BigQuery

ビジネスのアジリティに対応して設計された、サーバーレスでスケーラビリティと費用対効果に優れたマルチクラウドデータウェアハウスです。

新規のお客様には、最初の 90 日間に Google Cloud で使用できる無料クレジット $300 分を差し上げます。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 のクエリを無料で利用できます。

BigQuery の無料トライアルお問い合わせコンソールへ移動お問い合わせ

機械学習機能が組み込まれた、安全でスケーラブルなプラットフォームで分析情報を幅広く共有できます
柔軟性の高いマルチクラウド分析ソリューションで、クラウド全体のデータを活用しビジネス上の意思決定を強化できます
他のクラウドデータウェアハウスと比べて、大規模分析に伴う 3 年間の TCO を 26%～34% 削減できます
バイトからペタバイトまで、あらゆる規模のデータに適応し、運用上のオーバーヘッドは発生しません

動画

BigQuery の仕組みや一般的なユースケースなど、その概要が 1 分でわかります

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利点

リアルタイム分析および予測分析でインサイトを引き出す

リアルタイムでストリーミングデータをクエリし、あらゆるビジネスプロセスに関する最新の情報を取得します。組み込みの機械学習により、データを移動せずにビジネスの成果を簡単に予測します。

数回クリックするだけで、安全に組織の分析情報にアクセスして共有できます。一般的なビジネスインテリジェンスツールをすぐに使用して、洗練されたレポートとダッシュボードが簡単に作成できます。

データの保護と信頼性の高いオペレーションを実現

高可用性と 99.99% の稼働時間 SLA を実現する BigQuery の強固なセキュリティ、ガバナンス、信頼性の管理により、安心してお使いいただけます。デフォルトの暗号化および顧客管理の暗号鍵でデータを保護できます。

主な機能

BigQuery ML による機械学習と予測モデリング

BigQuery ML を利用すると、データサイエンティストやデータアナリストは世界中の構造化データや半構造化データを集めて機械学習モデルを構築し、運用できます。BigQuery 内部に直接格納されるこのデータは、簡単な SQL を使って短時間で処理できます。BigQuery ML モデルをエクスポートして、Vertex AI のオンライン予測や独自のサービスレイヤで使用できます。詳細については、現在サポートしているモデルをご覧ください。

BigQuery Omni によるマルチクラウドのデータ分析

BigQuery Omni は、AWS や Azure などのクラウドにわたるデータを費用対効果の高い安全な方法で分析することができる、柔軟かつフルマネージドのマルチクラウド分析ソリューションです。標準 SQL と BigQuery の使い慣れたインターフェースを使用して、データセット全体で質問にすばやく回答し、1 つの画面から結果を共有できます。Google からの一般提供開始の詳細についてはこちらをご覧ください。

BigQuery BI Engine によるインタラクティブなデータ分析

BigQuery BI Engine は、大量で複雑なデータセットをインタラクティブに分析できる、BigQuery に組み込まれたインメモリ分析サービスです。クエリのレスポンス時間は 1 秒未満で、同時実行性にも優れています。Google のデータポータルと BI Engine 単一ノードでネイティブに統合でき、BI Engine SQL インターフェースを使用して他のビジネスインテリジェンスツールをネイティブに高速化できます。

BigQuery GIS による地理空間分析

BigQuery GIS は、地理空間分析用のネイティブサポートを BigQuery のサーバーレスアーキテクチャと統合したユニークな機能です。位置情報を使用してアナリティクスのワークフローを拡張できます。一般的な地理空間データ形式の任意の点、線分、ポリゴン、マルチポリゴンのサポートを提供し、分析を簡易化して斬新な方法で空間データを可視化することで、新しいビジネスが生まれる可能性を提供します。

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クレジットカードは不要: データのクエリを無料で試せる BigQuery サンドボックスの使い方をご覧ください。

