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「Google BigQuery」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「Google BigQuery」に関する情報が集まったページです。

主要ベンダーの動向と課題は?
「クラウドHPC」とは? AWS、Microsoft、Googleが競う新たなサービス
高い処理能力を持ったリソースを、ユーザーが必要なときにだけ提供する「クラウドHPC」。主要クラウドベンダーが注力し始めたクラウドHPCのメリットと、普及における課題について説明する。(2019/11/7)

各種のマシンタイプを選択可能:
Google、「AI Platform」で機械学習の開発と運用を支援
Googleは、機械学習(ML)ワークロードをより高速かつ柔軟に実行できるように「AI Platform」の各種機能を強化した「AI Platform Prediction」の提供を開始した。さまざまなマシンタイプを選択できる。(2019/10/29)

部門の壁を越えて伴走するために
デジタルマーケティングの社内推進 IT部門にできることはまだあるか
ITを活用して顧客中心のマーケティングを実現するために社内連携は欠かせない。とりわけIT部門とマーケティング部門の相互理解は重要だ。デジタルマーケティング推進に向けてIT部門がすべきことをエキスパートが語った。(2019/10/18)

「つらいことはしない」:
番組視聴者数を秒単位で分析 テレビ東京のGCP活用事例
テレビ東京では社内に構築していた視聴データ分析基盤を、Google BigQueryなどを活用して新たに構築し直した。なぜ、GCPを選んだのか。どのように視聴者数をリアルタイムに分析しているのか。テレビ東京でテックリードを務める段野祐一郎氏が語った。(2019/10/8)

効果的なマーケティングに必須
機械学習でパーソナライゼーションを強化する5つのコツ
パーソナライゼーションエンジンは機械学習を利用してコンテンツを個々の顧客向けに最適化する。企業がパーソナライゼーションを強化するコツを紹介する。(2019/10/7)

GoogleによるLooker買収の狙い【後編】
Googleによる買収でLookerは「AWS」「Azure」では使えなくなるのか
新興BIツールベンダーLookerをGoogleが26億ドルで買収する。これを一大事だと見ているアナリストもいる。どういうことかというと……。(2019/9/27)

GoogleによるLooker買収の狙い【前編】
Google Cloudの分析機能強化に「Looker」が必要だった理由
Googleが26億ドルでビジネスインテリジェンス(BI)の新興ベンダーLooker買収を決めた。「Google Cloud」に組み込まれるLookerは、Amazon Web ServicesやMicrosoftといったライバルに対抗するための強力な武器になる。(2019/9/20)

先進的企業はクラウドをどう活用しているか:
PR:GCPの活用を検討すべき理由 精鋭集団「Tech Club」のエキスパートが語る
今や企業の情報インフラにおいてクラウドは重要な選択肢の一つだ。しかし、単にオンプレミスから置き換えただけ、初期導入や運用にかかるコストを減らしただけではクラウドのメリットを引き出しきれていない。企業がコスト削減の「次」に視野に入れるべき、クラウドの活用法にはどのようなものがあるのか。そして、そのためのクラウド選びには、どのような視点が必要なのだろうか。(2019/8/26)

Google Cloud Next Tokyo ’19:
Google CloudはAnthosで「次のVMware」になろうとしている FFGはCloud Spannerで次世代銀行システムを開発
Google Cloudのイベント「Google Cloud Next Tokyo ’19」では、分散データベース「Cloud Spanner」の利用が、金融基幹システムにも広がりつつあることが示された。一方マルチクラウドコンテナ環境の「Anthos」でGoogle Cloudは、アプリケーションのモダナイゼーションツールとしての役割を強調した。Google CloudはAnthosで、「次のVMware」になろうとしている。(2019/8/13)

GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選【後編】
「Googleマップ」「Gmail」を支えるシステムも GCPのビッグデータ分析サービス
Googleが提供しているビッグデータ分析サービスは多彩だ。中には「Google検索」「Googleアナリティクス」などの裏側で稼働するシステムを基にしたサービスもある。5つの主要サービスをピックアップして説明する。(2019/7/31)

GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選【前編】
「BigQuery」だけではない GCPのビッグデータ分析サービスの違いは?
Googleは「Google Cloud Platform」(GCP)のサービスとして、ビッグデータ分析サービスを提供している。主要な10種類のうち、「BigQuery」を含む5種類を紹介する。(2019/7/23)

日本でもサービスを本格提供:
Googleによる買収で話題の「Looker」は他のBIとどこが違うのか
変化するニーズを捉えたユニークなBI製品を提供して注目を集めるLooker。その特徴をまとめた。(2019/7/16)

ベテラン記者が裏側を読み解く:
AWS、MS、Google――群雄割拠の“クラウド戦国時代”を制するのは誰だ?
企業向けのクラウドは、ここ数年で圧倒的に充実し、IaaSやPaaSなどその機能や運用の選択肢も増えた。顧客やニーズの変化を受け、大手ベンダーはときに競い合い、ときに手を組む。その裏側に見える各社の狙いや、未来への展望を探った。(2019/7/16)

AmazonやLyft、Dysonなど1700社が採用:
アナリティクスSaaSのLooker、「エンジニアフレンドリー」で日本市場開拓を本格化
AmazonやLyft、Dysonをはじめ、グローバルで約1700社の顧客を持つというアナリティクスプラットフォームSaaS企業のLookerが2019年7月9日、日本国内での事業本格化に伴い東京都内でプライベートイベントを開催、これに合わせて事業を説明した。同社は2018年9月に日本法人を設立しているが、国内顧客はメルカリやリクルートグループ、ブレインパッドなど、約20社に上るという。(2019/7/12)

データに基づくたゆまぬ改善でさらなる成長を目指す
メルカリ流「分析の組織と文化」はこうして作られる
ガートナーのイベントにおけるメルカリの松田 慎太郎氏の基調講演から、同社における分析の組織と文化の作り方についてまとめた。製品選定の話ではないが、分析を社内に根付かせる上で参考になるはずだ。(2019/6/26)

クラウドで復活する「DWH」【後編】
アスリート向けSNSのStravaが「クラウドDWH」を導入 選定の鍵は管理の容易さ
再活性化の兆しを見せるDWH市場では、注目すべき新興ベンダーが登場している。その実力はどうなのか。新興ベンダーのクラウドDWHを活用するStravaの導入事例を基に探る。(2019/5/27)

製造ITニュース:
GCPが国内2カ所目のクラウド拠点を大阪に開設、シャープなどが採用
グーグルがクラウドサービス「Google Cloud Platform(GCP)」の大阪GCPリージョンの正式運用を開始した。同リージョンは、2016年に運用開始した東京に次ぐ、日本国内で2カ所目のクラウド拠点となる。(2019/5/15)

2019年4月リリースの新サービス「Anthos」とも連携:
「大阪進出」でAWSやMSに勝てるか? Google CloudのCEOに戦略を聞いた
Google Cloudは2019年5月14日、国内で東京に続く拠点となる「大阪 GCP リージョン」の運用を開始した。国内で激化するクラウド市場にどう切り込むのか。本社から来日したCEOに、今後の戦略を聞いた。(2019/5/15)

東京と同様な独立リージョン:
GCP大阪リージョンが運用開始、キュリアンCEOが日本企業に使ってほしい機能とは
Google Cloudは2019年5月14日、Google Cloud Platform(GCP)の大阪リージョンを運用開始したと発表した。3ゾーン構成で、東京リージョンとほぼ同一のサービスを利用できるという。(2019/5/14)

クラウドで復活する「DWH」【前編】
AWS、Microsoft、IBMも注力する「クラウドDWH」 ライバルHadoopに勝る勢い
Hadoopの登場で守勢に立ったDWHが、クラウドに新たな活路を見いだしている。活性化の兆しを見せるDWH市場で、クラウドDWHが特に存在感を増している理由を探る。(2019/5/10)

「BigQuery」での成功体験が決め手
なぜ大手新聞社は「AWS」から「Google Cloud Platform」への移行を決めたのか
大手新聞社Telegraph Media Groupはデジタル版のサービスを充実させるため、インフラとして利用するクラウドサービスを「Amazon Web Services」から「Google Cloud Platform」へ切り替えることを検討している。(2019/5/7)

