今注目のデータ分析トレンド！BigQueryで最新技術をキャッチアップ

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】

1. データ分析にご興味がある
2. 業務で必要としている

【解消できるお悩み】

1. データ分析のトレンドって具体的にどんなものがあるの？
2. BigQueryは最新のトレンドに対応しているの？
3. プログラミングができなくても最新技術を活用できるの？
4. BigQueryを使ってどのようにビジネスを成長させられるの？
5. 他の企業はどんなデータ分析をしているの？

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 a 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

データ分析の世界は常に進化しており、新しい技術や手法が次々と登場しています。

ビジネスで競争力を維持し、成長を加速させるためには、最新のデータ分析トレンドを把握し、積極的に活用していくことが重要です。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、最新のデータ分析トレンドに対応する機能を常にアップデートしており、最先端の技術を容易に活用できる環境を提供しています。

この記事ではBigQueryでキャッチアップできる今注目のデータ分析トレンドを紹介します。

それぞれのトレンドとBigQueryの関連機能、具体的な活用方法を解説することで、データ分析の最前線を理解し、自社のビジネスに活かすヒントを得られるでしょう。

 当社では自社SaaSの顧客分析やAaaS開発にBigQueryを活用しています。

目次

1. トレンド1：BigQueryリアルタイム分析
2. トレンド2：BigQueryでのAI・機械学習の進化
3. トレンド3：BigQueryにおいてデータガバナンスの重要性
4. トレンド4：BigQueryによりサーバーレス分析の普及
5. トレンド5：BigQueryでデータ分析の民主化
6. FAQ：BigQueryに関するよくある質問
7. まとめ：BigQueryでデータ分析トレンドを掴み、ビジネスを進化させよう！

1. トレンド1：BigQueryリアルタイム分析

従来のデータ分析は過去のデータをバッチ処理で分析することが主流でしたが、ビジネスの意思決定スピードが求められる現代においては、リアルタイムでデータを分析し、迅速にアクションを取ることが重要になっています。

BigQueryはストリーミングデータの取り込みと分析機能を提供しており、リアルタイム分析を実現できます。

BigQueryの関連機能：

• ストリーミング挿入
• リアルタイムビュー

活用方法：

• ECサイトにおける顧客行動分析：顧客のWebサイト上の行動をリアルタイムに分析し、パーソナライズされたレコメンドやクーポンを即座に提供することで、顧客体験を向上させ、売上増加につなげます。
• 製造業における設備監視：工場のセンサーデータなどをリアルタイムに分析し、異常を検知した場合に即座にアラートを通知することで、設備の故障を未然に防ぎ、安定稼働を実現します。

2. トレンド2：BigQueryでのAI・機械学習の進化

AI・機械学習はデータ分析の精度と効率を飛躍的に向上させる技術として、ますます注目されています。

BigQuery MLはSQLを使って簡単に機械学習モデルを構築できる機能を提供しており、データ分析の専門家でなくてもAI・機械学習を活用できます。

BigQueryの関連機能：

• BigQuery ML
• Vertex AI

活用方法：

• 売上予測：過去の売上データや外部データを用いて、将来の売上を予測することで、在庫管理や販売計画の精度向上に役立ちます。
• 顧客離反予測：顧客の行動履歴や属性データなどを分析し、離反の可能性が高い顧客を予測することで、離反防止のための施策を効果的に実施できます。

3. トレンド3：BigQueryにおいてデータガバナンスの重要性

企業が保有するデータ量は増加の一途を辿っており、データのセキュリティやプライバシー保護の重要性も高まっています。

BigQueryはデータガバナンスを実現するための機能を備えており、安全かつコンプライアンスに準拠したデータ管理を支援します。

BigQueryの関連機能：

• アクセス制御（IAM、ACL）
• データマスキング
• 監査ログ

活用方法：

• 機密データへのアクセス制限：個人情報や企業秘密などの機密データへのアクセスを制限することで、データ漏洩のリスクを低減します。
• データの改ざん防止：データの変更履歴を記録し、不正な改ざんを検知することで、データの整合性を確保します。

4. トレンド4：BigQueryによるサーバーレス分析の普及

サーバーレス分析は、インフラストラクチャの管理が不要で、必要な時に必要なだけリソースを利用できるため、コスト効率が高く柔軟性にも優れています。

BigQueryはサーバーレスアーキテクチャを採用しており、サーバーレス分析のメリットを最大限に享受できます。

BigQueryの関連機能：

• サーバーレスアーキテクチャ
• 自動スケーリング

活用方法：

• 分析ニーズの変動に柔軟に対応：データ量やクエリの実行頻度が変動しても、BigQueryが自動的にリソースを調整するため、常に最適なパフォーマンスで分析を実行できます。
• インフラストラクチャ管理コストの削減：サーバーの管理やメンテナンスが不要になるため、コスト削減と運用負荷軽減を実現できます。

5. トレンド5：BigQueryでデータ分析の民主化

従来、データ分析は専門家だけが扱えるものでしたが、近年ではビジネスユーザーでも簡単にデータ分析を行えるツールやサービスが増えています。

BigQueryはSQLという広く普及した言語を使用できるため、データ分析のスキル習得が容易であり、データ分析の民主化を促進しています。

BigQueryの関連機能：

• 標準SQLサポート
• 使いやすいWeb UI
• 豊富なドキュメントとチュートリアル
• 多様で大量なサンプルデータ

活用方法：

• ビジネスユーザーによるデータ活用：マーケティング担当者や営業担当者など、データ分析の専門家ではないビジネスユーザーでも、BigQueryを使ってデータ分析を行い、業務に役立てることができます。
• データ分析スキルを持つ人材育成：BigQueryは、データ分析のスキル習得が容易なため、企業は社内でデータ分析スキルを持つ人材を育成しやすくなります。

6. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryは最新のデータ分析トレンドに対応し続けるのでしょうか？

はい、BigQueryはGoogle Cloudの主力サービスの一つであり、常に最新のデータ分析トレンドに対応するよう、機能強化やアップデートが行われています。

今後もBigQueryはデータ分析の最前線を走り続けるでしょう。

BigQueryの機能強化および追加が非常に早いため、当社も常にキャッチアップを行っています。

Q2. BigQueryで最新技術を活用するには高度なプログラミングスキルが必要ですか？

BigQueryはSQLという広く普及した言語を使用できるため、高度なプログラミングスキルがなくても、多くの機能を利用できます。

また、BigQuery MLのように、SQLで機械学習モデルを構築できる機能も提供されており、データ分析の専門家でなくても最新技術を活用できます。

Q3. BigQueryの最新情報はどこで入手できますか？

Google Cloudの公式ブログやリリースノート、Twitterアカウントなどで入手できます。また、Google Cloudのイベントやウェビナーなどでも、最新情報が発信されます。

当社でも最新活用事例をブログにて発信しております。

7. まとめ：BigQueryでデータ分析トレンドを掴み、ビジネスを進化させよう！

BigQueryは最新のデータ分析トレンドに対応する機能を常にアップデートしており、最先端の技術を容易に活用できる環境を提供しています。

BigQueryを活用することで、データ分析の最前線を把握し、ビジネスの競争力を強化し、新たな価値を創造することができます。

BigQuery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データマスキング：https://cloud.google.com/bigquery/docs/column-data-masking-intro?hl=ja

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