記事の対象者と解消できるお悩み
【対象者】
プログラミング未経験のビジネス職
【興味関心】
- データ分析にご興味がある
- 業務で必要としている
【解消できるお悩み】
- BigQueryってなに？
- どんなことができるの？
- データ分析って難しそう…プログラミングの知識がないとできない？
- BigQueryを導入すると、具体的にどんなメリットがあるの？
- BigQueryを使って、業務を効率化したり、売上を向上させたりできる？
- BigQueryを導入するにしても、費用はどれくらいかかるの？
記事作成者
【人物】株式会社志庵 代表取締役 佐藤 光
【経歴】株式会社光通信営業➜起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業➜
資金調達無しARR2億円
GMV200億円
【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、GoogleCloudPlatformのBigQueryに関する記事を作成
各種用語
ARR(Annual Recurring Revenue)：サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)：株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)：Data Analytics as as Serviceの意
SaaS(サース)：Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform：Googleが提供するクラウドプラットフォーム。このプラットフォームの中に様々なサービスが存在する
GCP(ジーシーピー)：GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)：上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)：データベースを操作するプログラミング言語
クエリ：SQLで記述した命令文
- クエリ例）
- SQL構文のクエリ⬇
SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;- 命令文の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
- SQL構文のクエリ⬇
ペタバイト：データの単位 ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ
概要
近年、ビジネスにおけるデータ活用はますます重要になってきており、データ分析は企業の成長に欠かせない要素となっています。
しかし、膨大なデータを効率的に分析するには、適切なツールとスキルが必要です。
そこで今回はGoogle Cloud Platformが提供するデータウェアハウス「BigQuery」でデータ分析を始める
メリットを5つ紹介します。
BigQueryは、高速な処理速度、スケーラビリティ、コストパフォーマンスの高さなど、多くのメリットを持つ強力なツールです。
データ分析に興味がある、または業務で必要としているビジネスパーソンの方は、ぜひこの記事を参考にしてください。
目次リンク
- BigQueryとは？
- メリット1：圧倒的な処理速度でデータ分析を高速化
- メリット2：ペタバイト規模のデータも扱えるスケーラビリティ
- メリット3：従量課金制でコストパフォーマンスが高い
- メリット4：SQLで簡単に操作できる
- メリット5：豊富な分析機能と機械学習機能
- FAQ：BigQueryに関するよくある質問
- まとめ：BigQueryでデータ分析を始めよう！
1. BigQueryとは？
BigQueryは、Google Cloud Platformが提供するフルマネージド型のサーバーレスデータウェアハウスです。
ペタバイト規模のデータに対して、高速なSQLクエリを実行し、分析することができます。
従来のデータウェアハウスと比べて、圧倒的な処理速度とスケーラビリティ、コストパフォーマンスの高さが特徴です。
BigQueryは、データの保存、処理、分析といった作業をすべてGoogleが管理するため、ユーザーはインフラストラクチャの管理に煩わされることなく、データ分析に集中できます。
また、Google Cloud Platformの他のサービスと連携することで、より高度なデータ活用が可能になります。
私はBigQuery一筋で7年間使っています。
2. メリット1：BigQueryは圧倒的な処理速度でデータ分析を高速化
BigQueryは、独自の分散処理技術により、ペタバイト規模のデータに対しても高速なクエリ処理を実現します。
従来のデータウェアハウスでは数時間かかっていたような複雑なクエリでも、BigQueryなら数秒から数分で処理できます。
これにより、データ分析にかかる時間を大幅に短縮し、ビジネスの意思決定スピードを向上させることができます。
当社では経営者の私含め、エンジニア、ビジネス職全員がBigQueryを使用しデータを分析しています。
3. メリット2：BigQueryはペタバイト規模のデータも扱えるスケーラビリティ
BigQueryは、データ量が増えてもパフォーマンスが低下しないように設計されています。
データ量が増加しても、BigQueryは自動的にリソースをスケールするため、常に高速なクエリ処理を実現できます。
