他の Google サービスや Google Cloud サービスからデータを読み込む

さまざまな Google Cloud サービスを使用して BigQuery にデータを読み込み、さらに分析を行うことができます。これらのサービスでは通常、それぞれのコンソールまたはサービスの API からエクスポート ジョブを開始する必要があります。有効にすると、サービスのエクスポート ジョブで定義された頻度に従って、データが BigQuery に読み込まれます。エクスポート ジョブには、リアルタイムで実行されるジョブと、バッチデータの読み込みを行うジョブがあります。

Google Cloud データベースとサービス（Google ドライブや Google スプレッドシートなど）の場合、データクエリは BigQuery から生成されます。詳細については、外部データソースをご覧ください。

サービスがリストにない場合でも、サービスからデータをエクスポートできますが、追加の機能が必要になることがあります。カスタム エクスポートを設定する方法や、BigQuery から読み込みジョブとクエリを作成する方法について詳しくは、サービス エクスポートに代わる方法をご覧ください。

データ エクスポートをサポートするクラウド サービス

Carbon Footprint

Carbon Footprint のエクスポートでは、選択した請求先アカウントで対象となる Google Cloud サービスの使用に関連する、温室効果ガスの推定総排出量がキャプチャされます。

Carbon Footprint データを BigQuery にエクスポートして、データ分析、カスタム ダッシュボードやレポートの作成を行います。

Carbon Footprint データのエクスポートを設定するには、温室効果ガス排出量をエクスポートするをご覧ください。

Chronicle

Chronicle のセキュリティ ログを BigQuery にエクスポートして、追加のデータ結合と分析を行うことができます。

Chronicle セキュリティ ログのエクスポートを設定するには、Chronicle サポートにご連絡ください。

Cloud Asset Inventory

Cloud Asset Inventory を使用すると、組織、フォルダ、プロジェクトのアセット メタデータを BigQuery テーブルにエクスポートし、インベントリのデータ分析を行うことができます。

Cloud Asset Inventory データのエクスポートを設定するには、BigQuery へのエクスポートをご覧ください。

Cloud Billing

BigQuery への Cloud Billing のエクスポート機能を使用することで、Google Cloud の詳細な課金データ（使用量、費用予測、料金データなど）を終日、自動的にエクスポートできます。

タイミングが重要です。分析のニーズに合わせて、より包括的な Cloud 課金データのセットにアクセスできるようにするには、Cloud 請求先アカウントを作成すると同時に BigQuery への Cloud Billing データのエクスポートを有効にすることをおすすめします。

Cloud Billing データのエクスポートを設定するには、BigQuery への Cloud Billing データのエクスポートをご覧ください。

Cloud Logging

追加の分析や結合を行うために、Cloud Logging から BigQuery テーブルにログを転送できます。Google Cloud サービスの場合、ログデータは、生成後約 1 分間クエリに使用できます。

BigQuery をログ分析の一部として使用するには、ログ分析をご覧ください。

Cloud Logging データのエクスポートを設定するには、サポートされているシンクにログを転送するをご覧ください。

Contact Center AI Insights

Contact Center AI Insights を使用すると、Contact Center AI Insights の会話と分析データを BigQuery にエクスポートし、独自の未加工クエリを実行できます。

Contact Center AI Insights データのエクスポートを構成するには、会話を BigQuery にエクスポートするをご覧ください。

Dialogflow CX

Dialogflow CX は、エージェントと顧客との会話のログを生成します。

Dialogflow CX からの会話のエクスポートを構成するには、BigQuery へのインタラクション ロギングのエクスポートをご覧ください。

Firebase

Firebase には、BigQuery に送信できる複数のアナリティクス エクスポートが含まれています。たとえば、次のようなものが挙げられます。

  • アナリティクス
  • Cloud Messaging
  • Crashlytics
  • パフォーマンス モニタリング
  • A/B Testing
  • Remote Config のパーソナライズ

Firebase データのエクスポートを構成するには、プロジェクト データを BigQuery にエクスポートするをご覧ください。

Google アナリティクス 4

Google アナリティクス 4 のレポートビューから BigQuery にセッション データをエクスポートする方法については、アナリティクス ヘルプセンターで BigQuery Export をご覧ください。Google アナリティクス 4 のデータが BigQuery に取り込まれたら、GoogleSQL を使用してクエリを実行できます。

Google アナリティクス 360

Google アナリティクス 360 のレポートビューから BigQuery にセッション データをエクスポートする方法については、アナリティクス ヘルプセンターで BigQuery Export をご覧ください。Google アナリティクス 360 のデータが BigQuery に取り込まれたら、GoogleSQL を使用してそのデータをクエリできます。

BigQuery でアナリティクスのデータをクエリする例は、アナリティクス ヘルプの BigQuery クックブックをご覧ください。

Google Search Console のパフォーマンス データを BigQuery に毎日エクスポートするスケジュールを設定し、データに対して複雑なクエリを実行できます。

データのエクスポートを設定するには、BigQuery への Search Console データの一括エクスポートについてをご覧ください。

Recommender

BigQuery Data Transfer Service を使用して、推奨事項の日次スナップショットをスケジュールできます。推奨事項には、Google Cloud プロダクトとリソースの使用を最適化するためのアドバイスと、リソースの使用パターンに関する分析情報が含まれています。

BigQuery Data Transfer Service を使用してデータのスナップショットを設定するには、BigQuery への推奨事項のエクスポートをご覧ください。

Vertex AI Batch Prediction

Vertex AI Batch Prediction は、モデルへの入力に基づいて一連の予測を作成します。この結果を BigQuery に保存して、分析や結合をさらに進めることができます。

バッチ予測結果のエクスポートを構成するには、バッチ予測と説明を取得するをご覧ください。

Vertex AI Prediction

Vertex AI Prediction を使用すると、オンライン エンドポイントからの予測結果を BigQuery に保存し、詳細な分析を行うことができます。

BigQuery とのモデル予測のインテグレーションを構成するには、オンライン予測のロギングをご覧ください。

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