優れたビッグデータ分析ツールの特徴とは?
Tableau、Qlik Sense、Power BIの競合は? 「ビッグデータ可視化」の11大ツール
データドリブン志向の企業は、可視化ツールを使用してビッグデータに潜む結論を読み解き、その結論から有益な情報を導き出す。本稿ではビッグデータ分析に適した可視化ツールと選び方のポイントを紹介する。(2019/4/26)

需要予測などを自動化する「AutoML Tables」も:
「AutoML」の強化から「AI Platform」まで、Google Cloudが機械学習/AIで多数の発表
Google Cloudは2019年4月10日(米国時間)、Google Cloud Next ‘19で、機械学習/AIに関する多数の発表を行った。これらは、「ビジネスユーザーのAI活用支援」と「貴重な社内データサイエンティスト/データエンジニアの生産性向上支援」の2つに分けられるという。(2019/4/12)

1 GB/月0.0012ドルのコールドストレージも:
100億行のデータをスプレッドシートで扱う機能など、Google Cloudのデータ関連発表をまとめた
Google Cloudは2019年4月10日(米国時間)にGoogle Cloud Next ‘19で大量の発表を行った。その中から、ストレージ、データベース、データ分析関連の主な発表をピックアップして簡潔に紹介する。(2019/4/11)

ハイブリッドクラウドの監視を効率的に強化
「アラートが鳴りやまないクラウド」にしないためのベストプラクティス5選と主要ツール
データと警告に過負荷を感じることなく、効率的にハイブリッドクラウドインフラを監視するには、既存のプロセスを幾つか見直す必要がある。本稿では監視のために最初に実施すべき「5つのベストプラクティス」を取り上げる。(2019/3/26)

気になるニュース&ネット記事:
BigQueryが無料で試せる「BigQueryサンドボックス」。毎月1TBの検索が可能
クレジットカードを登録せずにBigQueryを試したいときに無料で手軽に使えるBigQueryサンドボックスを紹介。その利用手順を説明し、制限事項についても言及する。(2019/3/11)

データに関する質問が簡単に:
Tableau 2019.1が自然言語処理によるデータ分析機能を搭載
Tableau SoftwareはTableau最新バージョンとなる「Tableau 2019.1」をリリースした。主な新機能はAsk DataとTableau Prep Conductorか。(2019/2/15)

クラウドは“選ぶ”から“組み合わせる”フェーズに:
PR:“真のマルチクラウド”はどうすれば実現できる?――今、あらためて直面するクラウドの課題解決に向けgrasysができること
クラウドの登場からおよそ10年が過ぎ、さまざまなクラウドベンダーが提供するサービスや機能は数百に上るようになった。だが、それらを複数のクラウドをまたがって自由に利用できるようにはまだなっていない。「真のマルチクラウド」はどうすれば実現できるのか。ほぼ全員が元プログラマー出身のエンジニアで構成されているというユニークなインフラ会社grasysの代表取締役社長である長谷川祐介氏に話を聞いた。(2019/2/12)

新人IT担当者でも分かるITトレンド
クラウドDWH(データウェアハウス)は今までのDWHと何が違うのか?
Googleの「BigQuery」やAWSの「Redshift」などの「クラウドDWH」が充実しつつある。クラウドDWHには、オンプレミスのDWHと比べてどのような特徴があるのだろうか。(2019/2/1)

海外の有望Eコマース企業が実践
「BigQuery」「Tableau」を活用、予測分析でマーケティングを効率化
オンライン小売業のZulilyは、予測分析を強化するために「BigQuery」や「Tableau」を使用しており、それによりマーケティングの取り組みを効率化している。(2019/1/31)

機械学習&ディープラーニング入門(データ構造編):
Lesson 1 機械学習を始めるための、Pythonデータ構造「多次元リスト」入門
Pythonの基本的な言語仕様では、データはどう表現できるのか? 単一の数値データから始め、1次元、2次元、……多次元と複数の数値データを表現できるリスト型のデータ構造まで、ステップ・バイ・ステップで見ていく。(2019/1/23)

