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。これまで大きな壁となっていた規模、パフォーマンス、コスト効率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 では、ANSI SQL を使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できます。REST ベースの API が用意されているため、他のアプリケーションとの統合も容易です。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取り込み、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。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なダッシュボードは、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、一般的なオープンソース ツールと簡単に統合できるため、より短時間で価値を生み出すことができます。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。一般的なオープンソース 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 または Flink)を選んで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 に基づく事前構成されたコネクタと変換の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。Apache Airflow を基に構築された Cloud Composer は、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 オーケストレーションを容易にします。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。

クレーン

AI に対応した基盤を基に構築

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、お客様は業界最先端のサービスを利用して予測分析をアプリケーションに組み込むことができます。Cloud Dataprep は、機械学習に必要なデータを迅速に準備するのに役立ちます。BigQuery ML を利用すると、BigQuery 内のあらゆる規模のデータセットを基に、簡単な SQL を使用して機械学習モデルを構築できます。Cloud AutoML では、独自の Google API 機械学習モデルをトレーニングして活用できます。さらに、Cloud Storage または BigQuery に格納されたビッグ データセットに簡単に接続して高度な TensorFlow モデルまたは 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 の提供するインフラストラクチャは、どのようなワークロードを実行する場合でも安全でスケーラビリティが高く、信頼性も兼ね備えています。そのため、お客様はミッション クリティカルなデータ分析ソリューションを安心して構築し、運用できます。Google の多層セキュリティ アプローチは、すべてのデータ分析プロダクトに対して冗長性と信頼性を確保し、稼働率 99% 超のサービスレベル目標(SLO)を実現します。サービスレベル契約の内容については、こちらをご覧ください。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、管理されます。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。

サーバーレスのビッグデータ 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 アナリティクス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

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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