また、BigQueryは様々なサイト間でデータを自動的に複製します。企業データに関しては、これにより優れた安定性とパフォーマンスが保証されます。
他のほとんどのクラウドベースのデータウェアハウスとは異なり、このGoogleソリューションは最小限のメンテナンスしか必要としません。その結果、Google Cloudが利用可能な場所からGoogleのデータウェアハウスにアクセスすることができます。
近頃、データ機能を更新した後、Google Cloudは様々なソースからより多くのデータを収集して処理できるようになりました。BigQueryの機械学習機能を既存のデータセットおよび構造と組み合わせることで、ストレージ設計を強化し、クエリとデータスキャンを高速化し、さらには企業の消費量に基づいて冗長構成を削除してストレージを最適化することでコストを削減することもできます。
2.いつBigQueryを使うべきか？
BigQueryは複雑な分析クエリを実行するように設計されているため、簡単な集計やフィルタリングのためにクエリを実行しても意味がありません。リレーショナルデータベースでは、完了までに5秒以上かかるクエリがある場合に最良の結果が得られます。つまり、BigQueryは大量のデータを必要とする「重い」クエリ用に設計されています。
BigQueryの組み込みキャッシュは、データが頻繁に変更されず、プリフェッチを使用したい場合に最適です。同じクエリを実行し、テーブル内のデータが変更（更新）されていない場合、BigQueryはクエリを再実行する代わりにキャッシュされた結果を使用します。また、BigQueryはキャッシュされた検索に対して課金されません。キャッシュされたクエリでも結果を取得するのに2〜 3秒かかる場合があることにご注意ください。
BigQueryを使用することで、リレーショナルデータベースの負荷を軽減することもできます。分析クエリは「重い」ため、リレーショナルデータベースに頻繁に適用すると問題が発生する可能性があります。そのため、将来的にはサーバーのスケーリングを検討する必要があるかもしれません。しかし、BigQuery を使用してこれらの進行中のクエリをサードパーティサービスに再配置することで、メインのリレーショナルデータベースに影響を与えないようにすることができます。
3.ビジネスに最適な8つのBigQueryの特徴
BigQueryの機械学習についてご理解いただけましたでしょうか。次はBigQueryの使い方をご紹介します。まず、Google BigQueryの特徴を見ていきましょう。
1.サーバーレスアーキテクチャ
BigQueryを導入すると、すべてのデータがクラウドに保存され、運用されます。サーバーレスアーキテクチャにより分析を自動的にスケーリングすることができます。この特徴は、明らかにしたい最も重要なインサイトに集中するのに役立ちます。
2.リアルタイム分析
BigQueryの機械学習はリアルタイム分析も提供します。このツールには、高速ストリーミング挿入APIが含まれています。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のに役立ちます。
リアルタイム分析により、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。この特徴は、コンパイル時にデータを理解するのに役立つため、企業にとって非常に価値があります。
3.ロジカルデータウェアハウス
ロジカルデータウェアハウジングを使用すると、BigQueryを介して外部データ ソースを処理することができ、これはBigQueryのクラウドストレージで実行されます。また、BigQueryはドライブ内のトランザクションデータベースやスプレッドシートも処理します。
データを複製することなく、すべてのデータを入力して分析するのに役立ちます。
4.データ転送サービス
データ転送サービスを使用すると、外部ソースからデータを自動的に転送することができます。BigQuery Data Transfer Serviceにより多数のソースから定期的にデータを取得することができます。これらのプラットフォームには次のものがあります。
- Googleマーケティングプラットフォーム
- Google広告
- YouTube
- BigQueryへのパートナーSaaSアプリケーション
- テラデータ
- Amazon S3
これにより、BigQueryは、様々なツールからのデータを1か所に統合するための優れたツールになります。
自動高可用性
自動高可用性は、透過的で自動のストレージを提供します。多数の保存場所とそれらの場所の高可用性を設定することができます。この特徴は無料で利用することができ、追加の設定も不要です。
6.ストレージとコンピューティングの分離
ストレージをコンピューターから分離することができます。ビジネスに最適なストレージおよび処理ソリューションを選択することができます。これは、ビジネスの目的と目標に沿ったデータ処理システムを作成するのに役立ちます。
7. 地理的拡張
BigQueryの機械学習により地理データを制御するオプションが提供されます。これは米国、アジアとヨーロッパにのみ適用されます。この特徴により、データのクラスターの設定および管理に悩まされることがなくなります。
