データを読み込み、変換、分析して、ビジネス インテリジェンスの分析情報を提供します。

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（アーキテクチャ センターに移動します）。

データ分析設計パターン

実際のデータ分析ソリューションの設計パターンを計画します（アーキテクチャ センターに移動します）。

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、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（アーキテクチャ センターに移動します）。

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。

Data Analyst Learning Path

データ アナリストの役割に不可欠な Google Cloud テクノロジーについて説明します（Skills Boost トレーニングに移動します）。

BI and Analytics with Looker Learning Path

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（Skills Boost トレーニングに移動します）。

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（Google Cloud ブログに移動します）。

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（評価と計画、10 を超える言語の SQL 変換、データ転送、データ検証など）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 フレームワークを備え、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るデータ交換プラットフォームです。

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 クエリを使用して機械学習（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 Platform 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。

Data Catalog

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。

Dataplex

レイクとゾーンに保存されたデータを論理的に編成し、データ全体にわたるデータ 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。

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。そのため、1 行もコードを書くことなく分析用の BigQuery データ ウェアハウス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 上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、さまざまなデータ処理エンジンやツール間の相互運用性を提供します。

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。

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。

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）。