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BigQuery

データ ウェアハウスから、統合型の AI 対応データ プラットフォームへ

BigQuery は、AI に対応したフルマネージドのデータ分析プラットフォームで、データから最大限の価値を引き出すのに役立ちます。また、マルチエンジン、マルチフォーマット、マルチクラウド向けに設計されています。

1 か月あたり 10 GiB のデータを保存し、最大 1 TiB のクエリを無料で実行できます。新規のお客様には、BigQuery やその他の Google Cloud プロダクトでご利用いただける無料クレジット $300 分を差し上げます

機能

BigQuery で Gemini を使用してデータ エージェントを強化する

Gemini in BigQuery は、コード アシスタンス、視覚的なデータの準備、インテリジェントな推奨事項など、AI によるアシスト機能とコラボレーション機能を提供し、生産性の向上とコストの最適化を支援します。BigQuery は、SQL、ノートブック、NL ベースのキャンバス インターフェースを含む単一の統合ワークスペースを備えており、さまざまなコーディング スキルのデータ実務者向けに、データの取り込みや準備から、データの探索と可視化、さらに ML モデルの作成と使用に至る、分析ワークフローを簡素化します。

複数のエンジンでデータの単一コピーを実現

サーバーレスの Apache Spark は BigQuery で直接使用できます。BigQuery Studio では、データをエクスポートしたりインフラストラクチャを管理したりすることなく、Spark を記述して実行できます。BigQuery メタストアは、SQL エンジンとオープンソース エンジンに共有ランタイム メタデータを提供します。これにより、すべてのエンジンとストレージ タイプにわたる、統合されたセキュリティ管理とガバナンス管理が実現します。SQL、Spark、Python などの複数のエンジンをデータとメタデータの単一コピーにまとめることで、データサイロを解消し、効率を高めることができます。

すべてのデータ型とオープン フォーマットを管理

BigQuery を使用すると、きめ細かなアクセス制御により、構造化されているか否かにかかわらず、複数のクラウドにわたってあらゆるデータタイプを管理できます。オープン テーブル形式をに対応しているため、既存のオープンソースおよび以前のツールを使用しながら、統合データ プラットフォームの利点を活用する柔軟性が得られます。BigQuery のストレージ エンジンである BigLake を使用すると、一般的な方法でデータを処理し、Apache Iceberg、Delta、Hudi などのオープン フォーマットを作成できます。BigQuery のマルチクラウド レイクハウスへの進化に関する最新の調査結果をご確認ください。

組み込みの ML

BigQuery ML には、BigQuery データの ML モデルを作成、実行するための機能が組み込まれています。予測のために幅広いモデルを活用し、最新の Gemini モデルにアクセスしてあらゆるデータ型から分析情報を引き出し、テキスト要約、テキスト生成、マルチモーダル エンベディングベクトル検索などの生成 AI タスクを利用することができます。データに直接 ML を適用でき、BigQuery からデータを移動する手間が省けるため、モデル開発が加速されます。

組み込みのデータ ガバナンス

BigQuery には、統合されたメタデータ カタログ、データ品質、リネージ、プロファイリングなどの Dataplex 機能の完全な統合を含むデータ ガバナンスが組み込まれています。お客様は、データセットのスキーマ、ノートブックとレポート、一般公開データセットと商用データセットのリストなどのアセットに対して、AI を活用した豊富なメタデータ検索および検出機能を使用できます。BigQuery ユーザーは、ガバナンス ルールを使用して BigQuery オブジェクト テーブルのポリシーを管理することもできます。

エンタープライズ機能

BigQuery は、新しいエンタープライズ機能の構築を続けています。クロスリージョンの障害復旧は、万一リージョン障害が発生した場合のマネージド フェイルオーバーと、ユーザーエラーからの復旧に役立つデータのバックアップおよび復元機能を提供します。BigQuery の運用の健全性のモニタリングは、BigQuery の運用環境の組織全体のビューを提供します。BigQuery Migration Services は、レガシー データ ウェアハウスやクラウド データ ウェアハウスから BigQuery に移行するための包括的なツール コレクションです。

