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

なるべく少ない時間で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、サーバーレスのアプローチでは、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 を介し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 は、バッチとストリーミングのデータ パイプラインの開発を迅速化します。その際、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は、BI ソリューションを強化します。

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、コネクタと変換があらかじめ構成された CDAP に基づく幅広いオープンソース ライブラリを通じて、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 を使用すれば、パブリック クラウドとオンプレミス環境にまたがるワークフローのオーケストレーションが簡単になります。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、お客様はご自身の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 を使用して 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 機械学習モデルをトレーニングし、活用できます。さらに、Cloud StorageBigQuery に格納されたビッグ データセットに簡単に接続することで、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。Google Cloud 内のデータは、コンプライアンスに対応する業界最先端のツールと技術によって保護、管理できます。たとえば、ID とアクセスをきめ細かく管理する Cloud Identity Access Management(IAM)、機密データを分類して秘匿化する Cloud Data Loss Prevention、メタデータ管理とデータ検出用の Data Catalog などのツールが用意されています。

サーバーレスなビッグデータ プラットフォーム

CaptureStoreBigQuery ストレージ (テーブル)Cloud Storage (ファイル)ProcessCloud DataprepAnalyzeBigQuery アナリティクスML EngineUseCloud DatalabData ScientistsBusiness AnalystsData StudioCloud DataflowCloud DataprocCloud Bigtable (NoSQL)Cloud Data TransferCloud Pub/SubCloud IoT CoreCloud DataflowCloud DataprocCloud Data Fusion (データ統合)Cloud Composer (ワークフロー オーケストレーション)Google SheetsData Catalog (データ検出)

プロダクトとソリューション

導入事例

当社は、データが意思決定において今後非常に重要な役割をはたすものであると確信しました。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 データおよびデジタル担当最高責任者 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

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