今すぐクエリを実行

導入事例

事例紹介

Procter & Gamble は、リアルタイムの分析情報を使用して、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供しています。

所要時間: 5 分

事例紹介

The New York Times は、データスタックをモダナイズし、選挙サイトの記録的に増加しているトラフィックをスケーラブルに処理しています。

所要時間: 5 分

事例紹介

MLB は、ファンのエクスペリエンスを向上させることで、成長を促進し、ファンとのつながりを維持します。

所要時間: 5 分

動画

UPS は BigQuery を使用することで、自社のパッケージ量の正確な予測を実現しています。

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事例紹介

Toyota は、アナリティクス 360、ディスプレイ＆ビデオ 360、BigQuery ML を利用してサイトのコンバージョン数を 6 倍にしました。

所要時間: 5 分

事例紹介

The Home Depot は、カスタマーサービスに注力し、2,000 店舗にある 5 万個の在庫品を維持管理しています。

所要時間: 5 分

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ドキュメント

Cloud コンソールを使用したクイックスタート

Google Cloud コンソールをビジュアルインターフェースとして使用し、クエリの実行、データの読み込み、データのエクスポートなどのタスクを実行する方法を学習します。

BigQuery コマンドラインツールを使用したクイックスタート

BigQuery コマンドラインツールを使用して、クエリの実行、データの読み込み、データのエクスポートを行う方法を学習します。

BigQuery へのデータの読み込み

バッチ、ストリーミング、クエリ、サードパーティのアプリケーションでデータを BigQuery に取り込む方法を学習します。

BigQuery サンドボックスの使用

クレジットカード情報の登録、請求先アカウントの作成、プロジェクトの課金の有効化を行うことなく、BigQuery と Cloud コンソールを体験できます。

データウェアハウスのセキュリティのブループリント

データの取り込み、保存、処理、分類、暗号化、ロギング、モニタリング、ガバナンス全体における BigQuery の主なセキュリティのベストプラクティスをデプロイします。

ユースケース

データウェアハウスから BigQuery への移行

Google Cloud の最先端のデータウェアハウスに移行することで、今日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。Netezza、Oracle、Redshift、Teradata、Snowflake から BigQuery への移行パスを合理化し、より短時間で分析情報を取得できます。詳細については、包括的なデータウェアハウス移行ガイドをご覧ください。

ユースケース

予測分析

予測分析を使用すると、将来の結果をより正確に予測して、ビジネス機会を見つけることができます。Google のスマートアナリティクスのリファレンスパターンは、サンプルコードと技術リファレンスガイドを利用して、一般的なアナリティクスのユースケースの価値創出までの時間を短縮するように設計されています。

BigQuery と BigQuery ML を使用して、e コマースレコメンデーションシステムの構築、顧客のライフタイムバリューの予測、購入傾向ソリューションの設計を行う方法を学びます。

パターン

e コマースレコメンデーションシステム

BigQuery ML を使用して BigQuery の顧客データからプロダクトやサービスのレコメンデーションを生成することで、e コマースレコメンデーションシステムを構築します。

詳細

パターン

顧客のライフタイムバリューを予測する

Vertex AI と BigQuery を使用して顧客のライフタイムバリュー（CLV）を予測します。

詳細

パターン

購入傾向ソリューションを構築する

BigQuery ML と Vertex AI を使用して、顧客の購入行動を予測する購入傾向モデルを構築してデプロイします。

詳細

ユースケース

データを BigQuery に移行する

複数のソースにあるデータを BigQuery にまとめることで分析が容易になり、シームレスな分析が可能になります。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。BigQuery Data Transfer Service（DTS）や Data Fusion プラグインを活用することも、業界をリードする Google のデータ統合パートナーシップを利用することもできます。究極の柔軟性で、データウェアハウスにデータを取り込めます。

