ビッグデータ分析

包括的なデータ分析機能と機械学習機能を備えたサーバーレスなプラットフォームを用いて、データから実用的な情報を抽出します。

ビッグデータ

データ分析で可能な処理の再定義

あまり時間をかけずに問題の本質に迫ることが大切です。データ分析の複雑な部分は Google Cloud Platform(GCP)に任せてしまいましょう。サーバーレスで総合的なエンドツーエンドのデータ分析サービスのメリットを実感してください。規模、パフォーマンス、コスト効率における従来の限界を突破できます。

イコライザー

インフラストラクチャではなく分析に集中

GCP のフルマネージド型のサーバーレスなアプローチでは、ビッグデータ分析ソリューションのパフォーマンス、スケーラビリティ、可用性、セキュリティ、コンプライアンス ニーズなどが自動的に管理されるのでランニング コストがかかりません。そのためサーバーの管理よりもデータの分析に集中できます。また、料金体系は革新的でお客様の立場を考えて設定されており、従量制でお支払いいただきます。状況によっては、秒単位またはクエリ単位でお支払いいただくこともできます。定額料金制と継続利用割引も用意されています。

速度テスト

妥協せずに開発を加速する

BigQuery は ANSI SQL を利用してギガバイトからペタバイト規模のデータを極めて高速に分析し、REST ベース API を提供して他のアプリケーションとの統合を容易にします。Java、Python、C#、Go、Node.js、PHP、Ruby など、使い慣れたプログラミング言語を用いて分析アプリケーションを開発できます。Cloud Pub/Sub を利用すると、オープンな API に基づいて毎秒何百万ものイベントを世界中のあらゆる場所から収集し、それをあらゆる場所に公開できます。さらに Cloud Dataflow を利用すると、バッチとストリーミングのパイプライン開発を迅速に進められます。その際に、パイプラインの堅牢性、正確性、機能性が失われることはありません。BigQuery BI Engine を搭載したデータポータルの高速ダッシュボードでは、BI ソリューションを強化できます。

ツールボックス

既存のツールやオープンソース ツールの有効活用

GCP はオープン アーキテクチャを採用しており、よく利用されているオープンソース ツールとの統合も容易なため、価値創出までの期間を短縮できます。Apache Spark または Apache Hadoop のワークロードに関してコスト削減とパフォーマンス向上を図ることを目指すなら、Cloud Dataproc に移行するとよいでしょう。よく利用されているオープンソース ツール(Apache Kafka など)やデータ形式(Apache Avro など)との統合は簡単で、GCP 内の Apache Beam 上に構築されたデータ パイプラインは、オープンソースのランタイム(Spark や Flink)を採用しても問題なく機能します。Cloud Data Fusion は、グラフィカルなインターフェースと CDAP をベースとしてコネクタと変換が事前構成された幅広いオープンソース ライブラリにより、マネージド データの統合を実現します。また、Apache Airflow を基に構築された Cloud Composer で、パブリック クラウドやオンプレミス環境に広く展開されたワークフロー オーケストレーションを簡素化できます。Tableau、Qlik、Looker、データポータル、BigQuery BI Engine といった、おなじみの BI ツールや可視化ツールを利用すると、データの分析情報を簡単に共有できます。

Crane

AI 対応基盤で構築

Google は 20 年にわたって機械学習と AI の技術革新に取り組んでおり、お客様はお使いになっているアプリケーションに業界最先端のサービスを利用して予測分析を取り入れることができます。Cloud Dataprep により、機械学習で必要とされるデータの準備期間を短縮できます。BigQuery ML を利用すると、簡単な SQL で BigQuery 内のあらゆる規模のデータセット上に機械学習モデルを構築できます。また、Cloud AutoML によって独自の Google API 機械学習モデルを活用、トレーニングし、Cloud StorageBigQuery 内のビッグ データセットに簡単に接続して、高度な TensorFlow モデルや Cloud Machine Learning Engine モデルを構築することも可能です。

安全なビジネス

お客様のビジネスとデータを規模を問わず保護する

GCP は、安全性、スケーラビリティ、信頼性をさらに強化したインフラストラクチャをワークロードの規模にかかわらず提供します。これにより、重要なデータ分析ソリューションの構築と運用をサポートします。多層セキュリティ アプローチで、すべてのデータ分析プロダクトに対してこちらの規約の対象となる、稼働率が 99% を超えるサービスレベル目標(SLO)を満たす冗長性と信頼性を確実に提供します。コンプライアンスに対応した、業界最先端のツールと技術(Cloud Identity Access Management(IAM)による ID とアクセスのきめ細かい管理、Cloud Data Loss Prevention による機密データの分類と秘匿化、Data Catalog によるメタデータ管理とデータ検出)を活用し、Google Cloud でお客様のデータを保護、管理します

サーバーレスなビッグデータ プラットフォーム

キャプチャ保存BigQuery ストレージ (テーブル)Cloud Storage (ファイル)処理Cloud Dataprep分析BigQuery 分析ML Engine使用Cloud Datalabデータ サイエンティストビジネス アナリストデータ ポータルCloud DataflowCloud DataprocCloud Bigtable (NoSQL)Cloud Data TransferCloud Pub/SubCloud IoT CoreCloud DataflowCloud DataprocCloud Data Fusion (データの統合)Cloud Composer (ワークフロー オーケストレーション)Google スプレッドシートData Catalog (データの検出)

プロダクトとソリューション

導入事例

当社は、データが意思決定のために今後非常に重要な位置を占めるものと確信しました。そのため、どこまでも拡大し続けるデータに対応できるプラットフォームが必要でした。この理想を求めて辿り着いたソリューションが Google Cloud Platform — 特に Google BigQuery — です。

AirAsia 社最高デジタル責任者 Nikunj Shanti 氏

Google のパートナー

Google のビッグデータ パートナーは、企業のイノベーションの促進、スマートなスケーリング、セキュリティの確保を支援します。

Informatica パートナーロゴ Confluent パートナーロゴ Hortonworks パートナーロゴ Looker パートナーロゴ Accenture パートナーロゴ Sapient パートナーロゴ

リソース

チュートリアル、クイックスタート、レビューをご覧ください。

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