8.自動バックアップと簡単な復元
データはビジネスに不可欠です。BigQuery を使用すると、情報が自動的に複製されて保存されるため、情報を失うことはありません。
BigQueryは変更履歴を7日間残すことができます。この特徴により、以前のデータを復元し、異なる時点におけるデータの比較が可能になります。これは、データを追跡し、変更を確認するための優れた特徴と言えます。
4.BigQueryの6つのメリット
BigQueryの使い方と、BigQueryでできることについてご理解いただけましたでしょうか。最後にこのツールがビジネスにどのように役立つかをご紹介します。
迅速かつ簡単な設定
通常業務で忙しい時、すべての情報を収集するためのデータツールの設定に何時間も費やしたくはありません。BigQueryの最大のメリットは、設定が簡単で迅速であることです。データウェアハウスは数分で設定することができます。
データウェアハウスがセットアップされるとすぐに、データのクエリが開始します。BigQueryは数十億行のリアルタイムデータを数秒で処理することができます。この速度により、BigQueryはデータ管理に適した選択肢となります。
使いやすい
使いやすさはBigQueryの最も重要なメリットの1つです。独自のデータセンターを構築するには、費用だけでなく時間もかかり、拡張も困難です。データを解釈しようとするとストレスが溜まり、時間を無駄にすることさえあります。
BigQueryはこのプロセスを簡素化します。ツールにデータをロードし、使用した分だけ料金を支払います。これは、独自のデータセンターを構築する複雑な作業をせずに、データを分析して理解するのに役立つ効果的なソリューションです。
シームレスなスケーリング
スケーリングは最も難しいデータ入力の問題の1つです。多くの企業は、データを意味のあるものにするために適切なサイズを決定するのに苦労しています。BigQueryを使用すると、すべてのスケーリング作業を自動的に行うことができます。
BigQueryはデータストレージとコンピューティングを分離します。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レートでスケーリングすることができます。リアルタイム分析のためにシームレスに機能し、データを適切にスケーリングして、意味を理解できるようにします。
迅速な洞察が得られる
BigQueryはデータを包括的に表示します。データツールを使用することで、データをさらに分解することができます。例えば、TableauとData StudioはBigQueryとシームレスに連携して、データの理解を深めるのに役立ちます。
これらの補助ツールにより、レポートと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すばやく取得し、これらのデータツールのプラットフォームに統合して、データの分解を支援します。
データセキュリティ
データは企業にとって貴重な財産です。BigQueryはデータを保護し、その安全性を保証します。このプロセスにより、データが侵害されたり失われたりした場合に災害復旧を実施する負担がなくなりますが、災害復旧計画は立てておく必要があります。
手頃な価格
BigQueryの価格はユーザーのニーズにより変わります。。料金は、使用したリソースに対してのみ請求されます。ストレージであれコンピューティングリソースであれ、使用したツールの量に応じて企業は請求されます。
BigQueryの料金を見ると、ストレージとストリーミングの挿入が別々に請求されていることがわかります。データのコピーおよびエクスポートは無料です。
ストレージの場合、料金は次のとおりです。
- 0.02ドル/GB/月
- 0.01ドル/ GB/月（長期保存の場合）
ストリーミング挿入の場合、料金は次のとおりです。
- 0.01ドル/200 MB
100 GBのデータを保存する場合は、月に2 ドルかかります。
使用していないストレージに対して過大請求されることはありません。
Google は次の2つのサブスクリプション プランも提供します。
- 従量課金制：5ドル/TB/月
- 定額料金： 専用の500スロットで月額1万ドル から
より多くのデータを移動する場合、または時間の経過とともに大量の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が適しています。BigQuery を導入すると、手間をかけずに高速でデータを処理することができます。そのため、すべてのデータを管理するためのデータ処理ツールを開発する必要はありません。
BigQueryの料金を見ると、データを管理および処理するための安全かつ手頃な選択肢であることがわかります。
まとめ
Google Cloud Platform の BigQuery サービスを使用すると、データの生成、管理、配布、クエリを実行できるだけでなく、データ ウェアハウジング、分析、機械学習を実行できます。
どのサービスでも期待どおりの結果が得られるようにするには、すべての手順を徹底的に実装する必要があります。冗長なデータやプロセスへの支出を避けるために、BigQueryに関する包括的な知識が必要です。BigQueryを最大限に活用し、このデータウェアハウスのメリットを享受しましょう。
