データ分析の未来！BigQueryが切り拓くデータ活用

2024年9月9日2024年11月28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】

データ分析の未来はどうなるの？
BigQueryはこれからどうなるの？
データ分析でビジネスはどう変わるの？
未来のビジネスチャンスを掴むにはどうすればいいの？
BigQueryを使ってイノベーションを起こせるの？

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

データは現代社会の石油とも言われ、ビジネスの成功に欠かせない重要な資源となっています。

そしてその膨大なデータを効率的に分析し、価値に変えるためのツールとして、Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」が注目されています。

BigQueryは従来のデータ分析の常識を覆し、データ活用の未来を大きく変えようとしています。

この記事ではBigQueryが切り拓くデータ活用の未来について、具体的な事例や将来展望を交えながら解説します。

BigQueryの進化がもたらす可能性を理解し、データ分析の未来を一緒に考えていきましょう。

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。

1. BigQueryの進化：データ分析をより身近により高度に

BigQueryは常に進化を続けており、その進化はデータ分析をより身近に、より高度なものへと変えています。

主な進化ポイントは以下の通りです。

サーバーレスアーキテクチャ： インフラストラクチャの管理が不要になり、誰でも簡単にデータ分析を始められるようになりました。
従量課金制： 使用したリソースの分だけ料金が発生するため、コストを抑えながらデータ分析を行うことができます。
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、分析時間を大幅に短縮できます。
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、複雑な分析にも対応できます。
様々なデータソースとの連携： 他のGoogle Cloudサービスや外部サービスとの連携が容易になり、多様なデータを統合的に分析できます。

これらの進化によりBigQueryはデータ分析の専門家だけでなく、ビジネスユーザーにとっても使いやすいツールとなり、データドリブンな意思決定を促進しています。

2. BigQueryが切り拓くデータ活用の未来

BigQueryの進化はデータ活用の未来を大きく変えようとしています。

以下ではBigQueryが切り拓くデータ活用の未来について、具体的な展望を紹介します。

2.1 BigQueryでリアルタイム分析による迅速な意思決定

BigQueryはリアルタイムでデータを分析する機能が強化されています。

例えば、IoTセンサーデータやWebサイトのアクセスログなどをリアルタイムに分析することで、ビジネスの状況を即座に把握し、迅速な意思決定を行うことができます。

例：

ECサイトで顧客の行動をリアルタイムに分析し、パーソナライズされた商品レコメンドやクーポンを配信する。
製造現場で、センサーデータから設備の異常をリアルタイムに検知し、故障を未然に防ぐ。

2.2 BigQueryでAI・機械学習との融合による高度な分析

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ですが、今後もAI・機械学習との融合がさらに進み、より高度な分析が可能になると予想されます。

例えば、自然言語処理や画像認識などの技術と連携することで、テキストデータや画像データからもビジネス insights を得られるようになるでしょう。

例：

顧客の声（テキストデータ）を分析し、商品やサービスの改善に活かす。
防犯カメラの映像（画像データ）を分析し、不審な行動を検知する。

2.3 BigQueryでデータ共有による新たなビジネスモデル創出

BigQueryは安全かつ簡単にデータを共有できる機能を提供しています。

企業間でデータを共有することで、新たなビジネスモデルを創出する可能性も広がっています。

例えば、業界共通のデータプラットフォームを構築し、データ分析結果を共有することで、業界全体の効率化やイノベーションを促進することができます。

例：

小売企業間で顧客データを共有し、共同でマーケティングキャンペーンを実施する。
金融機関間で不正取引データを共有し、不正対策の精度を高める。

3. BigQueryが描く未来：具体的な活用事例

BigQueryの進化は様々な分野で新たな可能性を創造しています。

以下はBigQueryが描く未来の具体的な活用事例です。

スマートシティ： 都市全体のセンサーデータや交通データなどをBigQueryで分析し、交通渋滞の緩和や災害時の迅速な対応など、スマートシティの実現に貢献する。
パーソナライズ医療： 患者の遺伝情報や生活習慣データなどをBigQueryで分析し、個人に最適化された医療を提供する。
自動運転： 自動運転車の走行データや道路状況データなどをBigQueryで分析し、自動運転技術の開発や安全性の向上に貢献する。

4. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryは今後どのように進化していくのでしょうか？

BigQueryは今後もより高速な処理性能、より高度な分析機能、より使いやすインターフェースなどを目指して進化していくと予想されます。

また、AI・機械学習との融合やデータ共有機能の強化など、新たな可能性も広がっていくでしょう。

Q2. BigQueryの最新情報はどこで入手できますか？

BigQueryの最新情報は、Google Cloudの公式ブログやリリースノート、X(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。

Q3. BigQueryを学ぶにはどうすれば良いですか？

Google CloudはBigQueryの初心者向けチュートリアルやオンラインコースなどを提供しています。

また、BigQueryに関する書籍やブログ記事なども多数ありますので、これらの資料を活用して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。

5. まとめ：BigQueryと共にデータ分析の未来へ！

BigQueryはデータ分析の未来を大きく変えようとしています。

BigQueryの進化はデータ分析をより身近に、より高度なものへと変え、ビジネスの成功に大きく貢献する可能性を秘めています。

BigQueryと共にデータ分析の未来を切り拓いていきましょう。

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

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