ガバナンスの強化と一貫した定義

• Looker のセマンティック モデル（LookML）は、BigQuery の複雑な SQL をよりユーザー フレンドリーな言語に翻訳し、指標とディメンションに関する信頼できる唯一の情報源を作成します。これにより、組織全体で全員が同じ定義を使用できます。

比類のないスケーラビリティとパフォーマンス

• BigQuery の膨大な並列処理能力で巨大なデータセットを簡単に処理し、Looker の最適化された統合より高速なクエリとスムーズな可視化を保証します。

誰にとっても実用的な分析情報

• Looker の直感的なインターフェースとセマンティック レイヤにより、技術的なスキルに関係なく、すべてのユーザーが複雑な BigQuery データにアクセスできます。誰でもカスタム レポートを探索、分析、作成できるため、組織全体でデータドリブンな意思決定が可能になります。

エンドツーエンドのデータ ソリューション

• BigQuery の元データのストレージから Looker の分析情報が豊富なビジュアリゼーションとダッシュボードまで、データのニーズに対する完全なソリューションを提供します。この合理化されたアプローチにより、データスタックが簡素化され、複数のツールを管理する複雑さが軽減されます。

Looker + BigQuery ML

Looker を BigQuery に接続すると、BQML（BigQuery の機械学習言語）を使用して高度なユースケースにも対応できるようになります。BQML モデルを Looker モデルに直接組み込んで、顧客セグメンテーションや顧客のライフタイム バリューの予測など、重要なユースケースに大規模に対応できます。

利用できるソリューションには、K 平均法クラスタリング、ARIMA Plus、AutoML などがあります。

BigQuery のパフォーマンス ガードレール

• このソリューションでは、BigQuery の使用状況とそれに関連する費用の詳細を確認できます。実行時間が長いクエリやコストの高いクエリに対するアラートを設定し、最も厄介な高コストのクエリの仕組みとコストを分析できます。詳しくは、こちらのウェブページをご覧ください。

BigQuery + Vertex AI + Looker

• Looker と Vertex AI のインテグレーションにより、企業は BigQuery データ分析に機械学習の機能をシームレスに組み込むことができます。AI/ML モデルを Looker に直接組み込むことで、ユーザーは BigQuery データの詳細な分析情報の特定、予測の生成、意思決定プロセスの自動化を、すべて使い慣れた直感的なインターフェースから行うことができます。

セマンティック検索ブロック

この Looker ブロックを使用すると、Looker 環境内で BigQuery のセマンティック検索機能をシームレスに利用できます。つまり、任意の組み合わせのフィールドに対してリアルタイム検索と類似性マッチングを簡単に実行できるため、複雑な質問を行い、隠れたパターンを発見できます。この柔軟で高度なツールを使用することで、セマンティック検索の可能性が無限に広がります。