重要度が増すデータ分析基盤「BigQuery」の費用／パフォーマンスを最適化するベストプラクティス

重要度が増すデータ分析基盤「BigQuery」の費用／パフォーマンスを最適化するベストプラクティス

あらゆるビジネス上の意思決定で中心的な役割を果たすものは「データ分析」だ。特に昨今、データ分析の重要性はかつてないほど増しているが、先行きが不透明な経済状況によって、組織は分析のツールやテクノロジーに関連する費用の最適化を迫られている。
データ分析における費用対効果を可能な限り高く維持するためにはどうすればいいのだろうか。先駆的な組織の多くが、 Google Cloud のデータウェアハウス「 BigQuery 」を活用する際に、費用とパフォーマンスの両方を最適化できるベストプラクティスを取り入れているという。
本資料では、 BigQuery を分析における利用モデル、ワークロードと容量の管理のベストプラクティスとして費用の最適化手法を解説。業界ごとのユースケースや、 BigQuery を活用する他社の事例を併せて紹介する。