大規模データ処理~BigQuery~
近年、企業がデータドリブンな意思決定を行うために、大規模データの収集・分析が欠かせなくなっています。しかし、膨大なデータを高速に処理するには、専門的な知識とインフラが必要で、ハードルが高いと感じる方も多いのではないでしょうか。
そんな悩みを解決してくれるのがBigQueryです。BigQueryを使えば、サーバーの管理なしで、SQLを使った大規模データ分析をシンプルに行うことができます。
BigQuery データウェアハウス上で機械学習モデルを構築・実行できるBigQuery ML (BQML)についてはリンクから。
BigQueryの主な特徴
フルマネージド&サーバーレス：インフラ管理が不要で、構成や調整に煩わされずにデータ分析に集中できる
高速&大規模処理：列指向データベースと分散処理技術により、ペタバイト級のデータも数十秒で分析可能
標準SQLによる操作：データサイエンスの専門知識がなくても、SQLクエリでデータ分析が行える
低コスト：使った分だけの従量課金制で、無料枠も用意されている
BigQueryの使い方
データのアップロードとテーブル作成
BigQueryプロジェクトのコンソール画面で「＋追加」をクリックします。（ケバブメニュー「︙」に収納されていることもあります。）
2.分析したいデータを用意します。今回は例としてKaggleからダウンロードしたCSVファイルを使用します。
追加バーからローカルファイルを選択。
3.ローカルのCSVファイルをアップロードします。アップロード時には以下の設定を行います。
ただし、数値と判断されてしまう可能性がある「数字の文字列の電話番号」や「数字の文字列の商品ID」などのデータがある場合は、手動でスキーマを設定しましょう
設定が完了したら、「テーブルを作成」をクリックします。
これでデータのアップロードとテーブルの作成が完了します。あとはこのテーブルに対してSQLクエリを実行することで、様々な分析が可能になります。
テーブルエクスプローラ
BigQueryの新機能であるテーブルエクスプローラは、SQLを書かなくてもテーブルのデータを探索的に確認できる便利なツールです。この機能を使えば、データの全体像を素早く掴むことができます。
[SELECT FIELDS]から表示する情報を選択、その後下図のように実行。
分析情報
SQLに詳しくない人でもデータ分析に取り組める強力なツールです。この機能を使えば、分析例とクエリを自動生成してくれるので、複雑な条件を指定しなくても簡単に分析結果が得られます。
下図のように[APIを有効にする]をクリック。構築に少し時間がかかります。
「分析情報」タブをクリックすると、自動生成された分析例とSQLクエリが表示されます。
分析例は英語で書かれているので、内容を理解するために翻訳ツールを使うのも良いでしょう。中には、現実的でないものもあるので、そのまま使用せず、内容を確認してから実行しましょう。
（例えば、画像の一番上の出力にある「築年数が2000年以上の住宅の平均価格」といった分析例は、現実的ではありません。）
分析例は多条件のものだけでなく、短い文で検索をかけるものもあります。下にスクロールすると、そういった例も見つかるでしょう。
データ分析の敷居を大幅に下げてくれる便利なツールです。特にSQLに不慣れな人にとっては、分析のきっかけを作るのに最適でしょう。ただし、自動生成された内容をそのまま鵜呑みにせず、しっかりと確認することが大切です。
その他
限定検索した出力結果を保存することができる。
限定検索を別の方法で分析もできます。
クエリを生成AI : Geminiで生成することができる。
注意
大量のデータを扱うため、使用量に応じた料金が発生し、予算管理が必要です。データの保存方法やクエリの最適化など、コストを抑えるための工夫を行いましょう。また、予算アラートを設定して使用量を監視することで、予期せぬ高額請求を避けることができます。
これらのツールを賢く使いこなして、ビジネスに役立つデータ分析を実現していきましょう。コスト管理に気を付けながら、データの力を最大限に活用してください。