BigQuery

BigQuery は、インメモリ BI エンジンと AI Platform を搭載した高スケーラビリティでコスト効率に優れたサーバーレスクラウドデータウェアハウスです。

BigQuery は、Google が提供するサーバーレスでスケーラビリティに優れた企業向けデータウェアハウスです。データアナリストの生産性が向上するように設計されており、他のプロバイダでは実現できない低料金で提供されています。インフラストラクチャの管理が不要なため、役立つ情報を見つける作業に集中できます。また、データベースの操作には使い慣れた SQL を使用できるほか、データベース管理者も必要ありません。

カラム型のマネージドストレージに論理データウェアハウスを作成して分析を行うだけでなく、オブジェクトストレージやスプレッドシートのデータにも対応。バッチ、ストリーミングを問わない、ありとあらゆるデータを分析できます。インメモリ BI エンジンによる超高速ダッシュボードやレポートの作成、簡単な SQL 操作による機械学習ソリューションの構築、運用または地理空間分析が可能です。さらには、分析情報をデータセット、クエリ、スプレッドシート、レポートとして組織の内外で安全に共有することもできます。BigQuery では、強力なストリーミング取り込み機能を使用してリアルタイムにデータを取得、分析できるため、常に最新の分析情報が得られます。さらに、毎月最大 1 TB のデータ分析と 10 GB の保存データ容量が無料でご利用いただけます。

インフラストラクチャの管理ではなく分析に専念

簡単な設定ですばやくスタート

データウェアハウスを数秒で設定し、データのクエリをすぐに開始できます。 BigQuery は、ギガバイトからペタバイト規模のデータに対して SQL クエリを超高速で実行します。お客様独自のデータに一般公開データセットや商用データセットを結合する作業も容易です。シンプルな SQL で ML モデルを数分でトレーニングしたり、地理空間分析を行ったりでき、ストリーミングデータを取り込んで分析情報を可視化することも可能です。パッチ適用やアップグレードなどの継続的なメンテナンス作業がすべて自動的に処理されるサーバーレスインフラストラクチャであるため、時間のかかるインフラストラクチャのプロビジョニング作業が不要になり、ダウンタイムが短縮されます。BigQuery では一般的な ANSI 準拠の SQL を使用できるほか、ODBC ドライバや JDBC ドライバを提供しているので、お使いのデータとの統合が迅速かつ容易になります。

シームレスなスケーリング

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されています。これにより、データウェアハウスの柔軟なスケーリングと、効率的な容量計画が可能になります。BigQuery は、Google のサーバーレスインフラストラクチャが持つ自動スケーリングと高性能なストリーミング取り込み機能を活用してデータを読み込むことで、リアルタイム分析の課題に対応しています。カラム型のマネージドストレージや大規模な並列実行、自動パフォーマンス最適化を使用すれば、すべてのユーザーがユーザー数やデータサイズに関係なく、クラウドデータレイクのデータを迅速かつ同時に分析できます。

高度な分析で迅速に分析情報を取得

BigQuery のカラム型マネージドストレージ、Cloud Storage、Cloud Bigtable、スプレッドシート、ドライブに保存されているデータをシームレスにクエリすることで、データの全体像が得られます。BigQuery を Informatica や Talend などの既存の ETL ツールと統合することで、DTS を含むデータが拡充されます。BigQuery では、すぐに使える Tableau、MicroStrategy、Looker、データポータルなどの一般的な BI ツールをサポートしているため、誰でも簡単に洗練されたレポートとダッシュボードを作成できます。BigQuery Data Transfer Service で Google 広告やマーケティングのデータを自動的に取り込んで可視化すれば、高性能のマーケティングデータウェアハウスが実現します。そのために必要な設定は数回のクリックで済みます。BigQuery Data Transfer Service からはデータコネクタにアクセスできるため、Teradata や Amazon S3 から BigQuery へのデータ転送も簡単です。

ビジネスデータと投資の保護

BigQuery では、強固なセキュリティとガバナンスの基盤を容易に維持できます。障害復旧と処理の高可用性を確保する自動データレプリケーションが追加料金なしで提供されており、データ操作の負担が低減されます。また、99.9% の SLA を提供し（こちらを参照）、プライバシーシールド原則を遵守しています。