ストリーミング データ パイプラインによるリアルタイム分析

BigQuery にストリーミング データを取り込むと、すぐにクエリを実行して Dataflow などのストリーミング プロダクトに統合できます。マテリアライズド ビューを使用すると、BigQuery 内のクエリ パフォーマンスを向上させ、費用を削減できます。継続的クエリは、SQL ステートメントを使用した継続的な分析処理を可能にする BigQuery の新機能で、イベント ドリブンのアプリケーションを促進します。 Vortex: ビッグデータ分析のためのストリーム指向ストレージ エンジンに関する最新の調査結果をご確認ください。

組み込みのビジネス インテリジェンスを使用して分析情報を共有する

組み込みのビジネス インテリジェンスにより、Looker Studio で数回クリックするだけで分析情報を作成して共有したり、Looker で BI を超えるデータリッチ エクスペリエンスを構築したりできます。コネクテッド シートを使うと、ピボット テーブル、グラフ、数式などの使い慣れたツールで Google スプレッドシート内の数十億行の BigQuery ライブデータを分析し、ビッグデータから簡単に分析情報を引き出せます。

仕組み

BigQuery のサーバーレス アーキテクチャでは、SQL クエリを使用してデータを分析できます。BigQuery 内にデータを保存して分析することも、BigQuery を使用して外部のデータを評価することもできます。BigQuery サンドボックスでは、実際にデータのクエリをお試しいただけます。クレジット カードは必要ありません。

BigQuery プロダクトの UI
デモ: BigQuery でエンドツーエンドの分析を行い、ビジネス上の課題を解決する

一般的な使用例

生成 AI

BigQuery と Gemini のモデルで生成 AI のユースケースを開拓する

構造化データ、非構造化データ、生成 AI モデルを組み合わせて、新しいクラスの分析アプリケーションを作成できるデータ パイプラインを構築できます。BigQuery は、Vertex AI を使用して Gemini 1.0 Pro と統合されています。Gemini 1.0 Pro モデルは、テキスト要約や感情分析などの幅広いタスクにわたって、より高い入出力スケールとより優れた結果を得られるよう設計されています。BigQuery コンソール内から、シンプルな SQL ステートメントや BigQuery に組み込まれた DataFrame API を使用して、このモデルにアクセスしていただけるようになりました。

BigQuery と Vertex AI のインテグレーションの詳細
生成 AI のユースケース

BigQuery と Gemini のモデルで生成 AI のユースケースを開拓する

構造化データ、非構造化データ、生成 AI モデルを組み合わせて、新しいクラスの分析アプリケーションを作成できるデータ パイプラインを構築できます。BigQuery は、Vertex AI を使用して Gemini 1.0 Pro と統合されています。Gemini 1.0 Pro モデルは、テキスト要約や感情分析などの幅広いタスクにわたって、より高い入出力スケールとより優れた結果を得られるよう設計されています。BigQuery コンソール内から、シンプルな SQL ステートメントや BigQuery に組み込まれた DataFrame API を使用して、このモデルにアクセスしていただけるようになりました。

BigQuery と Vertex AI のインテグレーションの詳細
生成 AI のユースケース

データ ウェアハウスの移行

データ ウェアハウスを BigQuery に移行する

Google Cloud のエンタープライズ データ ウェアハウスに移行することで、最新の分析ニーズに応え、ビジネスをシームレスに拡大しましょう。無料でフルマネージドの BigQuery Migration Service を使用して、Netezza、Oracle、Redshift、Teradata、Snowflake から BigQuery への移行プロセスを合理化できます。

包括的なデータ ウェアハウス移行のための BigQuery Migration Service の詳細
クラウド データ ウェアハウスの移行図

データ ウェアハウスを BigQuery に移行する

Google Cloud のエンタープライズ データ ウェアハウスに移行することで、最新の分析ニーズに応え、ビジネスをシームレスに拡大しましょう。無料でフルマネージドの BigQuery Migration Service を使用して、Netezza、Oracle、Redshift、Teradata、Snowflake から BigQuery への移行プロセスを合理化できます。

包括的なデータ ウェアハウス移行のための BigQuery Migration Service の詳細
クラウド データ ウェアハウスの移行図

BigQuery へのデータ転送

あらゆるデータを BigQuery に取り込む

複数のソースのデータを BigQuery にまとめることで、分析が容易になります。ローカルソース、Google ドライブ、Cloud Storage バケットからデータファイルをアップロードできます。また、BigQuery Data Transfer Service(DTS)、Cloud Data Fusion プラグインを使用することも、Datastream for BigQuery を使ってリレーショナル データベースからデータを複製することも、業界をリードする Google のデータ統合パートナーシップを活用することも可能です。

