Google BigQuery & Tableau: ベストプラクティス


概要: 

Tableau と Google BigQuery を使用すれば、使いやすいビジュアルインターフェイスを用いて大量のデータを分析し、即座に回答を得ることができます。このツールを組み合わせて使用することで、以下のことが可能になります。

  • 一般のユーザーが Google BigQuery の機能を活用して、高速かつインタラクティブな分析を実現できます。
  • ビジュアル分析ツールを使用して何十億ものデータ行を数秒で分析できます。1 行のコードも記述する必要はなく、サーバー側の管理も不要です。
  • 魅力的なダッシュボードを数分で作成できます。ここから、自分の Google BigQuery データに接続し、必要な情報を組織に提供します。
  • Tableau Server と Tableau Online を使用してレポートや詳細な情報を Web 上で共有できます。これにより、誰もがあらゆるデバイスからアクセスできます。
  • Google BigQuery によるクラウドの俊敏性と Tableau の驚異的なスピードの組み合わせにより、プロジェクトの価値をすばやく認識できます。

2 つのテクノロジーの最も効果的な組み合わせにより、パフォーマンスの飛躍的な向上、設計サイクルの短縮、およびユーザーと組織のさらなる成功がもたらされます。本書では、ビジュアライゼーションの即応性を最大限に高めるために、データモデリングとクエリ作成を最適化する技術について説明します。また、Tableau と BigQuery を最も費用効率よく組み合わせて使う方法もお伝えします。

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テクノロジーの概要

Google BigQuery

BigQuery はペタバイトのデータをプレーン SQL 形式で、わずか数秒で処理できます。微調整や特別なスキルは必要ありません。Dremel という、Google の革命的な大量データ分析用テクノロジーをベースに、BigQuery は一定レベルのパフォーマンスを 1 GBあたり数セントで提供します。かつては、このレベルのパフォーマンスを得るために、大企業は多額の出費を強いられてきました。

BigQuery は、大量の構造化、半構造化されたデータセットに対して SQL クエリを実行するのに最適なデータウェアハウスです。使用事例とデータセットの例を以下に示します。

  • アドホック分析
  • Web ログ
  • マシン/サーバーログ
  • “Internet of Things” データセット
  • E コマースでの顧客行動
  • モバイルアプリデータ
  • 小売分析
  • ゲーミングテレメトリ
  • Google アナリティクスプレミアムのデータ
  • 従来の RDBMS ではバッチクエリの実行に数分 (数時間) かかるデータセット

BigQuery は完全に No-Ops かつメンテナンスフリーで、Google Cloud Platform と統合されています。他のクラウドベースの分析ソリューションと異なり、BigQuery ではサーバーのクラスタを事前にプロビジョニングする必要はありません。処理クラスタは、実行時に BigQuery によって分類されて、プロビジョニングされます。データサイズが増えると、BigQuery は自動的に処理能力を追加します。それでも、1 GB あたりの費用は同じです。

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