BigQuery にデータを移動するための 5 つの主要な方法を示したアーキテクチャ図左側のラベル 1: File（CSV, JSON, AVRO, etc.）というタグの直線この直線は Cloud Storage と BigQuery に向かうPartner DTS connectors と Google BigQuery DT connectors というタグの直線 2 が BigQuery DTS に向かい、さらに BigQuery へと進むData Fusion plug-ins というタグの直線 3 が Data Fusion に向かい、さらに BigQuery へと進むSAP Data Services というタグの直線 4 が BigQuery に向かうPartner integrations というタグの直線 5 が BigQuery に向かう

Google Cloud の基礎

DTS で BigQuery へのデータ移動を自動化する

Data Transfer Service では、スケジュールベースまたはマネージドベースでファーストパーティとサードパーティのデータを BigQuery に自動的に読み込めます。コードを作成する必要はありません。

詳細

Google Cloud の基礎

Data Fusion で BigQuery へのデータパイプラインのデプロイを容易に

Data Fusion のコーディングのいらないデータ統合プラットフォームで、150 を超える構成済みコネクタと変換を利用して、あらゆるデータ取り込みのニーズを簡単に解決できます。

詳細

Google Cloud の基礎

希望のパートナーツールで BigQuery にデータを読み込む

希望のパートナーツールを選択して、さまざまなソースシステムからデータを BigQuery に取り込めます。SAP Data Services は、SAP がサポートするデータベースからのデータの取り込みに対応しています。

