【2024年度版】BigQueryに関するFAQ！よくある質問と回答集

2024年9月9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ものなの？
BigQueryを使うとお金はどれくらいかかるの？
BigQueryは難しそう…自分にも使えるの？
BigQueryでどんなデータ分析ができるの？
BigQueryのデータは安全に管理できるの？

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　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

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、強力な機能と使いやすさを兼ね備えていますが、初めて利用する際には、様々な疑問が出てくるかもしれません。

この記事ではBigQueryに関するよくある質問と回答をまとめました。

BigQueryの基本的な情報から、料金、使い方、機能、セキュリティなど、幅広い質問を網羅しています。

BigQueryを理解し、スムーズに使い始めるためにぜひ参考にしてください。

当社ではBigQueryのコンサルティングを行っています。

1. BigQueryの基本

Q1. BigQueryとは何ですか？

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。

サーバーレスであるため、インフラストラクチャの管理が不要で、従量課金制で利用できる点が大きな特徴です。

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。

Q2. BigQueryを使うメリットは何ですか？

BigQueryを使うメリットは以下の点が挙げられます。

高速なクエリ処理： 大規模なデータに対しても高速なクエリ処理を実現します。
スケーラビリティ： データ量やユーザー数が増加しても、柔軟に対応できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用でき、コストを抑えられます。
使いやすさ： サーバーレスであるため、インフラストラクチャの管理が不要で、簡単に使い始めることができます。
豊富な分析機能： SQL、機械学習、地理空間分析など、様々な分析機能が提供されています。
高いセキュリティ： Google Cloudの強固なセキュリティ基盤により、安心してデータを管理できます。

当社では高速処理、スケーラビリティとコストパフォマンスの高さが特にお気に入りです。

Q3. BigQueryはどのよう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。

例えば以下のようなデータ分析に利用できます。

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

当社では顧客分析、売上分析、Webサイト分析、サーバーログの分析など全てBigQueryが担っています。

2. BigQueryの料金

Q4. BigQueryの料金はどのくらいですか？

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。

料金は以下の要素によって決まります。

クエリ処理： 処理したデータ量（TB）ごとに課金されます。
ストレージ： 保存されているデータ量（TB）ごとに課金されます。
ストリーミング挿入： ストリーミング挿入したデータ量（GB）ごとに課金されます。

詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。

ただ、スロット定額料金もあり、大量利用する法人などは定額料金も検討すべきです。

Q5. BigQueryの無料枠はありますか？

はい、BigQueryには無料枠が用意されています。

毎月1TBまでのクエリ処理と、毎月10GBまでのストレージが無料で利用できます。

無料枠を活用することで、費用をかけずにBigQueryを試すことができます。

Q6. BigQueryの費用を抑えるにはどうすれば良いですか？

BigQueryの費用を抑えるには以下の様な方法があります。

クエリを最適化する： 必要なデータだけを取得するようにクエリを修正することで、処理するデータ量を減らし、クエリ処理料金を抑えることができます。
不要なデータを削除する： BigQueryに保存されている不要なデータを削除することで、ストレージ料金を抑えることができます。
データ圧縮を活用する： データを圧縮することで、ストレージ容量を削減し、ストレージ料金を抑えることができます。
無料枠を有効活用する： 無料枠の範囲内でBigQueryを利用することで、費用をかけずにデータ分析を行うことができます。

当社はBigQueryのコスト削減を非常に得意としております。ぜひ一度ご相談ください。

3. BigQueryの使い方

Q7. BigQueryを使うにはどのようなスキルが必要ですか？

BigQueryを利用するにはSQLの知識があると便利です。

SQLはデータベースを操作するための言語であり、BigQueryでデータを抽出・加工・分析する際に使用します。

ただし、Google Cloud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、SQL初心者の方でも学習することができます。

初学者のために下記SQLyoutube講座を当社が提供しております。

Q8. BigQueryにデータをロードするにはどうすれば良いですか？

BigQueryにデータをロードするには以下の様な方法があります。

Google Cloud Storageからロードする： CSV、JSON、Avro、Parquetなどの形式のファイルを、Google Cloud StorageからBigQueryにロードできます。
Google Driveからロードする： GoogleスプレッドシートやCSVファイルを、Google DriveからBigQueryにロードできます。
ローカルマシンからロードする： ローカルマシンに保存されているCSV、JSON、Avro、Parquetなどの形式のファイルを、BigQueryにロードできます。
ストリーミング挿入： リアルタイムでデータをBigQueryに挿入できます。

BigQueryへのデータロード方法は下記記事で解説していますので参考にしてください。

Q9. BigQueryのクエリを実行するにはどうすれば良いですか？

BigQueryのクエリを実行するには、BigQueryのコンソール、コマンドラインツール、APIなどを使用します。

BigQueryのコンソールは、Webブラウザから利用できるGUIツールであり、SQLクエリを記述し、実行することができます。

コマンドラインツールは、コマンドラインからBigQueryを操作するためのツールです。APIは、プログラムからBigQueryを操作するためのインターフェースです。

4. BigQueryの機能

Q10. BigQuery MLとは何ですか？

BigQuery MLはBigQuery内で直接機械学習モデルを構築・実行できる機能です。

SQLクエリを使ってモデルをトレーニングし、予測を行うことができます。

従来のように、データを別の機械学習プラットフォームに移動する必要がないため、時間とコストを大幅に削減できます。

当社はBigQueryMLで生成AIのGeminiを活用しています。BigQueryMLをご検討であれば、ぜひ一度当社へご相談ください。

Q11. BigQuery GISとは何ですか？

BigQuery GISはBigQueryで地理空間データを分析するための機能です。

地理空間データ型、関数、演算子が提供されており、位置情報を含むデータを分析することができます。

例えば、店舗の売上データと顧客の住所データを地理空間データとしてBigQueryに格納し、地域ごとの売上分析などを行うことができます。

Q12. BigQuery BI Engineとは何ですか？

BigQuery BI EngineはBigQueryのクエリパフォーマンスを向上させるためのインメモリ分析サービスです。

BI Engineを利用することで、インタラクティブなダッシュボードやレポートを高速に表示することができます。

5. BigQueryのセキュリティ

Q13. BigQueryのデータはどのように保護されていますか？

BigQueryのデータはGoogle Cloudの強固なセキュリティ基盤によって保護されています。

データは保存時および転送時に暗号化され、アクセス制御機能によって、権限のないユーザーからのアクセスを防ぎます。

また、監査ログによってデータへのアクセス履歴を追跡することができます。

Q14. BigQueryのセキュリティ対策はどのように設定すれば良いですか？

BigQueryのセキュリティ対策は、Google Cloud Platformのコンソールから設定できます。

IAM（Identity and Access Management）を使用して、ユーザーやグループに対して、BigQueryのリソースへのアクセス権限を付与することができます。

また、ACL（Access Control List）を使用して、データセットやテーブルに対するアクセス権限を制御することができます。

当社のBigQuery導入サポート

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

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

Snowflake：https://www.snowflake.com/ja/

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