BigQuery でデータ分析情報を生成する

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データ分析情報があると、データを自動的に探索して理解できます。Gemini を使用してテーブルのメタデータに基づいてクエリを生成し、パターンの検出、データ品質の評価、統計分析を行うことができます。

このドキュメントでは、データ分析情報の主な機能と、有益なデータ探索のためのクエリ生成を自動化するプロセスについて説明します。

データ分析情報について

データアナリストは、事前知識がほとんどまたはまったくない状態で新しいデータセットを探索する場合に、データ探索がコールドスタートになる問題に直面します。多くの場合、この問題には、データ構造、キーパターン、関連する分析情報に関する不確実性が伴います。メタデータに基づくクエリの自動生成を使用することで、データ分析情報によってデータ探索でのコールドスタートの問題が解消されます。分析情報は、情報に基づく意思決定とデータの詳細な分析に役立つ貴重なヒントを提供します。空白の状態から始めるのではなく、有益な分析情報を提供する意味のあるクエリを使用して、データ探索をより迅速に開始できます。

データ分析情報を使用して生成されたクエリは、公開されたプロファイルスキャンデータを使用してグラウンディングされたものとなります。データ分析情報は、公開されたプロファイルスキャンデータを使用してクエリを作成し、効率的で信頼性の高い情報検索を実現します。これにより、データ分析プロセスの立ち上がりが大幅に加速され、より明確な方向性と目的を持ってデータを掘り下げることができます。

データ分析情報は、見慣れないデータセットを操作する際の一般的な課題を解決するガイドツールとして機能し、データ探索中に情報に基づいた意思決定を行い、パターンをより迅速に見つけ出すことができます。

分析情報の実行例

次のメタデータを持つ telco_churn というテーブルについて考えてみましょう。

フィールド名	タイプ
顧客 ID	`STRING`
性別	`STRING`
在職期間	`INT64`
電話サービス	`STRING`
オンラインバックアップ	`STRING`
依存者	`BOOLEAN`
契約	`STRING`
テクニカルサポート	`STRING`
支払い方法	`STRING`
月額料金	`FLOAT`
チャーン	`BOOLEAN`

データ分析情報によってこのテーブルに対して生成されるクエリのサンプルを次に示します。

すべてのプレミアムサービスを定期購入していて、50 か月以上定期購入している顧客を特定します。

SELECT
  CustomerID,
  Contract,
  Tenure
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  OnlineSecurity = 'Yes'
  AND OnlineBackup = 'Yes'
  AND DeviceProtection = 'Yes'
  AND TechSupport = 'Yes'
  AND StreamingTV = 'Yes'
  AND StreamingMovies = 'Yes'
  AND Tenure > 50;

解約した顧客が最も多いインターネットサービスを特定します。

SELECT
  InternetService,
  COUNT(DISTINCT CustomerID) AS total_customers
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  Churn = TRUE
GROUP BY
  InternetService
ORDER BY
  total_customers DESC
LIMIT 1;

価値の高い顧客のセグメント別解約率を特定します。

SELECT
  Contract,
  InternetService,
  Gender,
  PaymentMethod,
  COUNT(DISTINCT CustomerID) AS total_customers,
  SUM(CASE WHEN Churn = TRUE THEN 1 ELSE 0 END) AS churned_customers,
  (SUM(CASE WHEN Churn = TRUE THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(DISTINCT CustomerID))
* 100 AS churn_rate
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  MonthlyCharges > 100
GROUP BY
  Contract,
  InternetService,
  Gender,
  PaymentMethod;

プロファイルスキャンを使用した分析情報のグラウンディングについて

テーブルのデータプロファイルスキャンを作成するときに、スキャン結果を BigQuery と Data Catalog に公開できます。BigQuery は、公開されたプロファイルスキャンデータを使用して、テーブルに関するより正確で関連性の高いクエリを生成します。

公開されたプロファイルのスキャンデータを Google Cloud コンソールで確認できます。公開されたプロファイルスキャンデータを表示する方法については、公開された結果を表示するをご覧ください。

プロファイルスキャンデータから、データセットのデータ分布、データ型、統計的な概要に関する情報を読み取れます。スキャンは、テーブルの分析情報を生成するために使用されます。スキャンが利用できない場合は、列名とそれぞれの説明に基づいて分析情報が作成されます。

プロファイルスキャンの詳細については、スキャンでデータプロファイルのインサイトを生成するをご覧ください。

プロファイルスキャンの作成と公開の詳細については、データプロファイルスキャンを作成するをご覧ください。

以降のセクションでは、クエリのグラウンディングのためにデータ分析情報で公開されたプロファイルスキャンデータを使用する方法について説明します。

プロファイルスキャンデータについて

プロファイルスキャンデータは、テーブルの内容を記述するメタデータです。これには次の情報が含まれます。

列のデータ型
最小値と最大値
値の分布
null または欠落している値
上位の値
固有の値とその頻度

データ分析情報はこの情報を使用して、特定のテーブルに合わせてクエリを生成します。

プロファイルスキャンデータを使用してデータ分析情報でクエリのグラウンディングを行う方法

データ分析情報では、プロファイルスキャンデータを使用して、データセット内の実際のデータ分布とパターンに基づくクエリが作成されます。このプロセスには、次のステップが含まれます。

