BigQueryとスプレッドシートは何が違う？それぞれのメリット・デメリットを比較

2024年9月6日2024年10月23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って聞いたことはあるけど、スプレッドシートと何が違うの？
BigQueryはどんな時に使うのが良いの？
スプレッドシートでデータ分析をしているけど、限界を感じている…
大量のデータを効率的に分析したいけど、どんなツールを使えば良いか分からない
BigQueryは難しそう… スプレッドシートのように簡単に使えるの？
BigQueryとスプレッドシート、結局どちらを使えば良いの？

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

【会社実績】

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

データ分析がビジネスにおいて重要性を増す中、様々なツールが登場しています。

その中でも、Googleスプレッドシートは手軽に利用できるデータ分析ツールとして広く普及しています。

しかし、データ量が増えてくると、スプレッドシートでは処理速度が遅くなったり、分析機能が不足したりといった課題が出てきます。

そこで、大規模なデータ分析に適したツールとして注目されているのが、Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」です。

BigQueryは、ペタバイト規模のデータに対しても高速な処理を実現し、高度な分析機能も備えています。

この記事では、BigQueryとスプレッドシートの違いを分かりやすく解説し、それぞれのメリット・デメリットを比較することで、どちらのツールがあなたのデータ分析に適しているのかを判断する材料を提供します。

データ分析初心者の方でも理解しやすいように、具体的な例を交えながら説明していきます。

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. Googleスプレッドシートとは？

スプレッドシートは、Googleが提供する表計算ソフトです。

Webブラウザ上で動作し、データの入力、計算、グラフ作成、データ分析などを行うことができます。

無料で利用できるため、個人や中小企業を中心に広く普及しています。

手軽にデータ分析を始められる点が大きなメリットです。

当社ではエクセルではなく、Googleスプレッドシートを様々な業務で使っています。

3. BigQueryとGoogleスプレッドシートの比較

BigQueryとGoogleスプレッドシートは、どちらもデータ分析に利用できるツールですが、それぞれの特徴やメリット・デメリットが異なります。

以下では、それぞれの項目について比較していきます。

3.1 処理速度

BigQueryは、スプレッドシートと比べて圧倒的に処理速度が速いです。

特に、大規模なデータ分析を行う場合は、BigQueryの方が圧倒的に有利です。

スプレッドシートは、データ量が増えてくると処理速度が遅くなり、分析に時間がかかってしまうことがあります。

スプレッドシートが得意な領域は小規模なデータの処理および集計可視化が得意です。

また、BigQueryで集計した結果をスプレッドシートに貼って連携する使い方もあります。

3.2 データ容量

BigQueryは、ペタバイト規模のデータを扱うことができます。

一方、スプレッドシートは、扱えるデータ量に限りがあります。

そのため、大規模なデータを分析する場合は、BigQueryの方が適しています。

3.3 費用

BigQueryは、従量課金制で利用できます。

無料枠も用意されていますが、大量のデータを分析する場合は、費用がかかることがあります。

スプレッドシートは、無料で利用できます。

ただし、Google Workspaceの有料プランに加入することで、より多くの機能を利用することができます。

3.4 分析機能

BigQueryは、スプレッドシートよりも高度な分析機能を備えています。

SQLクエリを利用することで、複雑なデータ分析を行うことができます。

また、機械学習機能も備えているため、予測分析などを行うこともできます。

スプレッドシートは、基本的な分析機能は備えていますが、BigQueryほど高度な分析はできません。

3.5 セキュリティ

BigQueryは、Google Cloud Platformのセキュリティ基盤上で運用されており、高いセキュリティレベルを誇ります。

スプレッドシートも、Googleのセキュリティ対策が施されていますが、BigQueryほどではありません。

3.6 コラボレーション

スプレッドシートは、複数人で同時にデータを編集することができます。

BigQueryは、複数人で同時にクエリを実行することはできますが、データの編集はできません。

そのため、共同作業を行う場合は、スプレッドシートの方が適している場合があります。

4. BigQueryとスプレッドシートの使い分け

BigQueryとスプレッドシートは、それぞれの特徴やメリット・デメリットが異なるため、データ分析の規模や目的に合わせて使い分けることが重要です。

以下は、使い分けの目安です。

小規模なデータ分析で、費用を抑えたい場合 → スプレッドシート
大規模なデータ分析で、高速な処理速度が必要な場合 → BigQuery
高度な分析機能や機械学習機能を利用したい場合 → BigQuery
セキュリティレベルの高い環境でデータ分析を行いたい場合 → BigQuery
複数人で同時にデータを編集したい場合 → スプレッドシート

当社ではBigQueryは大量処理、市場調査や小規模なデータ処理はスプレッドシートで行っています。

5. FAQ：BigQueryとスプレッドシートでよくある質問

faq

Q1. BigQueryとスプレッドシートのどちらを使えば良いのか分かりません。

データ分析の規模や目的に合わせて使い分けることが重要です。

小規模なデータ分析で、費用を抑えたい場合はスプレッドシート、大規模なデータ分析で、高速な処理速度が必要な場合はBigQueryが適しています。

詳しくは、記事内の「BigQueryとスプレッドシートの使い分け」セクションをご覧ください。

Q2. スプレッドシートで分析できるデータ量に上限はありますか？

はい、スプレッドシートで扱えるデータ量には上限があります。

シートあたりのセル数やファイルサイズに制限があります。

詳しくは、Google Driveのヘルプページをご確認ください。

Q3. BigQueryを使うにはSQLの知識が必要ですか？

はい、BigQueryでデータ分析を行うにはSQLの知識が必要です。

ただし、基本的なSQLの知識があれば、BigQueryの操作は難しくありません。

Googleは、BigQueryの初心者向けチュートリアル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。

6. まとめ：BigQueryとスプレッドシート、それぞれの強みを活かそう！

BigQueryとスプレッドシートは、どちらもデータ分析に役立つツールですが、それぞれの特徴やメリット・デメリットが異なります。

データ分析の規模や目的に合わせて、適切なツールを選択することが重要です。

小規模なデータ分析にはスプレッドシート、大規模なデータ分析にはBigQueryといったように、それぞれの強みを活かしてデータ分析を行いましょう。

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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