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Next '22 で発表された BigQuery の新機能と最新のプロダクト イノベーションをご覧ください。
ジャンプ先

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。

  • 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

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

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。

クラウド間でデータを分析し、共有する

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

ドキュメント

ドキュメント

クイックスタート
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。

クイックスタート
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。

Google Cloud の基礎
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。

Google Cloud の基礎
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。 

Google Cloud の基礎
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。

クイックスタート
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

ユースケース

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
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、NetezzaOracleRedshiftTeradataSnowflake 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。

データ ウェアハウス移行アーキテクチャの図
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。 

ストリーミング アーキテクチャ
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。

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。

マーケティング データ ウェアハウス アーキテクチャ

すべての機能

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 AITensorFlow 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、DataprocDataflow 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 FusionDatastream 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

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。

これらのオペレーションには、BigQuery の割り当てのポリシーが適用されます。

パートナー

BigQuery に関する専門知識を持つパートナーとの連携

データの取り込みから可視化まで、多くのパートナーが独自のデータ ソリューションを BigQuery に統合しています。Google Cloud Ready - BigQuery を通じたパートナーとの統合は次のとおりです。