詳細

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すべての機能

サーバーレス	サーバーレスのデータウェアハウジングでは、Google にリソースのプロビジョニングを任せられるため、お客様はインフラストラクチャのアップグレード、セキュリティ保護、管理に労力を割くことなく、データの収集や分析に注力できます。
マルチクラウドの機能	BigQuery Omni により、標準 SQL を使用して、かつ使い慣れた BigQuery のインターフェースで、クラウド全体のデータを分析できます。柔軟性に優れたフルマネージドインフラストラクチャにより、データアナリストやデータサイエンティストは、完全にシームレスなデータ分析を実現できます。また、クロスクラウド転送を使えば、一括表示で、データを組み合わせたり、クロスクラウドでモデルをトレーニングしたりできます。
自然言語処理	Data QnA（限定公開アルファ版）を使用すると、ガバナンスやセキュリティの制御を維持しつつ、誰でも NLP を介して必要なデータの分析情報に簡単にアクセスできます。Analyza（Google Research）に基づいた Data QnA は chatbot、スプレッドシート、BI プラットフォーム（Looker など）、カスタム開発された UI などユーザーの作業環境に埋め込むことができ、BigQuery を介したペタバイト規模のデータ分析を実現します。詳細に興味がおありの方は、こちらのフォームにご記入ください。
組み込みの ML と AI のインテグレーション	BigQuery ML でデータに機械学習を導入するだけでなく、Vertex AI や TensorFlow とのインテグレーションにより、構造化データを基にした高度なモデルのトレーニングと実行を、SQL を使ってわずか数分で実現できます。
BI の基盤	BigQuery は、先進的なクラウド BI ソリューションのためのデータウェアハウスのバックボーンを形成し、Google と Google の技術パートナーが提供するツールを活用した、シームレスなデータ統合、変換、分析、可視化、レポート作成を可能にします。メモリ内分析サービスである BI Engine をオンにして、標準の ODBC / JDBC を介して人気の BI ツールで 1 秒未満のクエリレスポンス時間と高い同時実行性を実現し、BI ワークロードを高速化できます。
スプレッドシートインターフェース	コネクテッドシートにより、SQL の知識がなくても、Google スプレッドシート内の数十億行にのぼる BigQuery のライブデータを分析できます。ピボットテーブル、グラフ、数式などの使い慣れたツールを適用して、ビッグデータから簡単に分析情報を引き出せます。コネクテッドシートの詳細についてはスタートガイドをご覧ください。
リアルタイム分析	BigQuery の高速ストリーミング挿入 API は、リアルタイム分析の強力な基盤となります。最新のビジネスデータをすぐに分析し、現状を詳細に把握できます。Datastream、Pub/Sub、Dataflow を活用してデータを BigQuery にストリーミングすることもできます。
リアルタイムの変更データキャプチャとレプリケーション	Datastream を使用して、異種のデータベース、ストレージシステム、アプリケーションの間でデータを確実に、かつ最小限のレイテンシで同期できます。Datastream は専用の拡張可能な Dataflow テンプレートと連携して、Cloud Storage に書き込まれた変更ストリームを pull し、リアルタイム解析用の最新の複製テーブルを BigQuery に作成します。
追加料金も設定も不要な高可用性	BigQuery では、複数のロケーションをまたいで高耐久性ストレージが複製されることで高可用性が確保されます。これらの操作は透過的かつ自動的に実行されます。追加料金や追加設定は必要ありません。
標準 SQL	BigQuery は ANSI:2011 に準拠した標準の SQL 言語をサポートしているため、コードの書き替えにかかる負担が少なくて済みます。また、現行のアプリケーションで BigQuery の強力なエンジンとやり取りできるように、料金なしでご利用いただける ODBC ドライバと JDBC ドライバを提供しています。
連携クエリと論理データウェアハウス	強力な連携クエリを使用すれば、オブジェクトストレージ（Cloud Storage）（Parquet や ORC のオープンソースファイル形式）、トランザクションデータベース（Bigtable、Cloud SQL）、ドライブのスプレッドシートの外部データソースを、データを移動せずに処理できます。
データウェアハウスとデータレイクの集約化	Storage API を使用して BigQuery でオープンソースのデータサイエンスワークロード（Spark、TensorFlow、Dataflow、Apache Beam、MapReduce、Pandas、scikit-learn）を直接実行できます。Storage API は、はるかに単純なアーキテクチャでデータ移動も少なく、同一データの複数のコピーを持つ必要もありません。
マテリアライズドビュー	BigQuery マテリアライズドビューで環境内のクエリパフォーマンスとコスト削減を強化します。簡単に設定できて使いやすく、しかもデータがリアルタイムで反映されるため、質問に対する回答を素早く得ることができます。
ストレージとコンピューティングの分離	BigQuery ではストレージとコンピューティングリソースが分離しているため、お客様のビジネスに適したストレージや処理のソリューションを選択し、ソリューションごとにアクセス権やコストを制御できます。
自動バックアップと簡単な復元	BigQuery では自動的にデータが複製され、変更履歴が 7 日間保持されるので、異なる時点のデータを簡単に復元したり比較したりできます。
地理空間データ型と関数	BigQuery GIS は、地理空間分析用のネイティブサポートを BigQuery のサーバーレスアーキテクチャと統合した機能です。位置情報を使用してアナリティクスのワークフローを拡張できます。一般的な地理空間データ形式の任意の点、線分、ポリゴン、マルチポリゴンのサポートを提供し、分析を簡易化して斬新な方法で空間データを可視化することで、新しいビジネスが生まれる可能性を提供します。
BigQuery Data Transfer Service	BigQuery Data Transfer Service は、あらかじめ設定されたスケジュールに基づいて Google マーケティングプラットフォーム、Google 広告、YouTube、パートナーの SaaS アプリケーションなどの外部データソースから BigQuery に自動的にデータを転送するフルマネージドサービスです。Teradata や Amazon S3 から BigQuery へのデータ転送も簡単に行えます。
ビッグデータエコシステムの統合	BigQuery では、Dataproc と Dataflow を介して Apache のビッグデータエコシステムと統合できます。これにより、Storage API を使用して、既存の Hadoop、Spark、Beam のワークロードから BigQuery のデータを直接読み書きできるようになります。
ペタバイト規模のスケーリング	優れたパフォーマンスでデータを処理できるだけでなく、容易にペタバイト単位からエクサバイト単位までのデータをシームレスにスケールして保存および分析できます。
フレキシブルな料金モデル	従量制の場合は、実際に使用したストレージやコンピューティングに対してのみ料金が発生します。大容量をご利用のお客様やエンタープライズ企業のお客様は、定額料金の予約ができるタイプをお選びいただくことで、料金の予測やワークロード管理がシームレスに行えます。詳細については、BigQuery の料金またはコスト管理をご覧ください。
データのガバナンスとセキュリティ	BigQuery は、Google Cloud のセキュリティおよびプライバシーサービスを統合した、列レベルおよび行レベルでの詳細な制御による強力なセキュリティとガバナンス制御を備えています。データは保存時も転送時もデフォルトで暗号化されますのでご安心ください。
データのグローバル管理	BigQuery では、リージョン（米国、アジア、ヨーロッパ）ごとにデータを制御でき、クラスタやリージョン内の他のコンピューティングリソースの面倒な設定や管理が不要です。
柔軟なデータ取り込み	Data Transfer Service（DTS）を使用して、数百もの一般的な SaaS ビジネスアプリケーションから BigQuery に無料でデータを自動的に移動する、Cloud Data Fusion、Datastream、Informatica、Talend などのデータ統合ツールを活用するなどできます。ハイブリッドやマルチクラウドのアプリケーションから、あらゆる規模のデータを読み込んで変換します。
プログラムによる操作	BigQuery に備わっている REST API を使用すると、プログラムによるアクセスやアプリケーションの統合が容易になります。また、Java、Python、Node.js、C#、Go、Ruby、PHP の各言語でクライアントライブラリが提供されています。さらに、ビジネスユーザーの方は、Google Apps Script を使ってスプレッドシートから BigQuery にアクセスできます。
豊富なモニタリング機能とロギング機能	BigQuery では、Cloud Audit Logs を介して豊富なモニタリング機能、ロギング機能、アラート機能が提供されます。また、Cloud Logging を使用することで、アプリケーションやサービスから生成されるログのリポジトリとして活用できます。
一般公開データセット	Google Cloud 一般公開データセットは、さまざまな業界向けに需要の多い、200 を超える一般公開データセットの高度なデータリポジトリを提供しています。Google では、すべての一般公開データセットに無料ストレージを提供しており、お客様は 1 か月あたり最大 1 TB のデータを料金なしでクエリできます。
Always Free アクセス	BigQuery サンドボックスを使用すると、一定の制限範囲内で BigQuery のすべての機能にいつでも無料でアクセスできます。利用の開始にクレジットカードは不要です。プロジェクトの請求先アカウントを作成したり、有効にしたりする必要もありません。

