BigQueryとは? — 社内のデータを集めて分析するGoogleの基盤

どこで出てくる言葉?

データ活用やAI導入のミーティングで、情報システム部門やデータ分析の担当者、外部のITベンダーが口にします。「まず社内のデータをBigQueryに集めましょう」という形で出てくるワードです。Googleは公式の説明で、BigQueryを「AIに対応したデータ基盤」と位置づけています。

BigQueryには何が含まれるの?

• データの保管:データを取り込み、保管し、扱いやすく整える部分です。
• 分析の計算:預けたデータを集計・分析する部分です。保管とは別々に動き、一方の負荷がもう一方の性能に響かない設計です。
• 外にあるデータへの問い合わせ:Googleドライブ上のスプレッドシートなど、BigQueryの外にあるデータも、置いたまま分析できます。
• 予測の分析(BigQuery ML):機械学習による予測を、BigQueryの中で行えます。
• Gemini in BigQuery:Googleの生成AI「Gemini」が、データを扱う作業を手伝います。

似ている用語とはどう違うの?

どれも「データを扱う」ものですが、役割が違います。

経営にとって何が変わるの?

まず、費用の決まり方です。Googleの説明では、料金は「分析」と「保管」に分かれます。分析の料金は、使った分だけ払う方式(オンデマンド)と、処理能力を先に確保する方式(容量ベース)を切り替えられます。使い方で月々の金額が変わるため、見積もりの前提を確かめる必要があります。

次に、データの置き場所です。部署をまたいだ数字を同じ土台で見られる一方、Googleのクラウドにデータを預けることになります。ほかのサービスへ移りにくくなること(ベンダーロックイン)も論点です。このワードが出たら、「何のデータを集め、誰がどの判断に使うのか」「費用の上限をどう管理するのか」を確かめます。

ひとことで言うと

BigQueryとは、社内のデータをGoogleのクラウドに集め、設備を持たずに分析するための基盤です。