BigQuery

データドリブンのイノベーションを促進する費用効果に優れたサーバーレスのマルチクラウドエンタープライズデータウェアハウス。

新規のお客様には、BigQuery で使用できる $300 分の無料クレジットを差し上げます。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。クレジットに対する課金はありません。

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

他のクラウドデータウェアハウスと比べて、大規模な分析に伴う 3 年間の TCO を 27% 削減できます
組み込みのビジネスインテリジェンスと機械学習により、分析情報を幅広く共有します
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
BigQuery は、Google の統合データクラウドの中核をなすもので、データ変換の推進に役立ちます

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情報を引き出す

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。

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、信頼性を確保できます。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。

データサイロを解消してロックインを防ぐ

パートナーのエコシステム、オープンデータ標準、一般的な業界データモデルを活用して、あらゆるプラットフォームや環境でデータを扱えるようにします。

主な機能

組み込みの機械学習

BigQuery ML を使用すると、データサイエンティストやデータアナリストは世界規模の構造化データ、半構造化データ、非構造化データに基づいて、機械学習モデルを構築し運用化できます。モデルは BigQuery 内で直接、簡単な SQL を使って、短時間で構築できます。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、現在サポートされているモデルをご覧ください。

BigQuery Omni は、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。これにより、費用対効果の高い安全な方法で AWS や Azure などのクラウド間のデータを分析し、データセット全体の結果を 1 つの画面から共有できます。期間限定で、BigQuery Omni を無料で試用できます。BigQuery のデータ交換機能である Analytics Hub を使用して、内部および組織全体で効率的かつ安全にデータアセットを交換できます。Analytics Hub では商用データセット、一般公開データセット、Google データセットへのアクセスが可能です。

組み込みのクエリの高速化によるリアルタイム分析

BigQuery には、ストリーミングデータを自動的に取り込んですぐにクエリできるようにするストリーミング機能と、Dataflow などのストリーミングサービスとのネイティブなインテグレーションが組み込まれています。1 秒未満のクエリレスポンス時間と高度な同時実行性を提供するインメモリ分析サービスの BigQuery BI Engine を使用すると、大規模で複雑なデータセットをインタラクティブに分析できます。BI Engine は Looker Studio とネイティブに統合して、多くのビジネスインテリジェンスツールと連携することができます。

あらゆる種類のデータを統合、管理、統制する

BigQuery は、データアナリストやデータサイエンティストが、構造化、半構造化、非構造化など、あらゆるタイプのデータをクエリできるワンストップソリューションです。BigLake を使用して、さまざまなデータ型の統合や探索を行い、高度なモデルを構築できます。信頼できるデータへのアクセスと大規模なデータ分析の強化を可能にするインテリジェントなデータファブリックの Dataplex を活用することで、一貫した制御を通じてデータレイク、データウェアハウス、データマート全体のデータを一元的に検出、管理、モニタリング、統制できます。

BigQuery による地理空間分析

BigQuery の地理空間は、BigQuery のサーバーレスアーキテクチャと地理空間分析のネイティブサポートを独自に組み合わせているため、ロケーションインテリジェンスを使用して分析のワークフローを強化できます。一般的な地理空間データ形式の任意の点、線分、ポリゴン、マルチポリゴンをサポートし、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。

すべての機能を表示

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

CNA Insurance は、BigQuery 上のグローバルデータを想定の 2 倍のスピードで移行して統合しました。

所要時間: 5 分

ブログ投稿

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

トヨタ自動車は、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

ブログ投稿

The New York Times は、データスタックをモダナイズし、これまでになく増加した選挙サイトの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

動画

UPS は BigQuery を使用することで、対応する荷物の量を正確に予測しています。

02:21

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ています。

所要時間: 5 分

すべての導入事例を表示

ドキュメント

BigQuery サンドボックスの使用

BigQuery と Cloud コンソールを体験できます。クレジットカード情報の登録や請求先アカウントの作成、プロジェクトの課金の有効化は不要です。

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 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 でテーブルを作成して使用する