【特集】Transborder 〜デジタル変革の旗手たち〜:
マンガアプリ「GANMA!」のAI導入、たった1人のデータサイエンティストが2カ月で実装できたワケ
月間PVが35億に達する無料マンガアプリ大手の「GANMA!」。訪れたユーザーを定着させるため、機械学習を活用したレコメンドモデルをリリースしたとのことだが、それは社内で“たった1人”のデータサイエンティストが作ったのだという。(2018/12/17)

MSPの枠にとどまらず、高い技術力でシステムの設計や構築、運用保守までカバー:
PR:Google Cloud Platformのマネージドサービスプロバイダーならgrasysを選択すべきこれだけの理由
企業におけるGoogle Cloud Platform(GCP)の活用が広まり、事例が増えるにつれ新たに活用を検討する企業が増えている。ではGCPの運用においてはどのような課題が生じるのか、どう解決すればいいのか、GCPのマネージドサービスプロバイダー(MSP)であるgrasysに聞く。(2018/11/20)

データ活用は組織課題:
年間約12億円の価値を創出するデータサイエンティストチームのBIツール活用法とは
アイティメディアは、2018年9月26日に秋葉原UDXにおいて「AI/ディープラーニングビジネス活用セミナー ビジネス価値は、データに宿る」を開催した。本稿では、リクルートライフスタイルによるセッションは、「Tableau活用6年の軌跡〜組織定着と活用事例〜」の模様をお届けする。(2018/11/14)

ファクトとデータに基づくカスタマージャーニーを描く:
ネットイヤーグループが「PDCAのためのカスタマージャーニー分析」を開発
ネットイヤーグループは「PDCAのためのカスタマージャーニー分析」を開発。2018年11月1日より提供開始する。(2018/10/24)

実用性を測る“3つの検証”:
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
データ分析の高度化と分析に使うデータ量の増加に伴い、オンプレミスでの環境に限界が見えてきたというみずほ銀行。分析基盤をクラウドに移すため、Google Cloud Platformを試したという同社が得た知見とは。(2018/10/18)

デプロイ環境の管理と保護、モダナイズをサポート:
Googleが企業のクラウド利用を簡素化、「Cloud NAT」などの新機能を公開
Googleは、「Google Cloud Platform(GCP)」のネットワーキングサービスに「Cloud NAT」「Firewall Rules Logging」などの新機能を追加した。いずれもGoogle Kubernetes Engine(GKE)などを利用しているユーザーに役立つ。(2018/10/15)

開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖(終):
いかにデータ基盤を活用するか? 組織全体でデータドリブン文化を作り上げるためのスモールステップ
「ゼクシィ縁結び・恋結び」の開発現場において、筆者が実際に行ったことを題材として、「データ基盤」の構築事例を紹介する連載。最終回は、「データ活用文化を、どのように組織に装着するか」についてお伝えします。(2018/9/20)

イベントから学ぶ最新技術情報:
グーグルのAI技術、2018年9月最新情報 ― Google Cloud Next ’18 in Tokyo 基調講演レポート
2018年現在、グーグルはAI分野でどんな技術やサービスを提供しているのか? Google Cloud Next ’18 in Tokyoの基調講演から、AIに関する部分を書き起こした。(2018/9/19)

Google、「イーサリアム」のブロックチェーンデータのBigQueryでの解析を可能に
Googleが企業向けビッグデータ解析サービス「BigQuery」で「イーサリアム」のブロックチェーンを解析できるようにした。(2018/9/4)

GCPのエコシステムは育成途上?
Google Cloud PlatformとAWS、Azureのパートナー戦略を比較 成功者は?
Googleは、サードパーティーベンダーとの関係を改善し、同社のテクノロジーを企業に浸透させようと、Google Cloud Platformエコシステムの拡大を模索している。(2018/9/3)

