Google Cloud Next Tokyo '24基調セッションレポート：生成AIが拓く、データ分析の新たな可能性
Google Cloud Next Tokyo '24では、生成AIが牽引するデータ分析の未来が鮮やかに描かれました。特に、GeminiをはじめとするGoogle Cloudの最新技術は、データ分析の民主化を加速させ、ビジネスのあり方を変革する可能性を秘めています。今回はその中でも、データ分析基盤に関わる部分として気になる機能をまとめてみました。
目次
はじめに
Google Cloud Next Tokyo ’24では、生成AIが牽引するデータ分析の未来が鮮やかに描かれました。特に、GeminiをはじめとするGoogle Cloudの最新技術は、データ分析の民主化を加速させ、ビジネスのあり方を変革する可能性を秘めています。今回はその中でも、データ分析基盤に関わる部分として気になる機能をまとめてみました。
多様なデータソースをシームレスに連携
Google Cloudは、BigQuery Omniを提供することで、S3などの外部データソースとシームレスに連携し、フェデレーションクエリを実行できるようになりました。これにより、異なるデータソースに散在するデータを統合し、一元的な分析が可能になります。
参考：https://cloud.google.com/bigquery/docs/omni-introduction?hl=ja
データの品質を保証し、分析の精度を向上
Dataplexのデータプロファイリング機能は、データの構造、統計情報、ユニーク値などを自動的に分析し、データの品質を可視化します。これにより、データの型エラーなどを未然に防ぎ、分析の精度を向上させることができます。また、オートデータクオリティ機能は、データの正しさを継続的に監視し、品質問題を早期に検出します。
参考：https://cloud.google.com/dataplex/docs/data-profiling-overview?hl=ja
生成AIが加速させるデータ準備と分析
Dataprepでは、生成AIがデータの前処理を自動化し、分析に最適な状態にデータを変換します。さらに、データフォーム機能を利用すれば、Geminiを活用して自然言語でSQLを作成し、データマートを簡単に作成できます。
メタデータ管理の自動化と共有
データカタログ機能は、メタデータを自動生成し、データの理解を深めます。Geminiを活用すれば、自然言語でメタデータを作成することも可能となり、データの共有と活用が容易になります。
視覚的な分析と自動化
Gemini in Lookerでは、Lookerが、Geminiと連携し、自然言語でダッシュボードを作成できるようになりました。また、BigQuery MLとオブジェクトテーブルを活用することで、画像やテキストデータなどの非構造化データの分析も可能になります。
参考：https://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/introducing-gemini-in-looker-at-next24
またBigQuery MLを使用することで、SQLでLLMを呼び出すことが可能となり、感情分析や予測モデルなどをBigQuery上で構築することができます。
一気通貫のデータ分析パイプライン
BigQueryデータキャンバスは、生成AIを活用して、データの抽出、変換、ロード（ETL）から分析までの一気通貫のデータ分析パイプラインを構築できます。これにより、分析プロセスを自動化し、効率化することができます。
参考：https://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/get-to-know-bigquery-data-canvas
まとめ
Google Cloudは、生成AIと従来のサービスを融合することで、データ分析の民主化を加速させています。これらの機能を活用することで、企業はデータからより多くの価値を引き出し、ビジネスの成長を加速させることができます。