そのため、将来的なデータ量の増加を心配することなく、安心してBigQueryを利用することができます。
※ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ
当社では毎日数十テラバイトのデータをBigQueryで処理しています。
4. メリット3：BigQueryは従量課金制でコストパフォーマンスが高い
BigQueryは、従量課金制を採用しており、使用したリソースの分だけ料金が発生します。
そのため、初期費用を抑え、必要な時に必要なだけ利用することができます。
また、無料枠も用意されているため、気軽に試すことができます。
従来のデータウェアハウスのように高額なライセンス費用やサーバー費用がかからないため、コストパフォーマンスに優れています。
当社ではBigQueryをサーバーサービスの代わりに利用し、低コストで運用しています
5. メリット4：BigQueryは標準SQLで簡単に操作できる
BigQueryは、標準SQLをサポートしており、SQLの知識があれば簡単に操作することができます。
そのため、特別なツールやスキルを習得する必要がなく、すぐにデータ分析を始められます。
また、SQLは広く普及している言語であるため、多くのエンジニアやデータサイエンティストが使い慣れています。
そのため、BigQueryの導入や運用がスムーズに進められます。
当社ではビジネス職の方でも簡単にSQLが習得できる研修を用意しています。
6. メリット5：BigQueryは豊富な分析機能と機械学習機能
BigQueryは、標準SQLに加えて、ユーザー定義関数(UDF)や機械学習関数(GENERATE_TEXT等)など、豊富な分析機能を提供しています。
BigQuery MLを使えば、SQLで簡単に機械学習モデルを構築し、予測分析を行うこともできます。
これらの機能を活用することで、より高度なデータ分析を行い、ビジネスに新たな価値を生み出すことができます。
当社では様々なUDF(Javascript記述)や、BigQueryで機械学習を行っています。
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
Q1. BigQueryは誰でも無料で使えるのですか？
はい、BigQueryには無料枠が用意されており、一定の使用量までは無料で利用できます。
無料枠を超えた場合は、従量課金制で料金が発生します。
詳細な料金体系はGoogle Cloud Platformの料金ページをご確認ください。
Q2. BigQueryを使うには、プログラミングの知識が必要ですか？
SQLの基本的な知識があれば、BigQueryでデータ分析を行うことができます。
Googleは、BigQueryの初心者向けチュートリアルやサンプルデータを提供していますので、プログラミング経験がなくても学習することができます。
詳しくはBigQueryのチュートリアルページをご覧ください。
Q3. BigQueryとスプレッドシートの違いは何ですか？
スプレッドシートは小規模なデータ分析に適していますが、BigQueryは大規模なデータ分析に適しています。
BigQueryは、スプレッドシートよりも高速な処理速度、スケーラビリティ、豊富な分析機能を提供しています。
大量のデータを扱う場合や、複雑な分析を行う場合は、BigQueryの方が適しています。
Q4. BigQueryで分析できるデータの種類にはどのようなものがありますか？
BigQueryは、顧客データ、売上データ、Webサイトアクセスログ、マーケティングデータ、センサーデータなど、様々な種類のデータを分析することができます。
これらのデータをBigQueryに集約し、分析することで、ビジネスに関する様々な洞察を得ることができます。
Q5. BigQueryを導入することで、具体的にどのような業務効率化が期待できますか？
BigQueryを導入することで、例えば以下のような業務効率化が期待できます。
- データ分析にかかる時間を短縮
- レポート作成の自動化
- データに基づいた意思決定の迅速化
- 業務プロセスの改善
Q6. BigQueryの導入は難しいですか？
BigQueryは、フルマネージド型のサービスであるため、導入は比較的容易です。
Google Cloud Platformのコンソールから、BigQueryのインスタンスを作成し、データを読み込むだけで、すぐにデータ分析を始められます。
また、Googleは、BigQueryの導入を支援するドキュメントやチュートリアルを提供しています。
7. まとめ：BigQueryでデータ分析を始めよう！
BigQueryは、高速な処理速度、スケーラビリティ、コストパフォーマンス、使いやすさ、豊富な分析機能など、多くのメリットを持つデータウェアハウスです。
ビジネスパーソンにとって、データ分析は必須スキルとなりつつあります。BigQueryを活用することで、データに基づいた意思決定を行い、ビジネスの成長を加速させることができます。
ぜひ、この機会にBigQueryでデータ分析を始めてみましょう。
導入サポートをご希望の企業様はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。
誠心誠意精一杯対応いたします。
【参考URL】
GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new
