【BigQueryの概要】 BigQueryは、Google Cloudで提供されているビッグデータ分析サービスです。Google社内で利用されていた大規模クエリ実行サービス「Dremel」が、BigQueryの元祖となっています。BigQueryの大きな特色は、超高速なデータ処理が可能なことです。フリーランス案件で数テラバイトや数ペタバイトといった大容量データを扱う際も、BigQueryなら数秒～数十秒で処理できます。列ごとにデータを保存するカラム型データストア、大規模分散処理が行えるツリーアーキテクチャという2つの仕組みが、BigQueryの高速性を支えています。フリーランス案件でBigQueryを用いるメリットとしては、専門知識が不要であることが挙げられるでしょう。BigQueryはサーバーなしで利用でき、シミュレーションのスキルを要するチューニングが必要ないためです。また、案件内でGoogle Cloudの各サービスとシームレスに連携できるのも利点だといえます。BigQuery ML（機械学習サービス）でクエリ結果を迅速にAIと連携させたり、Looker（データ分析プラットフォーム）と組み合わせてデータの統合や可視化などをスムーズに実行したりすることが可能です。なお、案件におけるBigQueryの利用料金は、クエリ操作中に限って発生します。コストをサービス利用分に留められる点も、フリーランス案件にBigQueryを導入するメリットとなります。 ※この文章は、2021年11月時点の内容です。

【BigQueryの概要】 BigQueryは、Google Cloudで提供されているビッグデータ分析サービスです。Google社内で利用されていた大規模クエリ実行サービス「Dremel」が、BigQueryの元祖となっています。BigQueryの大きな特色は、超高速なデータ処理が可能なことです。フリーランス案件で数テラバイトや数ペタバイトといった大容量データを扱う際も、BigQueryなら数秒～数十秒で処理できます。列ごとにデータを保存するカラム型データストア、大規模分散処理が行えるツリーアーキテクチャという2つの仕組みが、BigQueryの高速性を支えています。フリーランス案件でBigQueryを用いるメリットとしては、専門知識が不要であることが挙げられるでしょう。BigQueryはサーバーなしで利用でき、シミュレーションのスキルを要するチューニングが必要ないためです。また、案件内でGoogle Cloudの各サービスとシームレスに連携できるのも利点だといえます。BigQuery ML（機械学習サービス）でクエリ結果を迅速にAIと連携させたり、Looker（データ分析プラットフォーム）と組み合わせてデータの統合や可視化などをスムーズに実行したりすることが可能です。なお、案件におけるBigQueryの利用料金は、クエリ操作中に限って発生します。コストをサービス利用分に留められる点も、フリーランス案件にBigQueryを導入するメリットとなります。 ※この文章は、2021年11月時点の内容です。