料金

BigQuery のデータストレージ、ストリーミング挿入、データのクエリは有料ですが、データの読み込みとエクスポートは無料で行えます。詳しい料金情報については、料金ガイドをご覧ください。

項目	料金
ストレージ	GB あたり $0.02/月 GB あたり $0.01/月（長期保存の場合）
ストリーミング挿入	200 MB あたり $0.01
データの読み込み、コピー、エクスポート（メタデータオペレーション）	無料

米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Google Cloud SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。

サブスクリプションタイプ	料金
従量課金制	TB あたり $5 毎月 1 TB まで無料*
定額料金	専用スロットの予約が 100 個で月額 $1,700 から。 Flex Slots 100 スロットで 1 時間あたり $4。詳細については、定額料金をご覧ください。

追加情報: BigQuery ML 料金表

Google Cloud SKU に記載されている米ドル以外の通貨

* 毎月 1 TB までは、BigQuery でのデータ処理を無料でご利用いただけます。

BigQuery サンドボックスでは、制限付きの無料アクセスを用意しています。

サブスクリプションタイプ	料金
BigQuery Omni の定額料金	（AWS 上の）専用スロットの予約が 100 個で月額 $2,125 から。 Flex Slots 100 スロットで 1 時間あたり $5。詳しくは、BigQuery Omni の料金をご覧ください。