サードパーティ転送の詳細
データを BigQuery に取り込む方法

あらゆるデータを BigQuery に取り込む

複数のソースのデータを BigQuery にまとめることで、分析が容易になります。ローカルソース、Google ドライブ、Cloud Storage バケットからデータファイルをアップロードできます。また、BigQuery Data Transfer Service(DTS)、Cloud Data Fusion プラグインを使用することも、Datastream for BigQuery を使ってリレーショナル データベースからデータを複製することも、業界をリードする Google のデータ統合パートナーシップを活用することも可能です。

サードパーティ転送の詳細
データを BigQuery に取り込む方法

あらゆるデータ型から価値を引き出す

画像ドキュメント音声ファイルから分析情報を引き出し、構造化データと組み合わせる

非構造化データは、活用されていない企業データの大部分を占めています。ただし、非構造化データは解釈が困難で、有益な分析情報を抽出しにくい場合があります。BigLake の力を活用することで、Vertex AI のビジョンなどの幅広い AI モデル、ドキュメント処理音声入力 API、オープンソースの TensorFlow Hub モデル、または独自のカスタムモデルを使用して、画像ドキュメント音声ファイルから分析情報を引き出すことができます。

非構造化データ分析の詳細
Google Cloud インフラストラクチャの図

    画像ドキュメント音声ファイルから分析情報を引き出し、構造化データと組み合わせる

    非構造化データは、活用されていない企業データの大部分を占めています。ただし、非構造化データは解釈が困難で、有益な分析情報を抽出しにくい場合があります。BigLake の力を活用することで、Vertex AI のビジョンなどの幅広い AI モデル、ドキュメント処理音声入力 API、オープンソースの TensorFlow Hub モデル、または独自のカスタムモデルを使用して、画像ドキュメント音声ファイルから分析情報を引き出すことができます。

    非構造化データ分析の詳細
    Google Cloud インフラストラクチャの図

      事前構成済みのデータ ソリューション

      Google Cloud コンソールで事前構成済みのデータ ウェアハウスをデプロイする

      BigQuery と Looker Studio を使用してデータを探索、分析、可視化するためのサンプル データ ウェアハウス ソリューションをデプロイします。さらに、生成 AI を適用して分析結果を要約します。

      コンソールでデプロイ

      Google Cloud コンソールで事前構成済みのデータ ウェアハウスをデプロイする

      BigQuery と Looker Studio を使用してデータを探索、分析、可視化するためのサンプル データ ウェアハウス ソリューションをデプロイします。さらに、生成 AI を適用して分析結果を要約します。

      コンソールでデプロイ

      リアルタイム分析

      イベント ドリブン分析

      イベント ドリブンな分析でビジネス イベントにリアルタイムで対応することで、競争上の優位性が生まれます。組み込みのストリーミング機能を使用すると、ストリーミング データを自動的に取り込み、直ちにクエリできます。これにより、アジリティの維持や、最新のデータに基づいたビジネス上の意思決定が可能になります。一方、Dataflow を使用すると、包括的なソリューションとしてシンプルで高速なストリーミング データ パイプラインを実現できます。

      BigQuery へのデータのストリーミングの詳細
      ストリーミング分析のアーキテクチャ

        イベント ドリブン分析

        イベント ドリブンな分析でビジネス イベントにリアルタイムで対応することで、競争上の優位性が生まれます。組み込みのストリーミング機能を使用すると、ストリーミング データを自動的に取り込み、直ちにクエリできます。これにより、アジリティの維持や、最新のデータに基づいたビジネス上の意思決定が可能になります。一方、Dataflow を使用すると、包括的なソリューションとしてシンプルで高速なストリーミング データ パイプラインを実現できます。

        BigQuery へのデータのストリーミングの詳細
        ストリーミング分析のアーキテクチャ

          予測分析

          最先端の AI / ML でビジネスの成果を予測

          予測分析を活用することで、運用の合理化、収益の向上、リスクの軽減を実現できます。BigQuery ML では、既存のビジネス インテリジェンス ツールやスプレッドシートを使用してモデルを構築、実行できるため、データ アナリストが ML を簡単に活用できるようになります。このため、予測分析が組織全体でビジネス上の意思決定の改善につながります。

