BigQuery Studio を発表 - データから AI へのワークフローを加速するコラボレーション指向の分析ワークスペース | Google Cloud 公式ブログ
BigQuery Studio を発表 - データから AI へのワークフローを加速するコラボレーション指向の分析ワークスペース ※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 31 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 最近の調査によると、データと AI を効果的に活用している組織は、競合他社よりも収益性が高く、さまざまなビジネス指標においてパフォーマンスが向上していることが報告されています。過去 2 年間にデータと分析への投資を増やした組織は 81% にも上ります。しかし、多くの組織が依然としてデータのビジネス価値を最大限に引き出すことに苦慮しており、40% 以上の組織が、分析ツールやデータソースが異なることや、データ品質が低いことを最大の課題として挙げています。 統合された、インテリジェントでオープンな Google Cloud は、セキュアなデータおよ
freee：データ ウェアハウス構築に BigQuery を採用することで、5 ～ 10 倍のパフォーマンスと運用性、利便性を向上 | Google Cloud 公式ブログ
freee：データ ウェアハウス構築に BigQuery を採用することで、5 ～ 10 倍のパフォーマンスと運用性、利便性を向上 個人事業や中小企業などのスモール ビジネスに携わるすべての人が、自由に自然体で経営できる環境をつくるための「統合型経営プラットフォーム」を開発、提供する freee株式会社（以下、freee）。2013 年 3 月にクラウド会計ソフト「freee」をリリースすると同時に、エンジニア主導でデータ基盤を活用し、ユーザーの事業拡大を支援してきました。このデータ基盤が 10 年を経て、パフォーマンスや運用性、利便性に課題が生じたことから刷新を決定。新しいデータ基盤の中核に BigQuery が採用されています。このプロジェクトについて、プロダクト基盤本部の 2 名に話を伺いました。 利用しているサービス： BigQuery、Cloud Storage、VPC Serv
ゲームにおける機械学習テストとその重要性 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 10 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。はじめに機械学習（ML）はビデオゲームの開発に欠かせません。ゲーム内の特定のアクションを予測し、特に価値の高いプレーヤーを特定してリーチすることで、結果の向上につながります。そのためには、舞台裏で起きているテストをすべて追跡する必要があります。Google Cloud は最近、Vertex AI Experiments という新機能の一般提供を発表しました。この機能を使用すれば、ゲーム会社は ML テストを追跡して、ML エンジニアリング チームとデータ サイエンス チームをまたいで分析情報やベスト プラクティスを把握できます。 このブログ投稿では、EA Sports の FIFA ビデオゲーム シリーズから人気のビデオゲームのデータセットに焦点を当てます。このデータセ
データと AI の統合により BigQuery に非構造化データ分析を提供する | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 10 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 3 分の 1 以上の組織が、データ分析と機械学習は、今後 3 年から 5 年の間にビジネスの進め方を大きく変える可能性があると信じています。しかし、データドリブンな組織はわずか 26% にすぎません。このギャップの最大の理由の一つは、今日生成されるデータの大部分が、画像、文書、動画などの非構造化データであることです。非構造化データは、全データの約 80% を占めると言われており、これまで、これらのデータは組織によって活用されないままとなっています。 Google のデータクラウドの目標の一つは、お客様があらゆる種類と形式のデータから価値を実現できるようにすることです。今年初めには、Google はデータレイクとウェアハウスを単一の管理フレームワークで統合し、BigQu
Cloud Logging のご紹介 - BigQuery を活用した Log Analytics | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 9 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ソフトウェア開発ライフサイクルにおいて、ロギングは重要な要素です。これにより、開発者はアプリのデバッグを、DevOps / SRE チームは問題のトラブルシューティングを、セキュリティ管理者はアクセスの分析を行うことができます。Cloud Logging は、大規模なログを確実に取り込み、迅速にログを見つけるための強力なパイプラインを提供します。本日、Cloud Logging の新しい機能セットである Log Analytics が、プレビュー版で利用可能になったことを発表いたします。BigQuery を活用した Log Analytics を使うことで、ログからさらに多くのインサイトと価値を得ることができます。 Log Analytics についてLog Analy
ETL 不要の Bigtable データ分析を BigQuery で実現 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 8 月 5 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 現代のビジネスで競争優位性を維持するためには、リアルタイムな分析情報の活用が非常に重要になってきています。人間による意思決定の迅速化であれ、意思決定の完全自動化が目的であれ、分析情報を得るためには、複数のデータソースを使用することが多い、ハイブリッドなトランザクション分析のワークロード実行が必要です。 BigQuery は、Google Cloud のサーバレスなマルチクラウド データ ウェアハウスです。複数ソースのデータを統合することで分析作業を簡素化します。Cloud Bigtable は、Google Cloud によるフルマネージド NoSQL データベースです。時間的制約のあるトランザクション ワークロードや分析ワークロードに適しています。 Bigtable は
ルノーはいかにして BigQuery と Dataflow を活用した産業データ プラットフォームでスケーリングと費用面の課題を解決したか | Google Cloud 公式ブログ
