データ活用で生産性向上！Google Cloud（GCP） を利用して効率的なデータ分析を実現
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近年、企業の保有データ量の増加に伴い、データ分析の重要性は大きく高まっています。実際に多くの企業がデータを分析・活用し、自社の生産性向上や業務効率化を実現しています。
データ分析用のツールは数多く存在しますが、 Google が提供する Google Cloud （GCP） にもデータ分析の機能が搭載されています。 Google Cloud （GCP）をうまく活用することで効率的なデータ分析が可能になり、得られたデータを有効的に活用することができます。
本記事では、データ分析・活用の基礎的な知識に加えて、 Google Cloud（GCP） のデータ分析ツール「 BigQuery 」について詳しくご紹介します。
目次
企業のデータ分析・活用を取り巻く環境の変化
現在、企業を取り巻く環境が大きく変化しており、データ分析・活用の重要性は年々高まっています。以下、代表的なものをご紹介します。
新技術の登場
近年、新しい情報技術が続々と登場しており、様々な分野で IT 化が進んでいます。代表的な例としては「IoT」や「人工知能（ AI ）」などが挙げられます。
これらの新技術は「ビッグデータ」と呼ばれる「膨大で多様性のある情報群」を前提としたものであり、企業が IT 化を実現するためにはデータの分析・活用が必要不可欠となっています。
市場ニーズの多様化
社会全体における IT 化の加速に伴い、市場ニーズが多様化しています。様々な情報技術により便利な世の中になった一方で、消費者が求めるサービスやコンテンツは今まで以上に多岐にわたります。
多様化するニーズに応えるためには、消費者の年代、性別、居住地域、趣味趣向などの属性データを分析し、適切かつ有効な打ち手を検討する必要があります。データを効果的に分析・活用することで、社会のニーズに即した適切な経営戦略を打ち出すことが可能になります。
働き方の変化
従来は会社に出社して仕事をすることが一般的でしたが、現在は働き方にも変化が現れています。在宅勤務やテレワークなどの新しいワークスタイルが登場し、東京都の「事業継続緊急対策（テレワーク）助成金」のような助成金も整備されました。
社員がオフィス以外で働く環境を整えるためには、パソコンの管理ログやネットワークのセキュリティ状況などの様々なデータを管理・分析し、リスクを最小限に抑える必要があります。このような観点からも、企業におけるデータ活用の重要性は高まっていると言えます。
データ分析・活用における3つの領域
データ分析を正しく理解するためには、データ活用の全体感を把握する必要があります。データ活用は大きく3つの領域に分けることができ、すべて重要な役割を持っています。
本章では、それぞれが持つ意味と役割を順番にご説明します。
データエンジニアリング
データエンジニアリングの領域では、データ活用の元となる情報を整備します。必要なデータを収集・格納し、分析に使えるように加工を施していきます。
社員の PC 端末や会社のファイルサーバーなど、様々な場所に点在するデータを体系的に集約し、「使えるデータ」の形に整えます。詳しくは後述しますが、効率的に作業を進めるために「 DWH 」や「 ETL 」などのツールを利用することが一般的です。
これらの作業を行う職種を「データエンジニア」と呼び、データ分析を行うための前準備として重要な役割を担っています。
データアナリティクス
データアナリティクスは、データエンジニアリングで整理したデータに対して分析を行うための領域です。
データは単に保管しておくだけでは意味を成さず、集めたデータから意思決定のヒントを得ることで初めて価値が生まれます。人間の感覚や思い込みによる戦略策定はリスクを伴うため、膨大なデータに基づいた信頼性の高い意思決定が必要になります。
また、分析に加えてデータの可視化も重要になります。得られたデータをわかりやすく見える化することで、迅速な意思決定が可能になります。データの可視化には「 Business Intelligence （ BI ）ツール」が利用されることが多いです。
データを分析・可視化することで洞察を深めることができ、経営層へのレポーティングも実施しやすくなります。データアナリティクスは「データアナリスト」と呼ばれる職種が担当し、あらゆる角度から膨大なデータを分析していきます。
データサイエンス
データサイエンスは、データアナリティクスの分析結果を元にして、将来のアクション決定や効果的な代替案を導き出すための領域です。