          予測分析ユースケースの分析設計パターンを見る
          ML を表す図

          最先端の AI / ML でビジネスの成果を予測

          予測分析を活用することで、運用の合理化、収益の向上、リスクの軽減を実現できます。BigQuery ML では、既存のビジネス インテリジェンス ツールやスプレッドシートを使用してモデルを構築、実行できるため、データ アナリストが ML を簡単に活用できるようになります。このため、予測分析が組織全体でビジネス上の意思決定の改善につながります。

          予測分析ユースケースの分析設計パターンを見る
          ML を表す図

          ログ分析

          ログデータを分析する

          BigQuery では、ロギングデータを分析してより深く理解できます。GoogleSQL を使用して、サーバーやセンサー、その他のデバイスから生成されたデータを保存して探索したり、クエリを実行したりすることができます。さらに、ログデータをその他のビジネスデータと一緒に分析することで、より広範な分析をすべて BigQuery 内でネイティブに行えます。

          BigQuery を使用してログを分析する方法を学ぶ

          ログデータを分析する

          BigQuery では、ロギングデータを分析してより深く理解できます。GoogleSQL を使用して、サーバーやセンサー、その他のデバイスから生成されたデータを保存して探索したり、クエリを実行したりすることができます。さらに、ログデータをその他のビジネスデータと一緒に分析することで、より広範な分析をすべて BigQuery 内でネイティブに行えます。

          BigQuery を使用してログを分析する方法を学ぶ

          マーケティング分析

          データと AI でマーケティングの ROI とパフォーマンスの向上を実現する

          マーケティング データソースとビジネス データソースを BigQuery で統合することで、Google AI をマーケティング データで活用できます。ビジネスの全体像を把握し、より多くの自社データを使用してマーケティングの ROI とパフォーマンスを高め、ML / AI が組み込まれパーソナライズされたターゲティング マーケティングを大規模に実現します。Looker Studio またはコネクテッド シートで分析情報とパフォーマンスを共有します。

          マーケティングのユースケース向けに構築されたデータと AI ソリューションをご覧ください
          マーケティング データ ウェアハウスの図

            データと AI でマーケティングの ROI とパフォーマンスの向上を実現する

            マーケティング データソースとビジネス データソースを BigQuery で統合することで、Google AI をマーケティング データで活用できます。ビジネスの全体像を把握し、より多くの自社データを使用してマーケティングの ROI とパフォーマンスを高め、ML / AI が組み込まれパーソナライズされたターゲティング マーケティングを大規模に実現します。Looker Studio またはコネクテッド シートで分析情報とパフォーマンスを共有します。

            マーケティングのユースケース向けに構築されたデータと AI ソリューションをご覧ください
            マーケティング データ ウェアハウスの図

              データ クリーンルーム

              プライバシー重視のデータ共有のための BigQuery データ クリーンルーム

              基盤となるデータを BigQuery 内でコピーまたは移動することなく、お客様とパートナーが共同作業するための低信頼環境を構築します。これにより、BigQuery SQL インターフェースでプライバシーを強化する変換を実行し、使用状況をモニタリングすることで、共有データに対するプライバシーの脅威を検出できます。インフラストラクチャや組み込みの BI および AI / ML を管理することなく、BigQuery のスケーリングのメリットを享受できます。

              データ クリーンルームのその他のユースケースを確認する

                プライバシー重視のデータ共有のための BigQuery データ クリーンルーム

                基盤となるデータを BigQuery 内でコピーまたは移動することなく、お客様とパートナーが共同作業するための低信頼環境を構築します。これにより、BigQuery SQL インターフェースでプライバシーを強化する変換を実行し、使用状況をモニタリングすることで、共有データに対するプライバシーの脅威を検出できます。インフラストラクチャや組み込みの BI および AI / ML を管理することなく、BigQuery のスケーリングのメリットを享受できます。

                データ クリーンルームのその他のユースケースを確認する

                  料金

                  BigQuery の料金の仕組みBigQuery の料金は、コンピューティング(分析)、ストレージ、追加サービス、データの取り込みと抽出に基づいています。データの読み込みとエクスポートは無料です。
                  サービスと用途サブスクリプション タイプ価格(米ドル)
                  無料枠

                  BigQuery の無料枠では、10 GiB のストレージ、1 か月あたり最大 1 TiB のクエリ、その他のリソースを無料でご利用いただけます。

                  無料

                  コンピューティング(分析)

