BigQueryの始め方5ステップ！アカウント作成からデータ分析までを解説

2024年9月6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に興味はあるけど、使い方が難しそうでなかなか始められない…
アカウント作成からデータ分析まで、具体的な手順を知りたい
プログラミング未経験だけど、BigQueryを使えるようになるか不安…
できるだけ簡単に、BigQueryの基本操作を学びたい

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➜

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

「BigQueryを使ってデータ分析に挑戦してみたいけど、どこから始めればいいか分からない…」

そんな悩みをお持ちのあなたへ。

この記事では、BigQueryを始めるための手順を5つのステップに分けて、分かりやすく解説します。

アカウント作成からデータの読み込み、簡単なSQLクエリの実行まで、実際に手を動かしながらBigQueryの基本操作を習得しましょう。

BigQueryは、Google Cloud Platformが提供する強力なデータウェアハウスですが、初心者の方でも簡単に使い始めることができます。

この記事を参考に、BigQueryを使ったデータ分析の第一歩を踏み出してみてください。

1. ステップ1：Google Cloud Platformのアカウント作成

BigQueryを利用するには、Google Cloud Platformのアカウントが必要です。まだアカウントをお持ちでない方は、以下の手順でアカウントを作成しましょう。

Google Cloud Platformのウェブサイトにアクセスします。
「無料で開始」をクリックします。
画面の指示に従って、アカウント情報を入力し、アカウントを作成します。

Google Cloud Platformの無料トライアルでは、一定期間、BigQueryを含む様々なサービスを無料で利用することができます。

無料トライアル期間が終了した後も、BigQueryの無料枠を利用することができます。

2. ステップ2：GoogleCloudPlatformの新プロジェクトの作成

既にGoogleCloudPlatformのアカウントをお持ちで、別のプロジェクトを作成する場合は下記ご参考ください。

プロジェクトは、各リソースを管理するための単位です。

プロジェクトごとにデータセットやテーブルを管理することができます。

1.Google Cloud Platformのコンソールにログインします。

こちらからアクセスします。

2.プロジェクト選択メニューから「新しいプロジェクト」を選択します。

3.プロジェクト名を入力し、「作成」をクリックします。

3. ステップ3：BigQueryのデータセットの作成

GoogleCloudPlatformのプロジェクトを作成したら、BigQueryのデータセットを作成します。

データセットは、テーブルをグループ化するための単位です。

例えば、「顧客データ」というデータセットを作成し、その中に「顧客情報テーブル」や「購買履歴テーブル」などを格納することができます。

1.Google Cloudのコンソールにアクセス

こちらからアクセスします。

2.「bigquery」と検索窓に入力し、「BigQuery」を選択します。

3.「☆」の右ボタンをクリックし、「データセットを作成」をクリック

4.データセットIDを入力し、「データセットを作成」をクリック

5.データセット作成完了

データセットは作成できましたでしょうか。このように簡単に操作可能です。

4. ステップ4：BigQueryへデータを読み込ませる

データセットを作成したら、データをBigQueryに読み込みます。

BigQueryは、CSV、JSON、Avro、Parquetなど、様々なデータ形式に対応しています。

また、Google Cloud StorageやGoogle Driveなどのストレージサービスから直接データを読み込むこともできます。

データの読み込み方法は、データの形式や保存場所によって異なります。

1.当社が用意したサンプルデータをダウンロード

こちらからダウンロードしてください。item_data.tsvというファイルがダウンロードできます。

2.テーブル作成画面に入る

3.テーブル作成のために各種設定①〜⑥

4.テーブル作成のために各種設定⑦〜⑨

5.テーブル作成完了

テーブルは作成完了しましたでしょうか。

エラーが出ている場合でも落ち着いて、再度画像の通り手順をご確認し、作成してください。

5. ステップ5：BigQueryでSQLクエリの実行

データを読み込んだら、SQLクエリを実行してデータを分析することができます。

BigQueryは、標準SQLをサポートしており、SQLの知識があれば簡単に操作することができます。

下記に手順説明しますので実行まで行いましょう。

1.作成したテーブルの中身を確認する

2.テーブルの詳細を確認する

3.プレビューでテーブルの中身を確認する

4.BigQueryのクエリ実行画面を開く

5.BigQueryでSQLクエリを実行する

ここが間違えやすいです。エラーが出ても落ち着いてください。

私が記載したのではなく、ご自身で作ったプロジェクト、データセット、テーブル名を入力し実行しましょう。

6.BigQueryでSQLクエリを実行した結果を確認する

クエリの実行結果は、テーブル形式で表示されます。

また、クエリ結果をグラフ化したり、CSVファイルとしてダウンロードしたりすることもできます。

おめでとうございます！これでBigQuery環境は手に入れました。

6. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryの無料枠はどのくらいですか？

BigQueryの無料枠は、毎月1TBまでのクエリ処理と毎月10GBまでのストレージです。

詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。

Q2. 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。

Q3. BigQueryに読み込めるデータ形式は何ですか？