統計学や情報工学など様々な知見を用いるほか、最近では人工知能（ AI ）を活用するケースが一般的です。人工知能（ AI ）により、効果的な学習モデル・予測モデルを構築し、自社の戦略策定に役立つデータを取得します。
データサイエンスを担当する「データサイエンティスト」は豊富な知識が求められており「 Python 」のようなプログラミング言語はもちろんのこと、人工知能（ AI ）の分野における機械学習・ディープラーニング（深層学習）も必須スキルとなっています。
機械学習、ディープラーニング（深層学習）に関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。
【徹底解説！】人工知能（AI）の機械学習と深層学習の違いとは？
機械学習の仕組みとは？学習方法や活用事例まで徹底解説！
データ分析・活用に必要な3つのツール
効率的にデータを分析・活用していくためには、各種ツールの利用が必要不可欠です。代表的なものを3つご紹介します。
BI ツール
BI ツールとは、「 Business Intelligence ツール」を略したものであり、膨大なデータを管理・集約し、必要に応じて分析まで行うことができるサービスです。企業のビッグデータ化が進む現代において、 BI ツールの存在価値は年々高まっています。
データを可視化し、自社の状況を正しく把握することで、今後に向けた改善案を検討することができます。また、分析結果を戦略に反映することで、より生産性の高い経営を実現することが可能になります。
BI ツールには、データの共有、分析、シミュレーションなどの機能が搭載されています。様々なデータをダッシュボードなどでわかりやすく表示できるため、スピード感をもった意思決定を実現します。
さらに BI ツールはマーケティング観点での統計分析やシミュレーションも可能であり、企業戦略の方向性を考える上で重要な役割を持っています。
BI ツールに関しては、以下の記事が参考になります。
BI ツールとは何か？メリット、デメリット、活用事例まで、一挙に紹介！
DWH
DWH （ Data Ware house 、データウェアハウス）とは、『データの倉庫』の意味で、データの利活用のために、膨大なデータを保存しておくためのシステムです。データ分析を行うために DWH に格納されるデータは、極力何らかの形で整理、整形されている必要があります。
DWH は、データの分析を目的としているため、アプリケーションで利用しなくなったアクセスログなどの膨大な情報についても格納されます。また、分析を行うため、一度格納されたデータは滅多に消されることはありません。
DWH は企業が保有する様々なデータを集積し、整理された状態で保管することができます。様々なデータが1箇所に蓄積されているため、 DWH から即座に情報を取得することが可能になります。
DWH に関しては、以下の記事が参考になります。
クラウドDWH（データウェアハウス）って何？AWS,Azure,GCPを比較しながら分析の手順も解説！
データウェアハウス（DWH）とは？メリットや活用例まで一挙に紹介
ETL
ETL とは「 Extract （抽出）、 Transform （変換）、 Load （書き出し）」の略であり、企業内のあらゆるシステムからデータを抽出し、共有する機能を搭載したツールです。
企業においては、多くのシステムが同時に存在しているケースが一般的です。営業、購買、生産、顧客管理など、様々な基幹システムがあり、異なるシステムからそれぞれデータを抽出するのは、時間や手間がかかります。
ETL を活用することで、複数システムからのデータ抽出や外部への書き出しを実行できるため、企業の生産性向上や業務効率化に直結します。
上記でご説明した3つのツールの違いは、以下の記事が参考になります。
データの活用で生産性向上！「BIツール」と「DWH」や「ETL」との違いとは？
Google Cloud （GCP）で利用できる ETL サービスと概要をご紹介！
Cloud Data Fusion
Cloud Data Fusion は Google Cloud （GCP）に内包されているサーバーレスかつフルマネージドなデータ統合サービスです。100%クラウドで提供されるサービスであり、多くの機能がデフォルトで用意されているため、様々なデータソースを組み合わせてデータを統合することができます。
また、追加コストなしで150以上の豊富なライブラリを利用できるため、あらゆる要件に対応可能です。加えて、難しいコードを使う必要がなく、 GUI （Graphical User Interface ：マウスだけで視覚的に操作できるインターフェース）で簡単に扱える点も Cloud Data Fusion の大きな特徴となっています。