                  オンデマンド

                  通常、最大 2,000 個の同時実行スロットが提供されます。これらのスロットは 1 つのプロジェクトのすべてのクエリで共有されます。

                  Starting at

                  $6.25

                  スキャンした TiB あたり。毎月 1 TiB まで無料。

                  Standard エディション

                  標準 SQL 分析に適した低費用のオプション

                  $0.04

                  スロット時間あたり

                  Enterprise エディション

                  高度なエンタープライズ分析をサポート

                  $0.06

                  スロット時間あたり

                  Enterprise Plus エディション

                  ミッション クリティカルなエンタープライズ分析をサポート

                  $0.10

                  スロット時間あたり

                  ストレージ

                  アクティブなローカル ストレージ

                  過去 90 日間に変更が加えられたテーブルまたはテーブル パーティションで使用されている、未圧縮のバイト数に基づいて計算されます。

                  Starting at

                  $0.02

                  1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。

                  長期の論理ストレージ

                  連続する 90 日間に変更が加えられたテーブルまたはテーブル パーティションで使用されている、未圧縮のバイト数に基づいて計算されます。

                  Starting at

                  $0.01

                  1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。

                  アクティブな物理ストレージ

                  連続する 90 日間に変更が加えられたテーブルまたはテーブル パーティションで使用されている、圧縮されたバイト数に基づいて計算されます。

                  Starting at

                  $0.04

                  1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。

                  長期の物理ストレージ

                  連続する 90 日間に変更が加えられていないテーブルまたはパーティションの、圧縮されたバイト数に基づいて計算されます。

                  Starting at

                  $0.02

                  1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。

                  データの取り込み

                  バッチ読み込み 

                  Cloud Storage からテーブルをインポートする

                  無料

                  共有スロットプールを使用する場合

                  ストリーミング挿入

                  挿入に成功した行が課金対象になります。最小 1 KB で各行が計算されます。

                  $0.01

                  200 MiB あたり

                  BigQuery Storage Write API

                  BigQuery に読み込まれたデータには、BigQuery ストレージの料金または Cloud Storage の料金が適用されます。

                  $0.025

                  1 GiB あたり。毎月 2 TiB まで無料。

                  データの抽出

                  バッチ エクスポート

                  テーブルデータを Cloud Storage にエクスポートします。

                  無料

                  共有スロットプールを使用する場合

                  ストリーミング読み取り

                  Storage Read API を使用して、テーブルデータをストリーミング読み取りします。

                  Starting at

                  $1.10~

                  読み取り 1 TiB あたり

                  BigQuery の料金の詳細をご覧ください。 すべての料金の詳細を見る


                  BigQuery の料金の仕組み

                  BigQuery の料金は、コンピューティング(分析)、ストレージ、追加サービス、データの取り込みと抽出に基づいています。データの読み込みとエクスポートは無料です。

                  無料枠
                  サブスクリプション タイプ

                  BigQuery の無料枠では、10 GiB のストレージ、1 か月あたり最大 1 TiB のクエリ、その他のリソースを無料でご利用いただけます。

                  価格(米ドル)

                  無料

                  コンピューティング(分析)

                  サブスクリプション タイプ

                  オンデマンド

                  通常、最大 2,000 個の同時実行スロットが提供されます。これらのスロットは 1 つのプロジェクトのすべてのクエリで共有されます。

                  価格(米ドル)

                  Starting at

                  $6.25

                  スキャンした TiB あたり。毎月 1 TiB まで無料。

                  Standard エディション

                  標準 SQL 分析に適した低費用のオプション

                  サブスクリプション タイプ

                  $0.04

                  スロット時間あたり

                  Enterprise エディション

                  高度なエンタープライズ分析をサポート

                  サブスクリプション タイプ

                  $0.06

                  スロット時間あたり

                  Enterprise Plus エディション

                  ミッション クリティカルなエンタープライズ分析をサポート

                  サブスクリプション タイプ

                  $0.10

                  スロット時間あたり

                  ストレージ

                  サブスクリプション タイプ

                  アクティブなローカル ストレージ

                  過去 90 日間に変更が加えられたテーブルまたはテーブル パーティションで使用されている、未圧縮のバイト数に基づいて計算されます。

                  価格(米ドル)

