Build 04：BigQuery を用いたデータ分析

Summary

この動画は、Googleクラウドのビッグクエリーについて紹介しています。ビッグクエリーは、何千もの小売システムや何百万ものIoTセンサーなど、大規模なデータセットを扱えるデータウェアハウスです。この動画では、ビッグクエリーの仕組み、用途、データETLパイプラインの構築、料金と最適化、そしてコンソールでの操作について解説しています。また、ビッグクエリーがデータ分析と機械学習においてどのように役立つかを具体的に示し、カートドットコムの事例も紹介されています。

Takeaways

• 🌟 Google クラウドのビッグクエリーは、ペタバイト規模のデータ分析を可能にするサーバーレスデータウェアハウスです。
• 🔍 ビッグクエリーは、様々なデータセットを処理し、大規模なデータを簡単に取り込み、保存し、分析できるように設計されています。
• 📊 ビッグクエリーは、標準SQLを使用してデータセットに対してクエリを実行し、データの集約や変換を簡単に行うことができます。
• 🏗️ ビッグクエリーはフルマネージド型であり、インフラストラクチャのスケーリングについて心配せずにデータ分析に集中できます。
• 🤖 ビッグクエリーでは機械学習の利用が可能です。データサイエンティストやアナリストは、簡単にMLモデルを構築・運用できます。
• ⏱️ ビッグクエリーはリアルタイム処理が可能で、ストリーミングデータをその場で分析することで、ビジネス上の意思決定を加速させることができます。
• 🌐 ビッグクエリーはマルチクラウドに対応しており、ビッグエリオムニを使用して他のクラウドプロバイダーからデータを取り込み分析できます。
• 📈 ビッグクエリーは、ルッカーやGoogleスプレッドシートなどの可視化ツールと簡単に統合できます。
• 🛠️ データライフサイクル管理において、データガバナンスの原則を考慮することが重要です。Googleはデータセキュリティを確保するためのツールとガバナンスツールを提供しています。
• 💰 ビッグクエリーの利用料金は、ストレージ、クエリ、取り込みとエクスポートのユースケースに対して計算されます。料金を最適化するために、クエリの最適化やキャッシュの活用が必要です。

Q & A

ビッグクエリーはどのようなデータ分析を可能にしますか？

ビッグクエリーは、何千もの小売システムのログデータや何百万ものIoTセンサーのデータなど、あらゆる種類のデータセットを取り扱える大規模なデータウェアハウスです。これにより、組織は異なるソースからデータを収集、処理し、意思決定とイノベーションに役立つデータ分析を簡単に活用できます。

ビッグクエリーのデータ取り込み方法にはどのようなものがありますか？

ビッグクエリーでは、バッチ読み込みとストリーミング形式のデータ取り込みが可能です。バッチ読み込みは、構造化データやJSONファイルを使用してデータをバッチ形式で取り込む方法です。一方、ストリーミング形式では、リアルタイムでデータを分析するためにストリーミングデータを取り込むことができます。

ビッグクエリーのデータセットとテーブルは何を表しますか？

ビッグクエリーのテーブルは、通常のデータを表形式にまとめたものです。データセットは、それらのテーブルをフォルダとしてまとめ直したものになります。データの重複保存を避けるために、ビッグクエリーのストレージにデータをコピーせず、外部データソースと連携させる方法もあります。

ビッグクエリーで使用される標準SQLとは何ですか？

ビッグクエリーで使用される標準SQLは、大規模データセットに対するクエリ実行や、複数のソースからのデータ集約、データ操作言語によるデータの変換を簡単かつ高速に行うために使用されます。これにより、データアナリストがSQLを使用してデータを移動することなく、モデルをトレーニング・デプロイできます。

ビッグクエリーの料金体系にはどのような種類がありますか？

ビッグクエリーの料金体系には、オンデマンド料金と定額料金の2種類があります。オンデマンド料金は、クエリアトリに処理されたバイト数に対して課金されますが、最初の1TBまでは無料です。一方、定額料金では、クエリを実行するための専用処理容量をより安価な料金で購入することができます。この処理容量はスロットと呼ばれ、秒単位や年単位でスロットの利用料に対するコミットメントを作成します。

ビッグクエリーでのETLパイプラインの構築方法について説明してください。

ビッグクエリーでのETLパイプラインは、Google Cloudデータフロー、パブサブ、アップエンジン、クーロンを使用して構築されます。データフローは、クラウドストレージやクラウドSQLなどのソースからバッチデータをインポートし、データ取り込みトピックからストリーミングデータをインポートします。ステージングデータセットと最終データセットを保存し、データポータルで作成するビッグクエリーに接続されたインタラクティブダッシュボードを使用します。これらのコンポーネントは、Googleクラウドのフルマネージドサービスです。

データガバナンスの重要性について説明してください。

データガバナンスは、データの安全性、正確性、可用性、有用性を保障するために行われるすべてのことを指します。データガバナンスの手法を構築する際には、ユーザーがデータポリシーを定義して同意できるようにする、正しいフレームワークを選択する、すべてのデータセットの制御、監視管理運営するための効果的なプロセスを策定することが重要です。また、データポリシーの執行状況を監督支援するための適切なツールと技術を選択することも重要です。

ビッグクエリーでのデータ保持ポリシーにはどのような機能がありますか？

ビッグクエリーのデータ保持ポリシーでは、データセットレベル、テーブル、パーティションレベルで有効期間を設定することができます。これにより、データの保存期間を管理し、必要に応じてデータを自動的に削除することができます。また、外部データソースの連携を活用することで、データの重複コピーを防ぎ、ストレージ費用を削減することができます。

ビッグクエリーのコンソールでできることは何ですか？

ビッグクエリーのコンソールでは、自分のプロジェクトを確認し、データセットをクリックしてデータを操作できます。データセットには、テーブルが格納されており、スキーマを可視化することで、各列のデータ型や内容を確認できます。テーブルのサイズや行数を確認し、プレビューウィンドウからテーブルの一部を可視化して、クエリを実行せずにデータの内容を確認できます。また、SQL言語でクエリを作成し、実行することができます。

ビッグクエリーサンドボックスとは何ですか？

ビッグクエリーサンドボックスは、ビッグクエリーの機能を追加料金なしで使用してみることができるサービスです。これにより、お客様のニーズに適合するかどうかを確認できます。サンドボックスでは、クレジットカード情報の登録や請求先アカウントの作成、プロジェクトの課金の有効化を行いません。ビッグクエリーを体験し、利用料金や機能について理解を深めることができます。

カートドットコムがビッグクエリーをどのように活用しているか説明してください。

カートドットコムは、eコマースプラットフォームとして、GoogleフォースタートアップスクラウドプログラムとGoogle Cloudソリューションのサポートを受けています。ビッグクエリーを活用して、小売業者がより多くの収益を確保し、ビジネスのあらゆる側面を管理するための実証済みの計画を策定することができます。顧客データから得られる有意義な分析情報を活用して、あらゆる段階で行動できるようになります。