単独インタビュー:
Googleのウルス・ヘルツル氏に聞いた、「IstioやKnativeで目指すのはクラウドのアンロックイン」
Googleのウルス・ヘルツル氏は、Google CloudのIstioやKnativeに関する取り組みの長期的な目標が、複数クラウド間のAPI標準化にあると話している。(2018/8/28)

NoSQLデータベース市場が高成長
63.2%の企業がアナリティクスにクラウドDWHを積極利用 IDC Japanが発表
IDC Japanが国内ビッグデータ/アナリティクス(BDA)ソフトウェア市場の概況と、2022年までの市場予測を発表した。市場は非構造データの活用がさらに進む見通し。ユーザー企業調査から見た市場拡大における課題とは。(2018/8/27)

Google Cloud Next ‘18発表まとめ(5):
AIによる支援をはじめとした、G Suiteにおける機能の進化
Google Cloud Next ’18における発表を解説する本連載。今回はG Suiteに関する多数の新機能および機能強化を整理して紹介する。(2018/8/22)

人工知能ニュース:
グーグルがエッジデバイスにもAIチップを展開、推論実行に特化した「Edge TPU」
グーグル(Google)は、米国サンフランシスコで開催したGoogle Cloudのユーザーイベント「Google Cloud Next 2018」の発表内容について説明。同イベントの発表で製造業が最も注目したのは、エッジデバイス上で機械学習モデルの推論実行を効率良く行うためのASICチップ「Edge TPU」の提供だろう。(2018/8/6)

開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖(3):
どのようにデータ基盤を作ったのか?「俺の考えた最強のデータ基盤」は使われない
「ゼクシィ縁結び・恋結び」の開発現場において、筆者が実際に行ったことを題材として、「データ基盤」の構築事例を紹介する連載。今回は、「データ基盤」の開発プロセスについてお伝えします。(2018/8/8)

Google Cloud、SQL文で機械学習ができる「BigQuery ML」を提供開始
Googleは2018年7月25日(米国時間)、Google Cloud Platform(GCP)で、ユーザーがSQL文を書くことにより機械学習が実行できる「BigQuery ML」を、ベータ版として提供開始したと発表した。(2018/7/26)

“脱ロックイン”でユーザー増を狙う
Google Cloud Platform(GCP)最新情報、「Cloud Composer」「Asylo」「gVisor」のインパクトは?
「損して得取れ」――。Googleが「Google Cloud Platform」で示した新たな戦略は、そんな古い格言を想起させる。(2018/6/20)

開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖(2):
どのようなデータ基盤を作ったのか? データ収集/蓄積/加工/活用、パイプライン管理の設計
「ゼクシィ縁結び・恋結び」の開発現場において、筆者が実際に行ったことを題材として、「データ基盤」の構築事例を紹介する連載。今回は、データ基盤システムの構成要素や採用技術の選定理由などをお伝えします。(2018/6/5)

KubernetesクラスタからGoogle Cloud Platformサービスを手軽に利用できる:
Google、「Kubernetes Service Catalog」と「Service Broker」を発表
Google Cloud Platform(GCP)上のKubernetesクラスタや、オンプレミスのKubernetesクラスタからGCPサービスへの接続を容易にする「Kubernetes Service Catalog」と「Service Broker」の各β版が間もなくリリースされる。(2018/5/1)



2013年のα7発売から5年経ち、キヤノン、ニコン、パナソニック、シグマがフルサイズミラーレスを相次いで発表した。デジタルだからこそのミラーレス方式は、技術改良を積み重ねて一眼レフ方式に劣っていた点を克服してきており、高級カメラとしても勢いは明らかだ。

言葉としてもはや真新しいものではないが、半導体、デバイス、ネットワーク等のインフラが成熟し、過去の夢想であったクラウドのコンセプトが真に現実化する段階に来ている。
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クラウドサービスのレビューサイト:ITreview

これからの世の中を大きく変えるであろうテクノロジーのひとつが自動運転だろう。現状のトップランナーにはIT企業が目立ち、自動車市場/交通・輸送サービス市場を中心に激変は避けられない。日本の産業構造にも大きな影響を持つ、まさに破壊的イノベーションとなりそうだ。