データ分析をクラウドでやれば、コストは4分の1に――みずほ銀行が「BigQuery」を試して分かったこと：実用性を測る“3つの検証”（2/2 ページ）

[池田憲弘，ITmedia]

テストなのに“遠慮”してしまった

　「単純なデータのロードについては、8000万レコード（約20GB）で10秒強、ETLとの連携部分での読み込みは1億レコード（約30GB）で1分強という結果が出ました。われわれはその結果で満足してしまったのですが、Googleから『もっとデータを投げないんですか？』と聞かれて初めて、テストだからと遠慮していたことに気付かされたのです」（山泉さん）

　オートスケーリング機能があるため、「データ処理が多重になっても、パフォーマンスが低下しにくいというメリットがある」と山泉さん。扱うデータ量が少なければ、このメリットは実感しにくいが、今後データ量や分析者が増えるのならば強い味方になる。BigQueryを使うことでデータ分析にかかるコストは、現行の4分の1程度にまで削減できると試算しているそうだ。

　「オンプレミスのデータ分析基盤では、計算リソースの上限に合わせた働き方になるが、クラウドであれば、計算リソースの上限から解放されて業務を集約、並列化できるようになります。空いた時間を分析の企画や計画など、より上流工程に充てることができるようになるはず。働き方改革にもつながるでしょう」（山泉さん）

オンプレミスと異なり、リソースの上限がないため、データ分析にかかるコストは、現行の4分の1程度にまで削減できるという試算結果が出た

　今後、みずほ銀行がBigQueryを実導入するかどうかは未定ではあるものの、クラウド活用に向けた体制作りをさらに進めていくという。

　「クラウド活用には、情報開発子会社や外部ベンダーなどの“構築組織”、IT部門など案件全体を管理する“PM（プロジェクトマネジメント）組織”、そしてクラウドの経験を通じて、ビジネスの拡大を目指す“ユーザー組織”という三者の連携が欠かせません。これらの優秀なリソースを集約し、継続的な改善が続けられる環境を作る。今後はそういった『クラウドCoE（Center of Excellence）』を構築できればと考えています」（山泉さん）

みずほが考える「クラウドCoE」の姿

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