Googleの「BigQuary」を試して見る

DXやデータ処理や分析などに触る機会が多いと思います。基本的にデータはテキストで「素」の状態が一般的。見た目の美しさや出来る事が多くなってきたコンテンツサービスでは、昔と違いこのテキストデータの大きさ（容量）は大きくなってきてます。データの集計でメジャーなExcelでテキストデータをゴリゴリと処理される場合が多いと思いますが、Excelでも処理限界になってきている様です。

RPAなどで直接DBと接続できるものが多くなって来てます。その中でGoogleの「BigQuary」サービスがあり、API接続が出来るDBみたいなモノを見かけたので、どの様なものか試してみました。

• BigQueryが何かが分かる
• BigQueryを始める事ができる

BigQuaryとは？

BigQuery

ビジネスのアジリティに対応して設計された、サーバーレスでスケーラビリティと費用対効果に優れたマルチクラウド データ ウェアハウスです。

• 機械学習機能が組み込まれた、安全でスケーラブルなプラットフォームで分析情報を幅広く共有できます
• 柔軟性の高いマルチクラウド分析ソリューションで、クラウド全体のデータを活用しビジネス上の意思決定を強化できます
• 他のクラウド データ ウェアハウスと比べて、大規模分析に伴う 3 年間の TCO を 27% 削減できます
• バイトからペタバイトまで、あらゆる規模のデータに適応し、運用上のオーバーヘッドは発生しません
• BigQuery は、Google の統合データクラウドの中核をなしています。デモを見て、その仕組みをご確認ください。

Google Cloud「BigQuery」より

ノンプログラマーから見ると少し「？」な感じです…。ざっくり大きなデータ処理に使えて、費用対効果が良いと言う感じでしょうか…。デモとして、10分程度のYouTubeがあるので、見た方がどの様なものか把握が早そうです。

※英語が苦手な方は、字幕で翻訳を付ければ十分理解できます。

GoogleCloudのシンプルな構成

実際のコンテンツデータと、アナリティクスなど外部ツールから取得できるデータなど、多く存在する中で上手く組み合わせて必要な情報を整理する必要があります。また、取得できる結果を使う部署にもよって見かたが異なったりもします。

BigQueryは１兆行（レコード）の処理が約10秒と恐ろしい処理速度。データもタイムリーで更新され、コンソールでデータを見ながら、気になる部分を掘り下げていくことができます。また、アカウント単位で細部まで権限設定が出来るので、担当者や部署でデータを移行やコピーをする必要が無いため、セキュリティ面のリスクも低減されます。

AWSや外部のデータとも設定をしておけば、同じコンソール上で操作し、必要な知りたい情報にアクセスする事ができます。

BigQueryの料金

当たり前ですが、用途によって料金が異なりますが定額制と従量制。掘り下げると料金形態も多いので、まずは一般的（？）と思われる料金は以下。

最新の価格と詳細は料金ガイドをご確認ください。

BIgQueryを使う準備（アカウント作成）

BigQueryを通して実際にコンテンツデータを見てみる

BigQueryのプロダクト説明の中でケースユースが紹介されていて、見た感じYoutubeやAdSenseなど、BigQueryのDTS（Data Transfer Service）でデータが見れる様です。（多分…。）

BigQueryはDBの様なイメージがありますが少し違います。Googleのサービスがいくつもある中の１つですので、GoogleCloudの中の１サービスと言う感じです。分かり易いイメージだとDBとしてイメージするよりも「YouTubeを管理画面でみる ＝ YouTubeをBigQueryでみる」と言うイメージです。（すいません、説明分かりにくいですよね…。）

最後に

名前から想像した時は、クラウドのデータベースを想像してました。近しいイメージでよく耳にするものでは、Amazonの「AWS（Amazon Web Services）」の様なものかと…。ですが、BigQueryはもっと大きな視野のプロダクトなので、AWSとは全く別物と思った方が良いです。BigQueryは、触る機会（使う規模のコンテンツ）が無いと中々触らないと思いますが個人単位で利用する事も可能です。
今後は、エンジニアやデザイナーやディレクターよりも、Quaryが出来るマーケターが時代にマッチしそうな感じもしますので、是非チャレンジしてみて欲しいです。
BigQueryのライトな指導書や説明がまだまだGoogle検索では少ないと思うので、エビデンスを共有出来れば嬉しいです。