プロファイルスキャンデータを分析して、データ内の興味深いパターン、傾向、外れ値を特定する
これらのパターン、傾向、外れ値に注目するクエリを生成して、分析情報を発見する
生成されたクエリをプロファイルスキャンデータに対して検証し、意味のある結果が返されるようにする

データ分析情報を最大限に活用するためのヒント

グラウンディングされたクエリを使用すると、正確で関連性の高い、実行可能な分析情報を取得できるため、データドリブンの意思決定をより適切に行うことができます。プロファイルスキャンデータを使用してグラウンディングされたクエリを最大限に活用するには、次のヒントを参考にしてください。

テーブルに最新の公開済みプロファイルスキャンデータが含まれていることを確認します。これにより、データ分析情報からより正確で関連性の高いクエリが生成されます。
生成されたクエリを確認し、プロファイルスキャンデータがどのようにグラウンディングされているかを確認します。これにより、結果を解釈して、データに関する詳細な分析情報を得ることができます。
生成されたクエリが関連性がない、または有用でない場合は、テーブルのプロファイルスキャン設定を調整するか、データ分析情報に追加のコンテキストを指定します。

料金

BigQuery データ分析情報機能は、プレビュー期間中は課金されません。

制限事項

データ分析情報は、BigQuery テーブル、BigLake テーブル、外部テーブル、ビューで使用できます。
マルチクラウドのお客様の場合、他のクラウドのデータは利用できません。
データ分析情報は、Geo または JSON の列タイプをサポートしていません。
分析情報の実行で、毎回クエリが表示されるとは限りません。関連性のより高いクエリが生成されやすくするには、分析情報パイプラインを再起動します。
列レベルのアクセス制御（ACL）と制限付きユーザー権限が設定されているテーブルの場合、テーブルのすべての列に対する読み取りアクセス権があれば、分析情報を生成できます。生成されたクエリを実行するには、十分な権限が必要です。

始める前に

必要なロールと権限

データ分析情報を作成、管理、取得するには、次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

分析情報を生成するプロジェクトに対する Dataplex DataScan 編集者（roles/dataplex.dataScanEditor）または Dataplex DataScan 管理者（roles/dataplex.dataScanAdmin）
分析情報を生成する BigQuery テーブルに対する BigQuery データ閲覧者（roles/bigquery.dataViewer）

生成された分析情報への読み取り専用アクセス権を取得するには、次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

分析情報を表示する BigQuery テーブルを含むプロジェクトに対する Dataplex DataScan データ閲覧者（roles/dataplex.dataScanDataViewer）

ロールの付与の詳細については、サービスアカウントに対するアクセスの管理をご覧ください。

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

API を有効にする

データ分析情報を使用するには、プロジェクトで次の API を有効にします。

Cloud AI Companion API の有効化の詳細については、Google Cloud プロジェクトで Cloud AI Companion API を有効にするをご覧ください。

BigQuery テーブルの分析情報を生成する

BigQuery テーブルの分析情報を生成するには、BigQuery Studio を使用して BigQuery のテーブルエントリにアクセスする必要があります。

Google Cloud コンソールで、[BigQuery Studio] に移動します。

BigQuery Studio に移動
[エクスプローラ] ペインで、分析情報を生成するテーブルを選択します。
[分析情報] タブをクリックします。タブが空の場合、このテーブルの分析情報はまだ生成されていません。
分析情報パイプラインをトリガーするには、[分析情報を生成] をクリックします。

分析情報が表示されるまで 5～10 分かかります。

テーブルの公開プロファイルスキャンにアクセスできる場合は、それを使用して包括的な分析情報を生成します。そうでない場合は、列名とそれぞれの説明に基づいて分析情報が作成されます。このアプローチにより、プロファイルスキャンを利用できるかどうかに関係なく、分析情報を取得できます。
[分析情報] タブで、生成されたクエリとその説明を確認します。
BigQuery でクエリを開くには、[BigQuery で開く] をクリックします。
新しいクエリのセットを生成するには、[分析情報を生成] をクリックして、パイプラインを再度トリガーします。

BigQuery 外部テーブルの分析情報を生成する

BigQuery データ分析情報は、同じ Google Cloud プロジェクトにある BigQuery 外部テーブルをサポートしています。BigQuery テーブルが、別の Google Cloud プロジェクトの Cloud Storage に保存されているデータを参照している場合、分析情報の生成は失敗します。

BigQuery 外部テーブルの分析情報を生成するには、このドキュメントの BigQuery テーブルの分析情報の生成の説明に従います。

BigLake テーブルの分析情報を生成する

BigLake テーブルの分析情報を生成する手順は次のとおりです。

プロジェクトで BigQuery Connection API を有効にします。

BigQuery Connection API を有効にする
BigQuery Connection を作成します。詳細については、接続を管理するをご覧ください。
作成した BigQuery 接続に関連するサービスアカウントに Storage オブジェクト閲覧者（roles/storage.objectViewer）IAM ロールを付与します。

サービスアカウント ID は、接続の詳細から取得できます。
分析情報を生成するには、このドキュメントの BigQuery テーブルの分析情報を生成するセクションの説明に従います。

次のステップ

Dataplex データプロファイリングの詳細を確認する。
BigQuery で Gemini の支援機能を使用してクエリを作成する方法を学習する。