Cloud Data Fusion に関しては、以下の記事が参考になります。
Google のデータ統合サービス「 Cloud Data Fusion 」とは？機能、特徴、料金体系、できることまで徹底解説！
Cloud Dataflow
Cloud Dataflow は Google Cloud （GCP）の代表的な ETL ツールであり、サーバーレスかつフルマネージドのデータ処理サービスです。
Java や Python で処理を作り込むことができるのはもちろん、標準で提供されているテンプレートを使うことも可能です。クラウドストレージにアップロードした JDBC ドライバーを使用して、 Netezza や Exadata に接続できるテンプレートも用意されています。
Dataflow に関しては、以下の記事が参考になります。
Google の ETL サービス「 Dataflow 」とは？機能、特徴、料金体系、できることまで徹底解説！
Cloud Composer
Cloud Composer は Google Cloud （GCP）においてフルマネージドで提供されているワークフローを作成・デプロイできるサービスです。
一般的によく利用されている「 Apache Airflow （Python で実装されている Job 管理ツール）」のオープンソースプロジェクトをベースに構築されており、 Python のプラグラミング言語を使用して運用されています。
Cloud Composer に関しては、以下の記事が参考になります。
Google のワークフロー構築サービス「 Cloud Composer 」とは？概要、特徴、料金体系、できることまで徹底解説！
Google Cloud （GCP）で利用できる BI ツールと概要をご紹介！
データポータル
データポータルは Google が提供するデータ分析ツールです。以前は「 Data Studio 」というサービス名で親しまれていましたが、現在はデータポータルに名称変更しています。
データポータルは様々なデータソースへ容易に接続することができ、収集したデータをグラフや表でわかりやすく可視化できます。さらに、組み込みのサンプルレポートを活用することでスピーディーなレポート作成が可能になり、自社の業務効率化に大きく寄与します。
Looker
Looker は蓄積された大量のデータを収集し、分析をする BI ツールであり、データの統合、維持、共有を一元的に管理できます。スケーラブルかつリアルタイムにデータを活用し、重要なインサイト（分析結果におけるポイント）を得ることが可能です。
モデリング言語が習得しやすい点や Git （プログラムのソースコードなどの変更履歴を記録するバージョン管理ツール）と連携できる点など、様々なメリットを持っており、 Looker は「次世代の BI ツール」と呼ばれています。
Looker に関しては、以下の記事が参考になります。
次世代BIツール「Looker」の概要と導入時の注意点をご紹介！
Google Cloud （GCP）で利用できる DWH と概要をご紹介！
Cloud Storage
Cloud Storage は Google が提供するオブジェクトストレージです。データの遅延が少なく、「99.999999999%」という高い年間耐久性が特徴のサービスです。
Cloud Storage は構造化データや非構造化データなど、形式を問わずに様々なデータを格納できるため、 主にデータレイク（データの保管場所）として利用されています。
BigQuery
前項でも触れましたが、 BigQuery は ビッグデータ解析を行うことができる DWH であり、 Google Cloud （GCP） を代表するサービスとなっています。
圧倒的なデータ処理速度に加えて、豊富な機能や高いコストパフォーマンスなど、 BigQuery には様々なメリットが存在します。 BigQuery について、詳しくは次章でご説明します。
データ分析では Google Cloud （GCP）の BigQuery がオススメな5つの理由
BigQuery とは Google Cloud （GCP）で提供されているビッグデータ解析サービスです。通常では長い時間かかるクエリを、数 TB （テラバイト）、数 PB （ペタバイト）のデータに対して、数秒もしくは数十秒で終わらせることができます。
クラウドで提供されているサービスであるため、サーバーレスで柔軟に拡張することができ、非常にコストパフォーマンスに優れています。他の多彩な Google Cloud （GCP）サービスともシームレスに連携もできるため、とても扱いやすいサービスとなっています。