                  Starting at

                  $0.02

                  1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。

                  長期の論理ストレージ

                  連続する 90 日間に変更が加えられたテーブルまたはテーブル パーティションで使用されている、未圧縮のバイト数に基づいて計算されます。

                  サブスクリプション タイプ

                  Starting at

                  $0.01

                  1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。

                  アクティブな物理ストレージ

                  連続する 90 日間に変更が加えられたテーブルまたはテーブル パーティションで使用されている、圧縮されたバイト数に基づいて計算されます。

                  サブスクリプション タイプ

                  Starting at

                  $0.04

                  1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。

                  長期の物理ストレージ

                  連続する 90 日間に変更が加えられていないテーブルまたはパーティションの、圧縮されたバイト数に基づいて計算されます。

                  サブスクリプション タイプ

                  Starting at

                  $0.02

                  1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。

                  データの取り込み

                  サブスクリプション タイプ

                  バッチ読み込み 

                  Cloud Storage からテーブルをインポートする

                  価格(米ドル)

                  無料

                  共有スロットプールを使用する場合

                  ストリーミング挿入

                  挿入に成功した行が課金対象になります。最小 1 KB で各行が計算されます。

                  サブスクリプション タイプ

                  $0.01

                  200 MiB あたり

                  BigQuery Storage Write API

                  BigQuery に読み込まれたデータには、BigQuery ストレージの料金または Cloud Storage の料金が適用されます。

                  サブスクリプション タイプ

                  $0.025

                  1 GiB あたり。毎月 2 TiB まで無料。

                  データの抽出

                  サブスクリプション タイプ

                  バッチ エクスポート

                  テーブルデータを Cloud Storage にエクスポートします。

                  価格(米ドル)

                  無料

                  共有スロットプールを使用する場合

                  ストリーミング読み取り

                  Storage Read API を使用して、テーブルデータをストリーミング読み取りします。

                  サブスクリプション タイプ

                  Starting at

                  $1.10~

                  読み取り 1 TiB あたり

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                  • Trace3

                  データの取り込みから可視化まで、多くのパートナーが独自のデータ ソリューションを BigQuery に統合しています。上に記しているのは Google Cloud Ready - BigQuery に対応したパートナー インテグレーションです。

                  BigQuery パートナーについては、Partners ディレクトリをご覧ください。

                  よくある質問

                  BigQuery は他のエンタープライズ データ ウェアハウスとどのような点で異なりますか?

                  BigQuery は、Google Cloud が提供するフルマネージドの完全にサーバーレスなエンタープライズ データ ウェアハウスです。すべてのデータ型をサポートし、各種のクラウドで機能します。また、統合プラットフォーム内に ML とビジネス インテリジェンスがすべて組み込まれています。


                  エンタープライズ データ ウェアハウスは、さまざまなソースの構造化データと半構造化データの分析とレポートに使用されるシステムです。多くの組織はオンプレミスにある従来のデータ ウェアハウスからクラウド データ ウェアハウスに移行することで、さらに費用を削減し、スケーラビリティと柔軟性の向上を実現しています。

                  BigQuery では、高可用性と 99.99% の稼働時間 SLA を実現する強固なセキュリティ、ガバナンス、信頼性を確保できます。データはデフォルトで暗号化され、顧客管理の暗号鍵によって保護されます。

                  BigQuery の使用を開始する方法はいくつかあります。新規のお客様には、BigQuery のお支払いに使用できる無料クレジットを $300 分進呈します。すべてのお客様は、10 GB のストレージと 1 か月あたり最大 1 TB のクエリを無料でご利用になれます。クレジットに対する課金はありません。これらのクレジットは、BigQuery の無料トライアルにお申し込みいただくと獲得できます。まだご決断されていない場合は、BigQuery サンドボックスをぜひお試しください。クレジット カードの登録は不要です。

                  BigQuery サンドボックスでは、クレジット カードなしで BigQuery を試すことができます。BigQuery の無料枠は自動的に維持されます。サンドボックスでは、一般公開データセットを使ったクエリや分析を実際にお試しいただけます。独自のデータを BigQuery サンドボックスに取り込んで分析することもできます。無料トライアルにアップグレードした新規のお客様には、BigQuery で使える $300 分のクレジットを差し上げています。


                  あらゆる規模の企業が、すべてのビジネスデータを対象にデータ分析を行って知見を得るために、サイロ化したデータを BigQuery で 1 か所に集約しています。これにより、リアルタイムで意思決定を行い、ビジネス レポートを合理化し、ML をデータ分析に組み込んで将来のビジネス チャンスを予測できます。

                  その他のお問い合わせとサポート
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