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Google Cloudのデータ分析とパイプラインの詳細

データ分析とパイプラインのプロダクト、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 へのデータの読み込みの概要

BigQuery にデータをバッチ読み込みまたはストリーミングする方法について説明します。

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。open_in_new

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、有効活用するための分析レイクハウスの設計方法を計画します。open_in_new

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 アナリストの役割に不可欠なテクノロジーについて学びます。 Google Cloud open_in_new

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。open_in_new

データおよび分析ワークロードのディシジョン ツリー

ディシジョン ツリーを参照して、データおよび分析ワークロードを実行するためのサービスを選択します。open_in_new

データ分析とパイプラインに関連するプロダクト（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。

データ分析、パイプライン プラットフォーム、プロダクト スイート

ML ツールと AI ツールを使用してローカルデータと外部データを分析します。インフラストラクチャの管理なしで分析情報を安全に共有して可視化します。

BigQuery

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非常に優れたデータ ウェアハウスを使用してデータを把握します。

BigQuery での BigLake

アクセス権の委任を使用して、外部データストアの構造化データをクエリします。

BigQuery ストレージ

大規模なデータセットに対する分析クエリの実行、高スループットのストリーミング取り込み、高スループットの読み取り用に最適化されたストレージを使用します。

BigQuery への移行の概要

移行の各フェーズに役立つ無料ツールを使用して、データ ウェアハウスを BigQuery に移行します。

データ分析

SQL、地理空間分析、アドホック分析やプログラマティック分析、データ共有をサポートする BI ツールを使用して、大規模なデータセットに対してクエリを実行します。

Analytics Hub

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。

BigQuery による分析

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。

BigQuery ML

GoogleSQL クエリを使用して ML モデルを作成および実行できるほか、LLM や Cloud AI API にアクセスして、テキスト生成や機械翻訳などの AI タスクを実行できます。

Dataproc

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。

Earth Engine

Google Earth Engine は地理空間処理サービスです。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。

Looker

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。

Looker Studio

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。

データ ガバナンス

組織の内外でデータを共有する際に、データのライフサイクル全体を通じて品質を制御および管理します。

Dataplex

レイクとゾーンにデータを論理的に編成し、データ マネジメントとガバナンスを自動化して、大規模な分析を強化します。

Sensitive Data Protection

機密データを検出して削除します。

BigQuery のデータ ガバナンスの概要

BigQuery データ ガバナンス ポリシーを実装して適用します。

Data Catalog（非推奨）

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。

データの取り込み

サーバーレスで高スループットのストレージ アーキテクチャへのデータの移行、ストリーミング、バッチ読み込み。

BigQuery Data Transfer Service

あらかじめ設定されたスケジュールに基づき、BigQuery へのデータ移動を自動化します。コードを記述せずに BigQuery データ ウェアハウスの基盤を構築できます。

Cloud Data Fusion

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。

Dataflow

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。

Dataproc

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 Metastore

Google Cloud で実行されるフルマネージドの Apache Hive メタストア（HMS）を使用して、データレイクとメタデータを管理します。

Dataproc Serverless

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、Spark バッチ ワークロードを実行できます。

Datastream

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のサービスです。

Google Cloud Managed Service for Apache Kafka

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。

Pub/Sub

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。

Storage Transfer Service

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。

Transfer Appliance

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。 Google Cloud

データ オーケストレーション

データソースとプロセス間のシームレスな接続により、ワークロード管理チェーンを整理して最適化します。

Cloud Composer

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。

Dataform

Dataform は、データチームが BigQuery で SQL ワークフローを構築、バージョン管理、オーケストレートする際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。

データ処理

強力な ETL、SQL ワークフロー、DML ツールでデータを変換します。

Dataflow

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。

Dataproc

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。

Vertex AI とは

ML モデルと AI アプリケーションをトレーニングしてデプロイし、AI を活用したアプリケーションで使用する大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズできる Vertex AI 機械学習（ML）プラットフォームについて説明します。

ブロックチェーン分析

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。

Dataprep by Trifacta

分析用データの探索、クリーニング、準備を行います（外部ウェブサイトに移動します）。

Cortex Framework

データの統合、処理、可視化のテンプレートを使用して、複数のデータソースからビジネス分析情報を迅速に取得します。