BigQueryでできること5選！データ分析から機械学習まで幅広く活用

2024年9月6日2024年11月9日

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ってよく聞くけど、実際どんなことができるの？
データ分析に興味はあるけど、難しそうでなかなか手が出せない…
プログラミングの知識がないけど、BigQueryを使ってデータ分析できるの？
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？
機械学習って難しそう… BigQueryでも簡単にできるの？

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」

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

「BigQuery」という言葉を耳にしたことはありますか？データ分析がビジネスの成功に欠かせない現代において、BigQueryは非常に強力なツールとして注目されています。

しかし、「BigQueryって一体何ができるの？」「具体的にどんな風にビジネスに役立つのかわからない…」と感じている方もいるかもしれません。

この記事では、BigQueryでできることを5つのポイントに絞って解説し、データ分析から機械学習まで、幅広い活用方法をご紹介します。

BigQueryが持つ可能性と、それがビジネスにもたらすメリットを理解することで、データ活用の新たな一歩を踏み出せるはずです。

1. BigQueryとは？

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。

私はBigQuery一筋で7年間使っています。

2.【BigQueryで出来ること】大規模データの高速分析

BigQueryは、独自の分散処理技術により、膨大なデータを高速に分析することができます。

従来のデータベースでは処理に時間がかかっていたような複雑なクエリも、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。

当社ではデータを大量に保有しているため高速分析にBigQueryが欠かせません。

3.【BigQueryで出来ること】リアルタイム分析で迅速な意思決定

BigQueryは、リアルタイムでデータを分析することができます。

例えば、WebサイトのアクセスログやECサイトの購買データなどをリアルタイムに分析することで、顧客の行動を把握し、迅速な意思決定を行うことができます。

また、IoTセンサーデータなどをリアルタイムに分析することで、設備の故障予知や生産効率の向上に役立てることができます。

当社ではスクレイピングのリアルタイム処理にBigQueryを活用しています。

4.【BigQueryで出来ること】費用対効果の高いデータ分析基盤

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。

無料枠の内容は以下の通りです。

毎月1TBまでのクエリ処理
毎月10GBまでのストレージ

無料枠に関してはBigQueryの料金ページでご確認ください。

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。

BigQueryを活用していなかったら、当社のcloudコストは今の10倍になっています。

5.【BigQueryで出来ること】様々なデータソースとの連携

BigQueryは、様々なデータソースと連携することができます。

例えば、Google Cloud Storage、Google Analytics、Salesforce、CSVファイルなど、様々なデータソースからデータをBigQueryに読み込むことができます。

また、BigQueryから他のツールにデータを出力することもできます。

これにより、様々なデータを統合的に分析し、新たな洞察を得ることができます。

当社ではGoogleCloudStorage、GoogleAnalytics、GoogleAds、GoogleSearchConsole、CloudFirestore等様々なデータソースをBigQueryに統合して分析を行っています。

6.【BigQueryで出来ること】機械学習による予測分析

BigQueryは、機械学習機能を備えており、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ができます。

例えば、顧客の購買履歴データから、将来の購買行動を予測したり、Webサイトのアクセスログから、ユーザーの離脱率を予測したりすることができます。

機械学習を活用することで、より高度なデータ分析を行い、ビジネスの成果に貢献することができます。

当社ではBigQueryから生成AIであるGeminiを利用しており、この機能により工数が90%削減されました。

7. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryはどんなデータ分析に適していますか？

BigQueryは、大規模なデータ分析に特に適しています。

例えば、顧客分析、売上分析、Webサイト分析、マーケティング分析、ログ分析、IoTデータ分析など、様々な分野で活用されています。

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。

Q3. BigQueryの機械学習機能は専門家でないと使えませんか？

BigQueryMLは、SQLで簡単に機械学習モデルを構築できるため、専門家でなくても利用できます。

もちろん、機械学習の知識があれば、より高度な分析を行うことができますが、初心者でも基本的な予測分析を行うことができます。

8. まとめ：BigQueryでビジネスの可能性を広げよう！

BigQueryは、データ分析から機械学習まで、幅広い用途で活用できる強力なツールです。

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、使いやすさ、豊富な分析機能など、多くのメリットを備えています。

BigQueryを活用することで、データに基づいた意思決定を行い、ビジネスの可能性を広げましょう。

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

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

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

GoogleDrive：https://support.google.com/drive/answer/37603

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