地理空間分析の概要
BigQuery のようなデータ ウェアハウスでは、位置情報がよく使用され、重要なビジネス上の意思決定に影響を与える可能性があります。地理空間分析を使用すると、GEOGRAPHY データタイプと GoogleSQL 地理関数を使用して、BigQuery で地理空間データを分析し、可視化できます。
たとえば、配送車両またはパッケージの緯度と経度を時間の経過とともに記録できます。また、顧客トランザクションを記録し、店舗の位置情報を使用して別のテーブルにデータを結合することもできます。このタイプの位置情報データを使用すると、次のことができます。
- 荷物が届く可能性の高い日時を推定します。
- 特定の店舗の位置のメーラーを受け取る顧客を判別します。
- 衛星画像から得られた樹木エリアのデータと自社データを組み合わせて、ドローンによる配送が可能かどうかを判断します。
制限事項
地理空間分析には次の制限があります。
- 地理関数は GoogleSQL でのみ使用できます。
GEOGRAPHYデータタイプをサポートしているのは、Python 用の BigQuery クライアント ライブラリだけです。他のクライアント ライブラリの場合は、ST_ASTEXTまたはST_ASGEOJSON関数を使用してGEOGRAPHY値を文字列に変換してください。ST_ASTEXTを使用してテキストへ変換すると 1 つの値しか格納されないため、WKT に変換したデータはGEOGRAPHY型ではなくSTRING型となります。
割り当て
地理空間分析の割り当てと制限は、地理空間データを含むテーブルに対して実行できる、次のようなさまざまなタイプのジョブに適用されます。
- データの読み込み（読み込みジョブ）
- データのエクスポート（エクスポート ジョブ）
- データのクエリ（クエリジョブ）
- テーブルのコピー（コピージョブ）
すべての割り当てと制限の詳細については、割り当てと制限をご覧ください。
料金
地理空間分析を使用する場合、料金は次の要素に基づいて計算されます。
- 地理空間データを含むテーブルに格納されているデータの量
- データに対して実行するクエリ
ストレージの料金については、ストレージの料金をご覧ください。
クエリの料金については、分析料金モデルをご覧ください。
データの読み込み、テーブルのコピー、データのエクスポートなど、多くのテーブル オペレーションは無料です。これらのオペレーションは無料ですが、BigQuery の割り当てと制限が適用されます。すべての無料オペレーションについては、料金ページの無料のオペレーションをご覧ください。
次のステップ
- 地理空間分析を使用するには、地理空間分析スタートガイドをご覧ください。
- 地理空間分析の可視化オプションの詳細については、地理空間データの可視化をご覧ください。
- 地理空間データの操作の詳細については、地理空間データの操作をご覧ください。
- ラスターデータの操作の詳細については、ラスターデータを操作するをご覧ください。
- Google Earth Engine の地理空間データを BigQuery に組み込む方法については、Google Earth Engine の地理空間データを読み込むをご覧ください。
- 地理空間分析の GoogleSQL 関数については、GoogleSQL の地理関数をご覧ください。
- さまざまなグリッド システムについては、空間分析用のグリッド システムをご覧ください。
- 地理空間データセット、地理空間分析、AI の詳細については、地理空間分析をご覧ください。