はじめに
私は、受託システム開発をバックボーンに持ちながら、個人事業主として独立後、2年で6社のデータ分析現場でデータ基盤構築からデータ分析まで幅広くサポートしてきました。
今ではこそBigQueryの導入メリットを理解していますが、初めの頃は導入メリットをきちんと理解できていませんでした。
特に
- どんなことができるのかが分からないから導入したくない。
- BigQueryを導入しても使いこなせる自身がない。
- 導入後のコストは高いのではないか？
- セキュリティ観点から、導入を避けたいケースがあるのではないか？
といったイメージを持たれる方もいらっしゃるのではないでしょうか？
この記事では、
- 「BigQueryについて知識ゼロから導入するメリットを知りたい」
- 「BigQueryが気になっているが疑問を解決したい」
といったお悩みについて、特徴を4つにまとめました。
この記事では、疑問点を解消できるよう、専門用語を多用せず、ポイントとなる用語を少しずつご説明することで、ご理解いただけるよう整理しました。
ご不明点あれば、最後のお問合せフォームから質問いただけますと、内容について回答させていだきます。
ぜひ最後までご覧ください。
BigQueryの特徴1: テラバイト/ペタバイト級の大規模データを数秒で取得できる
データをもとに意思決定を進める時代において、大量のデータを迅速に分析し、意味のある情報を取り出すことはビジネスの競争力を高める鍵となっています。
Google Cloud PlatformのBigQueryは、この要求に応えるための強力なツールとして注目を浴びています。
その最大の特徴の一つが、テラバイトやペタバイト級の大規模のデータを数秒で取得できる能力です。
BigQueryの高速性の背後には、Googleの独自のインフラと分散処理技術があります。
データは複数のサーバーに分散保存され、クエリはそれらのサーバーに同時に送信されるため、大量のデータも短時間で処理されます。
ポイント
BigQueryは大量データを高速に分析するGoogleのサービス
BigQueryの特徴2: 大量データを安全に保存できる
データは現代ビジネスの命綱とも言えるもの。そのデータを安全に、かつ大量に保存することは、企業の持続的な成長や情報の保護にとって極めて重要です。Google Cloud PlatformのBigQueryは、その要求に応えるための理想的な解決策を提供しています。
1. 堅牢なセキュリティ
BigQueryはGoogleの強固なセキュリティ基盤上に構築されています。データは伝送中も保存中も暗号化され、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを最小限に抑えます。
2. データの冗長性
BigQueryはデータを複数の地理的に分散したデータセンターに保存します。これにより、一つのデータセンターに問題が発生した場合でも、データの損失やダウンタイムを防ぐことができます。
3. アクセス管理
BigQueryでは、IAM (Identity and Access Management) を利用して、誰がどのデータにアクセスできるかを細かく制御することができます。これにより、必要なメンバーだけが適切な権限でデータにアクセスできるようになります。
4. 監査ログ
すべてのクエリやデータの変更はログとして記録されます。これにより、いつ、誰が、どのデータにアクセスしたのかを後から確認することができ、セキュリティの監視や問題のトラブルシューティングに役立ちます。
ポイント
BigQueryは、安全で堅牢なデータ保存・管理を実現
BigQueryの特徴3: サーバレスのため運用コスト低い
ユーザーはインフラの管理やサーバーの設定に関する心配をする必要がありません。BigQueryを利用する際に、ユーザーはデータの抽出(クエリ)に集中することができます。
このサーバレスの特性が、BigQueryの魅力の一つとして多くの企業や開発者に支持されています。
1. インフラの手間が不要
従来のデータベースやデータウェアハウスの導入には、物理的なサーバーの設定やメンテナンス、スケーリングなどの作業が必要でした。
このため専属のエンジニアの採用や教育などのコストが従来必要でしたが、BigQueryはサーバレスのため、これらの手間が完全に排除されることで、コスト削減につながります。
2. 従量課金制
BigQueryは使用した分だけの課金となる従量課金制を採用しています。
これにより、大量のデータを持っているが頻繁にクエリを実行しない場合など、コストを最適化することができます。
3. 最新の技術への自動アップデート
サーバレスのサービスとして、BigQueryは常に最新の技術や機能にアップデートされます。
ユーザーは新しい機能を手動で追加する必要がなく、常に最先端のデータ分析環境を利用することができます。
ポイント
BigQueryはサーバレスでコスト効率が良く、常に最新技術を提供
BigQueryの特徴4: 機械学習を気軽に導入できる
近年、機械学習はビジネスの多くの分野での意思決定や予測の精度を向上させるための強力なツールとして注目を浴びています。
しかし、機械学習の導入や運用は専門的な知識や高度な技術が必要とされてきました。
Google Cloud PlatformのBigQueryは、このハードルを大きく下げる機能を提供しています。
※なお、BigQuery MLは、BigQueryのEnterpricseエディション以上となります。
1. BigQuery MLの導入
BigQuery MLは、SQLの知識だけで機械学習モデルの作成や訓練、予測を行うことができる機能です。
これにより、専門的な機械学習のスキルや外部のツールを必要とせず、気軽に機械学習を導入することができます。
2. 高速なモデル訓練
BigQueryの強力なインフラと分散処理技術により、大規模なデータセットを使用したモデルの訓練も迅速に行うことができます。これにより、短時間でのモデルの改善や最適化が可能となります。
ポイント
BigQueryで機械学習を簡単・高速に実現
まとめ: BigQueryの4つの特徴
Google Cloud PlatformのBigQueryは、ビジネスのデータ活用を革命的に変えるサービスとして注目されていることを説明しました。
- 高速データ取得: BigQueryはテラバイトやペタバイト級のデータを数秒で取得できる能力を持っています。これはGoogleの先進的なインフラと分散処理技術によるもので、迅速な意思決定をサポートします。
- 安全なデータ保存: データはビジネスの命綱。BigQueryはGoogleの堅牢なセキュリティ基盤上に構築され、データの冗長性やアクセス管理、監査ログなどを通じて、データを安全に保護します。
- サーバレスでコスト効率: BigQueryはサーバレスのため、インフラの手間やコストが大幅に削減されます。従量課金制を採用し、最新の技術への自動アップデートが行われるため、常に最先端の環境でデータ分析が可能です。
- 気軽な機械学習導入: BigQuery MLを利用すれば、SQLの知識だけで機械学習モデルの作成や訓練が行えます。これにより、高度な技術や専門知識なしに、機械学習をビジネスに導入できます。
BigQuery導入の不安、サポートします
さいごまでご覧いただきありがとうございます。
新しい技術やサービスを導入する際の不安や疑問は、どんなに優れたサービスであっても避けられません。
特に、
- 「導入そのものに不安がある」
- 「初期構築や数値検証の解釈についてサポートしてほしい」
という声を多く耳にします。
私たちの目的は、ただBigQueryの特徴を伝えるだけではありません。
ツールを実際のビジネス現場で最大限活用していただくためのサポートも役目と考えています。
無料でお問い合わせ可能ですので、お気軽にご相談ください。
