BigQuery を使った小規模データ分析デモ

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1. BigQuery を使った 小規模データ分析デモ 榮野川 隼人（えのかわ はやと） クラスメソッド株式会社 2025/01/31
2. 自己紹介
3. 榮野川 隼人 (えのかわ はやと) クラスメソッド株式会社 自己紹介 推しツール紹介 • データ事業本部 ◦ Google Cloud 上でのデータ分析基盤構築を支援 • 経歴 ◦ メーカー系SIer → 独立系地方SIer（流通小売系） → クラスメソッド（2021/06〜） • 出身／在住 ◦ 沖縄県浦添市／沖縄県宜野湾市 • 趣味 ◦ 読書📚映画🎬ゲーム🎮カラオケ🎤娘と遊ぶこと👶 Google Pixel Gemini BigQuery データ分析基盤の要！ 日々の業務を支える良き相談相手！ Pixel 9 Pro📱Pixel Watch 3⌚Pixel Buds Pro 2🎧所有！
4. BigQuery の概要
5. BigQuery ってなに？ Google Cloud が提供する、フルマネージド なデータウェアハウス です。 特徴 : • サーバーレス : インフラの準備や管理が不要 • 高速処理 :テラバイト級、ペタバイト級の大規模データを高速に分析 • スケーラブル : データ量の増減に合わせて自動的にリソース調整 • SQL ベース :使い慣れたSQLで簡単にデータ分析 • コスト効率 : 使用した分だけ料金が発生する従量課金制 • AI連携 : Gemini in BigQuery 自然言語でSQLの生成や説明が可能
6. デモ の概要
7. 今回のデモでは、タスク管理 を題材にデータ分析を行います。 データ分析例 : • 業務効率化 : ◦ タスク管理、日報、会議データ、勤怠データ分析 • 顧客体験向上 : ◦ アンケート、Webログ、購買データ、顧客行動、問い合わせ分析 • 意思決定迅速化 : ◦ 売上、在庫、KPI データ、広告効果、市場調査データ分析 デモの分析テーマ
8. スプレッドシートのタスク管理データをBigQueryで分析します。 内容 : • 使用データ : ◦ スプレッドシートのタスク管理シート • データ取り込み : ◦ スプレッドシートを外部テーブルとして BigQuery に取り込み • 分析テーマ : ◦ タスクの進捗状況を把握し、ボトルネックとなっているタスクを特定 タスク管理データの分析
9. タスク管理シート
10. デモで使う機能 • データ準備 : ◦ データ準備機能を使用し、データの前処理を行います。 • SQL クエリ : ◦ データの抽出、加工、集計を行います。 • AI連携 (Gemini in BigQuery) : ◦ 自然言語でSQLクエリを生成します。 • クエリ結果の可視化 (Looker Studio) : ◦ クエリ結果をグラフや表で可視化します。
11. デモ：BigQuery でデータ分析
12. 1. スプレッドシートを BigQuery の外部テーブル経由で取り込む 2. BigQuery のデータ準備機能で前処理を行う 3. SQL クエリを実行して、タスクの進捗状況を分析する 4. Gemini を利用して、自然言語でSQLを生成する 5. Looker Studio で分析結果を可視化する デモの流れ 実テーブル BigQuery 外部テーブル BigQuery Google ドライブ ダッシュボード Looker 加工テーブル BigQuery タスク管理シート 参照 取り込み エクスポート 前処理 ・データ準備支援 ・SQL生成
13. 1. スプレッドシートを BigQuery 外部テーブル経由で取り込む
14. 2. BigQuery のデータ準備機能で前処理を行う
15. 3. SQL クエリを実行して、タスクの進捗状況を分析する
16. 4. Gemini を利用して、自然言語で SQLを生成する
17. 5. Looker Studio で分析結果を可視化する
18. まとめ
19. 今回のデモでは、BigQuery を使った小規模データの分析を行いました。 デモで伝えたかった 3つのポイント : • 使いやすさ : ◦ サーバーレス環境で簡単にデータ分析が始められる • 簡単さ : ◦ 複雑な処理も SQL を使えば柔軟かつ迅速に実行できる • 可能性 : ◦ AI の力を借りながらデータ分析の幅を広げられる BigQuery で、データ分析を DXの最初のステップに
20. • データ収集自動化 : ◦ BigQuery Data Transfer Service で、Google サービスや各種 SaaS、DBなど、様々なデータソースから自動収集 • データ分析を身近に : ◦ 標準 SQL で、専門知識がなくてもデータ分析を実行 • ML 活用 : ◦ BigQuery ML で、高度な予測分析や自動化を実現 • データ可視化を促進 : ◦ Looker Studio で、分析結果を分かりやすく可視化・共有 • セキュアなデータ管理 : ◦ BigQuery のセキュリティ機能で、安全にデータ分析 BigQuery で DX を推進
21. Thank You!