現代のビジネスにおいて、ビッグデータの活用は欠かせません。企業は、収集したデータを分析し、事業戦略や商品開発、マーケティングなどに活用しています。その結果、ビッグデータの分析スキルの重要性が高まっています。こうした流れの中で、Googleが提供するデータウェアハウスサービス「BigQuery（ビッグクエリ）」も注目されています。
そこで本記事では、データ分析やBigQueryに興味がある方に向けて、BigQueryの意味や特徴・できること、利用料金、導入する際の注意点などについて解説します。BigQueryを業務に活用したいと考えている方は、ぜひとも本記事を活用してみてください。
BigQuery（ビッグクエリ）とは？【Google提供のクラウド型DWH】
BigQuery（ビッグクエリ）とは、Googleが提供するクラウド型のフルマネージドデータウェアハウス（DWH）です。データウェアハウスとは、企業や組織などが収集したビッグデータを保存し、分析しやすい形に整理できる「データの倉庫」のことです。
データウェアハウスは、日々生まれるさまざまなデータを一元管理することで、企業や組織における意思決定をサポートする重要な役割を担います。BigQueryは、データ解析環境をクラウド上で提供するため、利用者は自らサーバーのセットアップや運用管理を行う必要がありません。
さらに、BigQueryはPythonやAPIとの連携が可能で、データ解析の効率を大幅に向上できます。
BigQueryの特徴・できること
BigQueryには、主に以下の特徴があります。
ここからは、それぞれのBigQueryの特徴やできることについて解説します。
高速でビッグデータの処理ができる
BigQueryは、数十億行に及ぶデータをわずか数秒で処理できる高いパフォーマンス性を有しています。Googleのリソースと並列処理技術を活用することで、大規模なデータでもスムーズに分析可能です。
また、ストリーミングデータのリアルタイム解析にも対応しています。最新のデータをスピーディーに取り込み、現状を反映した分析結果を得ることができます。
シンプルで使いやすい操作画面
BigQueryは、ユーザーが簡単に分析環境を構築できるよう、コンソール画面にクエリエディタが統合されており、直感的な操作が可能です。
また、操作画面から直接データのプレビューや情報の詳細確認ができるため、データの中身を把握しながら作業を進めることができます。
BigQueryの操作画面は、主に以下の3つに分けられます。
1.ナビゲーション：BigQueryにあるデータの閲覧や指定などを行う
2.クエリエディタ：クエリの作成や実行を行う
3.詳細：BigQueryにあるデータやクエリの実行結果の詳細などが表示される
サーバー管理が不要
BigQueryは、サーバーのセットアップや管理が一切不要なサーバーレスのDWHです。利用者がサーバーの構築や管理、メンテナンスなどの作業を行う必要がありません。
従来のDWHでは、サーバーのハードウェアやネットワークの構成、ソフトウェアのバージョン管理などが求められました。一方、BigQueryではこれらの作業が自動化されています。
また、自動スケーリング機能により、使用量に応じてリソースが最適化されるので、スケーリングの手間がかかりません。そのため、専門的な知識がなくても簡単に利用を開始できます。特に中小企業やベンチャー企業など、ITリソースが限られている組織にとって大きなメリットとなるでしょう。
Googleの他サービスとの連携が簡単
BigQueryは、Google Cloud StorageやData Studioなど、Googleが提供するさまざまなサービスと簡単に連携できる点も大きな特徴です。たとえば、Cloud Storageに保存されたログデータやファイルをBigQueryに取り込み、スムーズにデータ解析を行うこともできます。
また、Data Studioを利用すれば、BigQueryで取得したデータをベースに、グラフやチャートを用いたレポート作成が可能です。さらに、Google Analytics 4（GA4）のデータ分析を直接にできるので、Webサイトやアプリのユーザー行動を詳細に可視化するのに役立ちます。
BigQueryの利用料金【従量課金制】
BigQueryの料金体系は、データの保存にかかる「ストレージ料金」と、データの分析にかかる「分析料金」に大きく分かれています。分析料金は、使用量に応じたオンデマンド料金と、定額で利用できるプランから選択可能です。また、毎月10GBのストレージと1TBのクエリが無料で提供されるので、初期コストを抑えやすくなっています。
東京リージョン（asia-northeast1）の料金は、以下の通りです。
コンピューティング料金
Edition | 契約形態 | 料金 （スロット時間あたり） | その他 |
Standard Edition | 従量課金制 | $0.051 | 最低1分からの秒単位課金 |
Enterprise Edition | 従量課金制 | $0.0765 | 1分以上1秒単位で課金 |
1年契約 | $0.0612 | 1年間請求 | |
3年契約 | $0.0459 | 3年間請求 | |
Enterprise Plus Edition | 従量課金制 | $0.1275 | 1分以上1秒単位で課金 |
1年契約 | $0.102 | 1年間請求 | |
3年契約 | $0.0765 | 3年間請求 |
オンデマンドコンピューティングの場合、クエリのコンピューティング料金は $7.50/TB 。毎月1TBまで無料です。
ストレージ料金
名称 | 料金（1GBあたり/月） | その他 |
Active logical storage | $0.023 | 毎月最初の10GBが無料 |
Long-term logical storage | $0.016 | |
Active physical storage | $0.052 | |
Long-term physical storage | $0.026 | |
Metadata storage | $0.052 |
BigQueryを導入する際の注意点
BigQueryを導入する際の注意点は主に以下の通りです。
ここからは、上記の注意点について解説します。
使用量に比例して利用料金が加算されることを把握しておく
BigQueryは、従量課金制の料金モデルを採用しているため、処理するデータ量が増えるとそれに伴い料金も増加していきます。特に、大規模なデータの読み込みや分析処理を頻繁に行う環境では、予期せぬ高額なコストが発生する可能性があります。
これを防ぐには、定期的な使用状況のチェックや必要に応じた定額制プランへの切り替えなどの対策が必要です。適切なコスト管理を行うことで、急激なコストの増大を防ぎ、安心してサービスを利用できる環境を整えることができます。
データベースとSQLへの理解が必要
BigQueryは初心者でも利用しやすい設計ですが、効果的に活用するには基本的なSQLの知識が必要です。また、ベンダーからの直接的なサポートもありません。そのため、適切な利用方法がわからない場合は、外部の専門家に相談するのもひとつの方法です。
SQLについて詳しくは、「SQLとは？データベース言語の基礎知識・重要性を解説」をご覧ください。
まとめ
今回の記事では、BigQuery（ビッグクエリ）の意味や特徴・できること、利用料金、導入する際の注意点などについて解説しました。BigQueryとは、Googleが提供するクラウド型フルマネージドデータウェアハウス（DWH）のことです。
大量のデータを高速で処理し、複雑なサーバー管理が不要で直感的に利用できる点が、多くの企業やユーザーに支持されています。利用料金は、従量課金制と定額制という料金モデルが用意されており、初期段階で無料枠を利用しながらサービスのメリットを体験できるのも大きな魅力です。