Data Driven Knowledgebase

BigQueryとは、Google Cloud Platformで提供される、クラウドタイプのマルチデータウェアハウスで、同じくGoogleが買収したBIツールLookerと合わせて注目されています。

データウェアハウスとは、簡単に言うとビジネスでの意思決定支援を目的として保存・活用されるデータの集合のことです。

従来のデータウェアハウスでは、一回のデータ処理に、データ量が多いと数十分かかることも珍しくありませんでした。

その結果、ビジネスの意思決定を支援するはずのデータウェアハウスは、意思決定の速度を低下させてしまうという事態が起こりました。

しかしBigQueryでは、データを管理するための特殊な構造とGoogle社の持つ処理能力を活かして、数TB～数PBのデータ量を数秒から数十秒で処理が可能になり、迅速なデータによる意思決定、つまり高速なデータ経営が実現するようになりました。

そんなBigQueryの特徴や機能には何があるのでしょうか？

主なものは以下の3つです。

1. ログ解析 ユーザーの行動に関するログ、例えばアクセスログやアプリログなどは膨大なデータ量であり、数億～数十億行のデータになることもあります。

BigQueryでは、カラム型データストア・ツリーアーキテクチャという構造を活用して、同時並列処理を行い、数億～数十億行のデータも数秒から数十秒で加工が可能です。

つまり膨大なログ解析を行うための実用的なデータウェアハウスと言えるでしょう。

2. リアルタイム分析 膨大な量のデータの加工・保存が可能になれば、リアルタイムの分析・最適化が可能となります。 例えば、膨大な量の在庫データ・売上データ・顧客データを活用して、リアルタイムでの商品・定員配置の最適化も可能となります。

3. 他のサービスとの連携 BigQueryは様々なツールやプラットフォームと連携が可能です。 分析ツールとしてGoogle社が提供するLookerやRPAツールを用いると、自動で週次レポーティングしてくれて、さらに分析が必要な際は、専門知識がなくても迅速な分析をその場で行えるようになります。

ではBigQueryを導入するメリット・デメリットは何があるでしょうか？

まずメリットですが、以下の3点があります。

1.高速なデータ経営が可能

大量のデータを高速に処理できることで、データに基づく客観的な意思決定が可能になります。

今までは、経営者の勘や経験にデータによる根拠を加えることで、説得力や精度が高まります。 また、近年は企業を取り巻く環境が複雑化・高速で変化しており勘や経験だけでは通用しにくくなっています。

そういった環境の変化にいち早く対応することは、競合企業との差別化に繋がり企業が勝ち残りやすくなると言えるでしょう。

2. DX化・業務自動化を実施しやすくなる

今までのデータウェアハウスでは、チューニングといった計算や趣味レーションが必要となり、データベースの専門家が必須でした。

またDX化・業務自動化するためには各部署でバラバラで保存されているデータを一元管理する必要がありました。

しかし、データを一元管理すると、データ量が膨大になり、データの加工に時間がかかってしまうという課題がありました。

しかし、BigQueryであればデータを高速で加工できるので、その課題が解消され、DX化・業務自動化に役立ちます。

このようにBigQueryは、扱いやすさ・高速処理という点で、革新的なデータウェアハウスと言えるでしょう。

また、他のツールと連携させて活用することで、高速なデータ経営や業務効率化・DX化なども実現でき、企業の競争力を増加させます。

しかし、注意点が1点あります。 それは、導入前に適切な設計をしないと、必要以上にコストがかかってしまうことです。

社内に導入経験がある人材がいれば問題ないですが、実際は任せられる人材がいない場合が多いです。

ズカイズムを運営する株式会社SiNCEでは、BigQueryを活用した業務自動化・データ経営の導入実績があります。

もし、BigQueryを活用して競合に差をつけてビジネスを拡大したい！とお考えの方は遠慮なくご相談下さい！