以下、データ分析に BigQuery がオススメな理由を5つに厳選してご紹介します。
多くの機能を兼ね備えている
BigQuery はデータを保管する DWH としての役割はもちろんのこと、他にも様々な機能を搭載しています。
BigQuery は ETL の領域も一部カバーしており、分析に必要なデータ加工を行うことができます。例えば、膨大な元データに対する検索のクエリ結果を BigQuery のテーブルとして出力することが可能です。
さらに Hadoop や Cloud Dataflow といったデータ処理エンジンと連携できるため、複雑なデータ加工やリアルタイムなデータストリーミング分析などを実現することができ、今後に向けた効果的な経営戦略の策定に寄与します。
このように BigQuery はデータ活用に必要なすべての領域をカバーしており、企業におけるデータの分析作業を一気通貫で行うことが可能になります。
データの処理速度が早い
BigQuery の強みとして、データ処理が高速な点が挙げられます。
通常の分析サービスであれば、GB（ギガバイト）程度であれば問題なく分析できますが、TB（テラバイト）規模になるとデータがなかなか返ってこないことが多いです。BigQuery は、さらにその上の PB （ペタバイト）規模のデータも高速で分析して、解を返すことができます。
約3 GB （ギガバイト）のデータ処理の要した時間は1.2秒という驚異のスピードです。（2020年5月段階）
【参考記事】
【トップゲート主催】StudyJam Google Cloud （GCP） 無料ハンズオンラボの体験レポート
データベースの専門知識がなくても扱える
通常、データウェアハウスのデータベースは特にクエリ用途などがある場合には必ずチューニングが必要です。テーブルや各種領域、インデックスなどに対し、最適な計算・シミュレーションが必要です。当然データベースのスペシャリストが必要で、スペシャリストがいるか否かなども、チューニングパフォーマンスに影響します。
ところが、BigQuery はそれを必要としません。従来のデータベース概念とは異なり、今までデータベースでのクエリでは必須だったインデックスすら必要としません。つまりデータベースの専門知識がなくても高速クエリが可能となっています。
コストパフォーマンスが高い
BigQuery はコストパフォーマンスが圧倒的に優れています。
BigQuery のクエリ料金の目安は「 1TB （テラバイト）あたり500円程度」とものすごくリーズナブルであるため、愛用者が多いです。データ量が分析開始前にわかり、事前に処理に要する目安料金がわかり安心してサービス利用可能です。
いくら高速なサービスがあっても扱いにくくてコストが高いものであれば、なかなか拡まらないと考えられます。しかし、BigQuery は扱いやすくかつコストも安いため、総合的に見て優れたサービスであると言えます。
マルチクラウド分析ができる
「BigQuery Omni」を活用することで Google Cloud （GCP）だけではなくマルチクラウドにおけるデータ分析が可能になります。
使い慣れた BigQuery のインターフェースを使用することができ、尚且つクラウド間の移動やデータのコピーを行うことなく、 Google Cloud （GCP）、 AWS 、 Azure などのパブリッククラウド上に保存したデータのクエリが可能になります。
複数のクラウドサービスにおけるデータ分析を実施できる点は、マルチクラウド環境を構築している企業にとっては大きなメリットになります。
まとめ
本記事では、データ分析・活用の基礎的な知識に加えて、Google Cloud （GCP）のデータ分析ツール「 BigQuery 」についてご紹介しました。様々な環境の変化により、今やデータの分析・活用はすべての企業に求められている経営課題です。
データ分析を進める上では Google Cloud （GCP）の BigQuery がとても便利であり、 Google のサービスならではの多くのメリットが存在します。データ活用に必要なすべての領域をカバーしており、企業におけるデータの分析作業を一気通貫で行うことが可能になります。
そして、 Google Cloud （GCP）を契約するのであれば、トップゲートがオススメです。お得な料金で Google Cloud （GCP）を利用できる他、請求書払いや導入後サポートなど、様々なメリットを享受することができます。
本記事を参考にして、ぜひ Google Cloud （GCP）の導入を検討してみてはいかがでしょうか。
弊社トップゲートでは、さらに専門的な知見を活かし、
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