データ分析

Google Cloud プロダクトを使用してデータの可能性を解き放ち、実用的な AI 分析情報に変換するためのドキュメントとリソース。

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  • Gemini 2.0 Flash Thinking をご利用いただけます。
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Google Cloudのデータ分析の詳細

データ分析プロダクト、機能、手順に関するドキュメントと Cloud アーキテクチャ センターの記事をご覧ください。

Big‍Query の概要

BigQuery が組織のデータ分析にどのように役立つかをご覧ください。

データと分析に関するリソース

アーキテクチャ センターのリソースを使用して、データと分析のさまざまなトピックについて計画を立てます。

ジャンプ スタート ソリューション: 分析レイクハウス

データを保存、処理、有効化するための分析レイクハウスの設計方法を計画します。

トレーニング、ブログ投稿など

トレーニング コース、ブログ投稿、その他の関連リソースをご覧ください。

データ アナリスト向け学習プログラム

データ アナリストのロールに不可欠な Google Cloud テクノロジーについて学びます。

BI and Analytics with Looker 学習プログラム

Looker でデータを探索し、ユーザー向けのセルフサービス分析を設定する方法を学びます。

データおよび分析ワークロードのディシジョン ツリー

データおよび分析ワークロードを実行するサービスを選択します。

データ分析プロダクト（ユースケース別）

セクションを開くかフィルタを使用して、一般的なユースケース向けのプロダクトとガイドをお探しください。

Gemini を活用してビッグデータを価値あるビジネス分析情報に変換できるように設計された、サーバーレスで費用対効果に優れたマルチクラウドのデータと AI プラットフォームを使用します。

ML が組み込まれた、フルマネージドでスケーラビリティに優れたデータ プラットフォームを使ってデータを把握できます。

管理対象データに基づいて構築されたビジネス インテリジェンスをリアルタイムで取得して、再現可能な分析を提供し、データに対する深い理解を促します。

大規模なデータセットに対する分析クエリで、データ分析への投資を最大限に活用できます。
信頼できる最新のデータにアクセスし、分析と対応を行います。
データ ストーリーテリングによって、より優れた意思決定をサポートします。

エンドツーエンドのデータ ライフサイクルを管理し、データと AI アセットの管理、検出、ガバナンス、共有を容易にします。

メタデータ、ガバナンス、セキュリティ ポリシーを統合して、インテリジェントなデータ マネジメントを実現します。
堅牢なセキュリティとプライバシーのフレームワークにより、組織の境界を越えてデータと分析情報を大規模に共有できます。
分散データを統合して、データ マネジメントとガバナンスを自動化し、さまざまな Google Cloud およびサードパーティのソースでデータ検出と品質チェックを可能にします。
センシティブ データを検出して削除します。
フルマネージドでスケーラブルなデータ検出とメタデータ管理サービスを使用して、データを検出し、把握します。（非推奨）

さまざまなデータソースからデータをスケーラブルかつ安全に取り込み、変換して読み込み、エンタープライズ向けのエンドツーエンドのオーケストレーションを構築します。

コードを記述することなく、スケジュール ベースまたはアドホック ベースで BigQuery への大規模なデータ取り込みを自動化します。
Apache Airflow を基に構築されたフルマネージドのオーケストレーション サービスを使用して、ワークフローの作成、スケジューリング、モニタリング、管理を行います。
フルマネージドでコードを意識せずにグラフィカル インターフェースとデータ統合することにより、データ パイプラインを迅速に構築し、管理します。
データチームが BigQuery での SQL パイプラインの構築、バージョン管理、オーケストレーションに役立つエンドツーエンドのエクスペリエンスを提供します。
サーバーレスで使いやすい変更データ キャプチャ（CDC）とレプリケーション サービスを使用して、リアルタイムでデータを取り込みます。
AWS S3 と Cloud Storage の間など、クラウド ストレージ サービス間でデータを転送します。
ラックマウント可能なストレージを使用して、大量のデータを Google Cloud に転送します。

Gemini が搭載された使いやすいツールを移行のすべてのフェーズで活用し、レイクハウスまたはウェアハウスを BigQuery に移行できます。

BigQuery への移行の体系化と構造化に使用できる一般的なコンセプトとフレームワークについて学びます。
データ ウェアハウスまたはレイクハウスを BigQuery に移行するための包括的なソリューションである BigQuery Migration Service について学びます。

マネージド Apache Spark と Apache Hadoop を使用した堅牢なバッチ処理から、Apache Beam を使用したサーバーレスでスケーラブルなパイプラインを介した動的リアルタイム ストリーム処理まで、データ ジャーニーを強化します。

リアルタイム バッチとストリーム データ処理パイプラインを開発します。
Apache Spark と Apache Hadoop のマネージド サービスを使用して、バッチ処理、クエリ、ストリーミングを実施します。
Dataproc Serverless を使用すると、独自のクラスタのプロビジョニングと管理を行うことなく、Apache Spark バッチ ワークロードを実行できます。

イベント ストリームをリアルタイムで取り込み、処理、分析し、実用的なリアルタイム分析情報を生成します。

リアルタイム バッチとストリーム データ処理パイプラインを開発します。
Apache Kafka ストリームを Google Cloudに直接取り込むことができるマネージド クラウド サービスを使用します。
規模の大小を問わず、あらゆる場所からイベント ストリームを取り込みます。

生成 AI と ML の力をデータ内に直接シームレスに統合して、より詳細な分析情報を得ることができます。

SQL クエリを使用して ML モデルを直接構築してトレーニングします。
完全な ML パイプラインをデプロイして管理します。
AI 搭載のアシスタント機能を使って BigQuery でデータを操作できます。
AI 搭載のアシスタント機能を使って Looker でデータを操作できます。
フルマネージドな統合型 AI 開発プラットフォームを使って生成 AI を構築し、使用できます。
BigQuery で利用できるインデックス付きブロックチェーン データを取得して、SQL で簡単に分析できます。
リファレンス アーキテクチャ、パッケージ化されたソリューション デプロイ コンテンツ、インテグレーション サービスを利用して、データと AI のクラウドへの移行をすぐに開始できます。
地理空間処理サービスである Google Earth Engine について学びます。Earth Engine では、 Google Cloudを利用して地理空間処理を大規模に実行できます。
工場とクラウドをスケーラブルかつシームレスに接続するエンドツーエンド ソリューションを使用できます。