BigQueryとAPI連携で外部サービスとデータ連携！可能性を広げる活用方法

2024年9月8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】

初級データアナリスト、初級データエンジニア、初級データサイエンティスト

【興味関心】

BigQueryのパフォーマンス向上ベストプラクティス
大規模データの効率的な分析
分析コストの削減
API連携

【解消できるお悩み】

BigQueryのデータを他のツールやサービスと連携させたい
定型的なデータ分析作業を自動化したい
リアルタイムで変化するデータをBigQueryで分析したい
複数のデータソースをBigQueryに統合して分析したい
BigQuery APIを使って、独自のアプリケーションやシステムを開発したい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、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;
    - 上記クエリ(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は、強力なデータウェアハウスですが、その真価を発揮するのは、他のサービスやアプリケーションと連携させたときです。

API（Application Programming Interface）連携を利用することで、BigQueryのデータを外部サービスとシームレスにやり取りし、データ分析の可能性を大きく広げることができます。

この記事では、BigQueryとAPI連携を行う方法、連携によるメリット、具体的な活用事例を紹介します。

API連携によって、BigQueryを中心としたデータエコシステムを構築し、ビジネスの課題解決や新たな価値創造に繋げましょう。

1. BigQueryのAPI連携とは？

API連携とは、異なるソフトウェアシステム間でデータや機能を共有するための仕組みです。

BigQueryは、REST APIを提供しており、このAPIを利用することで、外部のアプリケーションやサービスからBigQueryのデータにアクセスしたり、操作したりすることができます。

また、Googleがクライアントライブラリを作っており、各プログラミング言語(Python, Javascript等)で扱いやすようになっています。

まずは小さく試してみましょう。

2. BigQueryとAPI連携を行う方法

BigQueryとAPI連携を行うには以下の手順が必要です。

APIキーの取得： Google Cloud Platformのコンソールで、BigQuery APIを有効化し、APIキーを取得します。APIキーは、APIリクエストを認証するために使用されます。
クライアントライブラリの利用： Google Cloudは、様々なプログラミング言語用のクライアントライブラリを提供しています。これらのライブラリを使用することで、BigQuery APIを簡単に利用することができます。例えば、Python用のクライアントライブラリ「google-cloud-bigquery」を使用する場合は、以下のコマンドでインストールできます。
- pip install --upgrade google-cloud-bigquery
APIリクエストの実行： クライアントライブラリを使用して、BigQuery APIにリクエストを送信します。例えば、PythonでBigQueryのデータを取得する場合は以下のコードを実行します。

⬇Pythonサンプルコード

from google.cloud import bigquery

# BigQueryクライアントの初期化
client = bigquery.Client()

# クエリの実行
query_job = client.query("SELECT * FROM `myproject.mydataset.mytable`")

# 結果の取得
results = query_job.result()

# 結果の表示
for row in results:
  print(row)

3. BigQueryとAPI連携のメリット

BigQueryとAPI連携を行うことで以下のようなメリットがあります。

データ分析の自動化： 定期的にBigQueryのデータを外部サービスに送信したり、外部サービスからBigQueryにデータを読み込んだりすることで、データ分析を自動化できます。
リアルタイムデータ分析： リアルタイムで更新されるデータをBigQueryにストリーミング配信し、分析することで、迅速な意思決定を支援できます。
データの統合： BigQueryと他のサービスのデータを統合することで、より包括的な分析が可能になります。
アプリケーション開発： BigQueryのデータを活用したアプリケーションを開発することができます。

4. BigQueryとAPI連携の活用事例

BigQueryとAPI連携は様々なビジネスシーンで活用されています。

以下は具体的な活用事例です。

BIツールとの連携： BigQueryのデータをBIツール（Tableau、Power BI、LookerStudioなど）に連携し、インタラクティブなダッシュボードを作成する。
マーケティングオートメーションツールとの連携： BigQueryの顧客データをマーケティングオートメーションツール（Marketo、Pardot、Hubspotなど）に連携し、ターゲティングメール配信などを自動化する。
ECサイトとの連携： BigQueryの売上データや顧客データをECサイトに連携し、商品レコメンドやパーソナライズされた顧客体験を提供する。
IoTデータ分析： IoTデバイスから収集したデータをBigQueryにストリーミング配信し、リアルタイムで分析することで、設備の故障予知や稼働状況の監視などを行う。

当社ではBigQueryおよびBIツールのLookerStudio導入サポートを行っています。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQuery APIを利用するには費用がかかりますか？

BigQuery APIの利用料金は、BigQueryのクエリ料金とストレージ料金に準じます。

APIリクエストを送信する際に、クエリが実行され、データが処理されるため、その分の料金が発生します。

詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。

Q2. BigQuery APIのセキュリティはどのように確保されていますか？

BigQuery APIはOAuth 2.0による認証と認可をサポートしています。

APIキーやサービスアカウントを使用して、APIリクエストを認証し、アクセス権限を制御することができます。

また、BigQueryのデータは、Google Cloudのセキュリティ機能によって保護されています。

Q3. BigQuery API連携についてもっと詳しく学ぶにはどうすれば良いですか？

Google Cloudの公式ドキュメントや、BigQuery APIに関するチュートリアル、サンプルコードなどを参照することで、BigQuery API連携について、より詳しく学ぶことができます。

6. まとめ：BigQueryとAPI連携でデータ活用の可能性を広げよう！

BigQueryとAPI連携を行うことで、データ分析の自動化、リアルタイムデータ分析、データの統合、アプリケーション開発など、様々なことが可能になります。

BigQuery APIを活用して、BigQueryを中心としたデータエコシステムを構築し、ビジネスの課題解決や新たな価値創造に繋げましょう。

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リリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

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

BigQueryクエリ最適化：https://cloud.google.com/bigquery/docs/best-practices-performance-overview?hl=ja

BigQueryML：https://cloud.google.com/bigquery-ml/docs/reference/standard-sql/bigqueryml-syntax-create

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

Google Analytics：https://developers.google.com/analytics?hl=ja

Google Analyticsサポート：https://support.google.com/analytics/

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