BigQuery は、データの統合、AI への接続、一般的なデータタスクの自動化を支援するように設計されており、貴重な時間を探索、モデル構築、戦略的分析に費やすことができます。これらすべてを、業界屈指のコスト パフォーマンスで実現します。
Gemini を活用したエージェントを使用して手動タスクを自動化したり、独自のカスタム エージェントを構築したりできます。
インテリジェントな検索とまったく新しいエージェント エクスペリエンスでAI を活用したイノベーションを推進し、セマンティック レイヤで精度を高めます。BigQuery は、すべてのデータユーザー向けに組み込みのアシスト エージェントを提供し、データと AI のライフサイクルのあらゆる段階でワークフローを合理化します。これにより、より大きなデータ課題や機会の解決に専念できます。
“Gemini in BigQuery は、当社のクエリ生成プロセスを変革しました。BigQuery へのインテグレーションにより、SQL テンプレートを簡単に生成できるようになったため、重要な ML モデルのモニタリング クエリを含む、ラベルと特徴量エンジニアリングの効率が向上しました。Gemini は複雑なデータ構造を理解し、正確なクエリを実行できるため、ワークフローがこれまで以上にスムーズかつ迅速になりました。”
Julo、最高データ責任者、Martijn Wieriks 氏
管理された安全な単一のデータコピー上で複数のエンジンを利用
BigQuery は、SQL、Spark、Python などの複数のエンジンを、単一のプラットフォームに統合し、マルチモーダルな管理された単一のデータコピーで動作できるようにします。 共有ランタイム メタデータのユニバーサル カタログとメタストアにより、Apache Iceberg のサポートを含め、すべてのエンジンとストレージ タイプを対象とする統合されたセキュリティ管理とガバナンス制御が可能です。
“「BigQuery と Vertex AI により、当社のデータと AI がすべて単一のプラットフォームに統合されます。これにより、お客様からのフィードバックに対する対応方法が、長時間の手作業から数秒で完了するシンプルな自然言語クエリへと変化し、お客様の分析情報を数か月ではなく数分で取得できるようになりました。」”
Mattel、リード データ サイエンティスト、TJ Allard 氏
データと AI プラットフォームが、絶えず変化するテクノロジー環境に柔軟かつスケーラブルに適応できるようにする
BigQuery のオープンな性質により、組織は柔軟性とスケーラビリティを確保できます。Google Cloud のオープンソース、オープン標準、AI へのコミットメントにより、お客様は最適なソリューションを選択できます。Apache Spark などの OSS エンジン、Apache Iceberg などのオープン フォーマット、任意の AI モデルを利用できます。
“当社は今、Google Cloud のレイクハウス スタックを使用して、データと AI の統合基盤を構築しています。そこでは、患者、医師、看護師にとって最良のエクスペリエンスを築くため、BigQuery と BigLake を使いあらゆる種類や形式のデータを単一のプラットフォームで安全に発見、管理します。”
- HCA Healthcare 社、最高分析責任者、Mangesh Patil 氏
すべてのデータを業界をリードする AI に接続
BigQuery は、データと AI の統合エクスペリエンスを提供することで、データ分析を簡素化します。Google の最新の AI モデルを使用して、マルチモーダル データ分析などを実行できます。BigQuery は、組み込みのデータ ガバナンスとセキュリティにより、最適な価格とパフォーマンスで、選択したエンジン（SQL、Python、Spark）を使用してマルチモーダル データを管理できるシンプルさとスケールを備えています。
“オブジェクト テーブルを備えた新しいインポート モデル機能により、最先端の Pytorch ビジョンモデルをインポートして画像データを処理し、BigQuery を使用して果樹園内の温度予測を向上させることができます。さらに、新しいリモートモデル機能により、パイプラインを大幅に簡素化し、保守性を向上させることができます。”
Semios、データ サイエンティスト、Sarah Overduin 氏
リアルタイム データの可能性を最大限に引き出します。
AI にはリアルタイム データが必要になることが多く、BigQuery にはこれらの機能が組み込まれています。BigQuery の継続的クエリによる SQL ベースの簡単なストリーミングから、人気の オープンソース Kafka プラットフォームのマネージド サービス、Iceberg のサポートを含む Dataflow による高度なマルチモーダル データ ストリーミングまで、リアルタイムのデータと AI の連携を実現できます。
“高スループットで低レイテンシのストリーミング プラットフォームを実装することは、当社のビジネス、開発者、コマンド センター チームにカーディナリティの高い分析を提供するために不可欠です。Dataflow のインテグレーションにより、エンジニアリング チームは、paypal.com を 24 時間 365 日モニタリングできる強力なプラットフォームを利用できるようになり、消費者や販売者に対しても高い可用性を確保できるようになりました。”