コスト管理と TCO の削減

BigQuery はサーバーレスアーキテクチャであるため、お使いになったストレージとコンピューティングリソースに対してのみ料金が発生します。また、ストレージとコンピューティングが分離されているので、個々のリソースの需要に応じたスケーリングを簡単に、かつ制限なく実装できます。これにより、低コストで経済的なストレージが実現します。BigQuery を選択することで、総所有コストが 56%～88% 削減した事例が報告されています。

導入事例

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。
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。
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も少なくて済みます。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、無料の 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）、トランザクションデータベース（Cloud Bigtable）、ドライブのスプレッドシートの外部データソースを、データを複製せずに処理できます。
ストレージとコンピューティングの分離	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 では、WKT や GeoJSON 形式の任意の点、線分、ポリゴン、マルチポリゴンの SQL サポートを提供しています。これにより地理空間分析を簡素化したり、位置情報に基づくデータを新たな方法で表示したりできます。さらには、この技術をまったく新しい事業の展開に活かすことができます。
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、Cloud Dataproc と Cloud 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、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、ベタバイト単位でシームレスにスケールして保存および分析できます。その際に追加容量を購入する必要はありません。
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企業のお客様は、定額料金をお選びいただくことで、費用を月額料金でお支払いいただけます。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 では、Cloud Identity and Access Management を使用して ID とアクセス権をきめ細かく管理し、強固なセキュリティを容易に維持できます。また、データは保管時にも転送時にも常に暗号化されます。
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。
AI の基盤	BigQuery ML によってデータに機械学習を導入するだけでなく、AI Platform や TensorFlow との統合により、構造化データを基にした強力なモデルのトレーニングを、SQL を使ってわずか数分で実行できます。
BI の基盤	BigQuery は、先進的な 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。
柔軟なデータ取り込み	Cloud Storage のデータを読み込むことも、BigQuery に毎秒何千行ものデータをストリーミングしてリアルタイムでデータを分析することもできます。Informatica、Talend などの一般的なデータ統合ツールをそのままご利用いただけます。
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。
Stackdriver による豊富なモニタリング機能やロギング機能	BigQuery では、Stackdriver の監査ログ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、Stackdriver 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。

主な機能

BigQuery ML

BigQuery ML を利用すると、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。

使い慣れた SQL 言語を使用して、カスタム機械学習モデルを構築、テスト、運用化できます。
機械学習モデルを数分で BigQuery 内に直接作成できます。データウェアハウスから大量のデータをサンプリングしたり、移動させたりする必要はありません。
わずかなコストで、商品のおすすめ、分類、予測をペタバイト規模で行えます。

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データウェアハウジングソリューションアーキテクチャ

BigQuery のソリューションと導入事例

リアルタイム在庫管理システム

モノのインターネット

大規模なイベントとログ分析

予測的デジタルマーケティング

商用データセットを使用したデータ配信

一般公開データセット

項目	料金
ストレージ	$0.02 / GB/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、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。

クエリの料金は次の 2 種類から選択できます。

サブスクリプションタイプ	料金
従量制	TB あたり $5 毎月 1 TB まで無料*
定額料金	専用スロットの割り当てが 500 個で月額 $10,000 から。詳細については、定額料金をご覧ください。

詳細については、BigQuery ML の料金をご覧ください。

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

* 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。

注: この処理には、BigQuery の割り当てのポリシーが適用されます。

パートナー

BigQuery を使用すると、クラウドにおけるデータウェアハウスの可能性を最大限に引き出せます。それを支えるのが、多様なツールやパートナーの存在です。Google Cloud パートナーは、データの統合から分析まで、業界最先端ツールの数々を BigQuery と統合し、データの読み込みや変換、可視化を実現しています。Google と Google パートナーのデータコネクタを活用すれば、Saas アプリケーションデータ全体にシームレスにアクセスして、クエリを実行することが可能です。Teradata や Amazon S3 から BigQuery へのデータ転送も簡単に実装できます。BigQuery の俊敏性やパフォーマンス、利便性を活用することで、価値のある分析情報をより迅速に引き出せます。