BigQuery で標準（組み込み）テーブルを作成して使用する方法を学習します。

BigQuery API とライブラリの概要

BigQuery に関連付けられているさまざまな API とライブラリの概要（紹介動画など）を確認します。

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。

ユースケース

データを BigQuery に移行する

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）、Data Fusion プラグインを使用することも、Datastream for BigQuery を使用し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。高度な柔軟性で、BigQuery 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.)」というタグが付けられた直線この直線は「Cloud Storage」と「BigQuery」に向かう「Partner DTS connectors」と「Google BigQuery DT connectors」というタグが付けられた直線 2 が「BigQuery DTS」に向かい、さらに「BigQuery」へと進む「Data Fusion plug-ins」というタグが付けられた直線 3 が「Data Fusion」に向かい、さらに「BigQuery」へと進む「SAP Data Services」というタグが付けられた直線 4 が「BigQuery」に向かう「Partner integrations」というタグが付けられた直線 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自社データ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 のコーディング不要の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

ユースケース

データウェアハウスの移行

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、現在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 への移行パスを合理化します。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

リアルタイム分析

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、競争上の優位性を獲得します。BigQuery には、ストリーミングデータを自動的に取り込み、すぐにクエリできるようにする組み込みのストリーミング機能が備わっています。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です。また、Dataflow を使用すると、包括的なストリーミング分析ソリューション用の簡易かつ高速なストリーミングデータパイプラインを有効にできます。

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、一般的な分析のユースケースにおける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、購入の傾向に関する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できます。

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、セールスプログラムとマーケティングプログラムでさらに有効活用します。

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

ログ分析

BigQuery を使用して、ロギングデータについてより深く理解します。標準の BigQuery SQL を使用するだけで、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、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、残りのビジネスデータと一緒にログデータを分析することで、BigQuery 内でより広範な分析をすべてネイティブに行えます。

チュートリアル

動画: BigQuery でログデータの分析を実行する方法

BigQuery を使用すると、ロギングデータの詳細な分析情報を入手できます。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、探索したり、クエリを実行したりすることができます。

詳細

クイックスタート

Log Analytics のサンプル SQL クエリ

ログバケットに保存されているログエントリに対するサンプルクエリの詳細を確認できます。ログバケットでは、Google Cloud コンソールの [Log Analytics] ページから SQL クエリを実行できます。

詳細

チュートリアル

データ内の特定の要素を検出する

標準の BigQuery SQL を使用すると、非構造化テキストや半構造化 JSON に埋め込まれている特定のデータ要素を簡単に見つけることができます。

詳細

ユースケース

マーケティングデータウェアハウス（MDW）

マーケティングデータウェアハウスを使用すると、ターゲットを絞ってカスタマイズした広告をタイミング良く提供し、マーケティングパフォーマンスを向上させることができます。Google 広告、キャンペーンマネージャー、その他のマーケティングプラットフォームにシームレスにアクセスできる BigQuery のデータコネクタを使用することで、ビジネスの全体像を把握できます。Google アナリティクスと BigQuery の組み込み ML を使用して高度なマーケティングオーディエンスを構築し、ROI を向上させます。詳細については、マーケティング分析ソリューションをご覧ください。

すべての技術ガイドを見る

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やセキュリティ保護、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、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行うことができます。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。
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 と統合することで、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 で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優れた基盤となります。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 には専用の拡張可能な Dataflow テンプレートが統合されているので、Cloud Storage に書き込まれた変更ストリームを pull し、リアルタイム分析用の最新の複製テーブルを BigQuery に作成できます。
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 の高度なエンジンとやり取りできるように、ODBC ドライバと JDBC ドライバが無料で提供されています。
連携クエリと論理データウェアハウス	高度な連携クエリを使用すれば、Parquet や ORC のオープンソースファイル形式向けのオブジェクトストレージ（Cloud Storage）、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。データウェアハウスとデータレイクを統合して、統一されたきめ細かなアクセス制御を行い、マルチクラウドストレージやオープンフォーマット全体でクエリのパフォーマンスを高めます。
マテリアライズドビュー	BigQuery マテリアライズドビューを使用すると、環境内のクエリパフォーマンスを強化して費用を削減できます。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費用を制御できます。
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 の地理空間は、BigQuery のサーバーレスアーキテクチャと地理空間分析用のネイティブサポートを統合した機能です。そのため、ロケーションインテリジェンス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、マルチポリゴンをサポートし、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、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かつ簡単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	オンデマンド料金の場合は、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 の料金または費用の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	Google Cloud のセキュリティおよびプライバシーに関するサービスと BigQuery のインテグレーションを通じて、列レベルと行レベルで高度なセキュリティ制御ときめ細かなガバナンス制御が実現します。データは保存時も転送時もデフォルトで暗号化されるため安心です。
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したり、Cloud Data Fusion、Datastream for BigQuery、Informatica、Talend などのデータ統合ツールを活用したりすることができます。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。