PayPal、オブザーバビリティ プラットフォーム担当アーキテクト Varun Raju 氏
エージェント
Gemini を活用したエージェントを使用して手動タスクを自動化したり、独自のカスタム エージェントを構築したりできます。
インテリジェントな検索とまったく新しいエージェント エクスペリエンスでAI を活用したイノベーションを推進し、セマンティック レイヤで精度を高めます。BigQuery は、すべてのデータユーザー向けに組み込みのアシスト エージェントを提供し、データと AI のライフサイクルのあらゆる段階でワークフローを合理化します。これにより、より大きなデータ課題や機会の解決に専念できます。
“Gemini in BigQuery は、当社のクエリ生成プロセスを変革しました。BigQuery へのインテグレーションにより、SQL テンプレートを簡単に生成できるようになったため、重要な ML モデルのモニタリング クエリを含む、ラベルと特徴量エンジニアリングの効率が向上しました。Gemini は複雑なデータ構造を理解し、正確なクエリを実行できるため、ワークフローがこれまで以上にスムーズかつ迅速になりました。”
Julo、最高データ責任者、Martijn Wieriks 氏
統合型
管理された安全な単一のデータコピー上で複数のエンジンを利用
BigQuery は、SQL、Spark、Python などの複数のエンジンを、単一のプラットフォームに統合し、マルチモーダルな管理された単一のデータコピーで動作できるようにします。 共有ランタイム メタデータのユニバーサル カタログとメタストアにより、Apache Iceberg のサポートを含め、すべてのエンジンとストレージ タイプを対象とする統合されたセキュリティ管理とガバナンス制御が可能です。
“「BigQuery と Vertex AI により、当社のデータと AI がすべて単一のプラットフォームに統合されます。これにより、お客様からのフィードバックに対する対応方法が、長時間の手作業から数秒で完了するシンプルな自然言語クエリへと変化し、お客様の分析情報を数か月ではなく数分で取得できるようになりました。」”
Mattel、リード データ サイエンティスト、TJ Allard 氏
フレキシブル
データと AI プラットフォームが、絶えず変化するテクノロジー環境に柔軟かつスケーラブルに適応できるようにする
BigQuery のオープンな性質により、組織は柔軟性とスケーラビリティを確保できます。Google Cloud のオープンソース、オープン標準、AI へのコミットメントにより、お客様は最適なソリューションを選択できます。Apache Spark などの OSS エンジン、Apache Iceberg などのオープン フォーマット、任意の AI モデルを利用できます。
“当社は今、Google Cloud のレイクハウス スタックを使用して、データと AI の統合基盤を構築しています。そこでは、患者、医師、看護師にとって最良のエクスペリエンスを築くため、BigQuery と BigLake を使いあらゆる種類や形式のデータを単一のプラットフォームで安全に発見、管理します。”
- HCA Healthcare 社、最高分析責任者、Mangesh Patil 氏
インテリジェント
すべてのデータを業界をリードする AI に接続
BigQuery は、データと AI の統合エクスペリエンスを提供することで、データ分析を簡素化します。Google の最新の AI モデルを使用して、マルチモーダル データ分析などを実行できます。BigQuery は、組み込みのデータ ガバナンスとセキュリティにより、最適な価格とパフォーマンスで、選択したエンジン（SQL、Python、Spark）を使用してマルチモーダル データを管理できるシンプルさとスケールを備えています。
“オブジェクト テーブルを備えた新しいインポート モデル機能により、最先端の Pytorch ビジョンモデルをインポートして画像データを処理し、BigQuery を使用して果樹園内の温度予測を向上させることができます。さらに、新しいリモートモデル機能により、パイプラインを大幅に簡素化し、保守性を向上させることができます。”
Semios、データ サイエンティスト、Sarah Overduin 氏
リアルタイム
リアルタイム データの可能性を最大限に引き出します。
AI にはリアルタイム データが必要になることが多く、BigQuery にはこれらの機能が組み込まれています。BigQuery の継続的クエリによる SQL ベースの簡単なストリーミングから、人気の オープンソース Kafka プラットフォームのマネージド サービス、Iceberg のサポートを含む Dataflow による高度なマルチモーダル データ ストリーミングまで、リアルタイムのデータと AI の連携を実現できます。
“高スループットで低レイテンシのストリーミング プラットフォームを実装することは、当社のビジネス、開発者、コマンド センター チームにカーディナリティの高い分析を提供するために不可欠です。Dataflow のインテグレーションにより、エンジニアリング チームは、paypal.com を 24 時間 365 日モニタリングできる強力なプラットフォームを利用できるようになり、消費者や販売者に対しても高い可用性を確保できるようになりました。”
PayPal、オブザーバビリティ プラットフォーム担当アーキテクト Varun Raju 氏