ルノーはいかにして BigQuery と Dataflow を活用した産業データ プラットフォームでスケーリングと費用面の課題を解決したか ※この投稿は米国時間 2021 年 8 月 27 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 当初はトレーサビリティやオペレーション効率の改善といったユースケースに対応する目的で、初めてデータ管理を工場に導入したところ、大規模な機械やオペレーションから産業データを収集するために適したソリューションを手にしたと確信しました。このソリューションのデプロイを開始した結果、収集した全データのコンテキスト化、処理、ホスティングを行うために、最先端のデータ プラットフォームが必要となりました。このプラットフォームはルノーのフットプリント全体にデプロイするためにスケーラブルでなければならず、かつ業務におけるデータ利用促進のために手頃な価格
LIXIL：BigQuery を中心としたデータ活用基盤 LIXIL Data Platform を構築、"データ活用の民主化" を推進 | Google Cloud 公式ブログ
LIXIL：BigQuery を中心としたデータ活用基盤 LIXIL Data Platform を構築、"データ活用の民主化" を推進 これまでも Google Cloud を有効活用してきた株式会社LIXIL（以下、LIXIL）。これからの新時代に向け、さまざまな先進的な取り組みを行っている同社ですが、中でも注目すべき取り組みが、BigQuery を中心としたデータ活用基盤『LIXIL Data Platform（以下、LDP）』です。"データ活用の民主化" を掲げ、2021 年 5 月に正式運用開始されたこの仕組みが、今、どのように LIXIL を変えようとしているのかを聞いてきました。 利用している Google Cloud ソリューション：スマート アナリティクス 利用している Google Cloud サービス：BigQuery、BigQuery ML、Data Catalog
Twitter、Google Cloud 用 API でツイートからインサイトを獲得 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 6 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 編集者注: Twitter はデータの宝庫と言われています。しかし、世の中で何が起きているのか、人々は今何を話しているのか、その情報をどのようにビジネスのユースケースに活かすのかを理解するために、ツイートを分析する作業には、これまで高度な技術と時間が必要でした。今はそうではありません。Twitter は最近、Google Cloud 向けの API ツールキットを発表し、デベロッパーが数分以内にツイートから大規模にインサイトを獲得できるよう支援しています。このブログは、これを実現した Twitter チームとの対話をもとに書かれています。このブログに貢献してくだった、Twitter の Prasanna Selvaraj 氏と Nikki Golding 氏に謝意を表し
Introduction to data masking | BigQuery | Google Cloud
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Introduction to data masking BigQuery supports data masking at the column level. You can use data masking to selectively obscure column data for users groups, while still allowing them access to the column. Data masking functionality is built on top of column-level access control, so you should fam
イオンリテール：年間のべ数億人のお客さまが生み出す膨大な購買データを BigQuery によって高速に分析・活用 | Google Cloud 公式ブログ
大手総合スーパー「イオン」を運営するイオンリテール株式会社（以下、イオンリテール）は、近年、さらなる成長を実現するため、より一層、データを活用した経営にシフト。総店舗数 396 店舗、年間のべ数億人というレジ通過客数から取得される膨大な購買データ、顧客データを分析、活用するためのアプリ、データ分析プラットフォームを Google Cloud 上に構築しています。その成果と今後について、この取り組みをリードした 2 人のキーパーソンに話を伺いました。 利用しているサービス： App Engine、BigQueryなど Google App Engine で 730 万ユーザーが利用するアプリを安定運用「我々の強みは、衣料品、食料品、住居、余暇、それに医薬品、化粧品も含めた生活必需品の全てを 1 万平米を越える規模の大型店舗でワンストップで揃えられること。加えて商圏や立地に適したサイズの店舗が
A handy new Google Cloud, AWS, and Azure product map | Google Cloud Blog
A handy new Google Cloud, AWS, and Azure product map Any craftsman will tell you that choosing the right tool for the job is essential for getting it done right. Cloud technologies are no different. Many cloud professionals look for the best products across vendors, but they remember ‘best’ is always subjective. It depends on highly-individualized criteria like language support, compatibility with
データ ウェアハウスを BigQuery に移行するなら、Dataform による BigQuery UDF の単体テストを実施しましょう | Google Cloud 公式ブログ
データ ウェアハウスを BigQuery に移行するなら、Dataform による BigQuery UDF の単体テストを実施しましょう ※この投稿は米国時間 2021 年 10 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 BigQuery への移行時には、BigQuery ネイティブ関数の充実したライブラリを利用して分析ワークロードを強化できます。既存の関数は、独自のユーザー定義関数（UDF）で拡張することも可能です。人間誰しもミスをするものなので、単体テストを作成して UDF が正しく動作するかを検証することをおすすめします。Dataform のコマンドライン ツールはこのニーズを満たし、すべての UDF の単体テストをプログラムで実行できるようにします。 2020 年に Google Cloud が買収した Dataform は、BigQuery
コカ･コーラ ボトラーズジャパン：約 70 万台の自動販売機の分析・機械学習による予測プラットフォーム構築を短期間で実現 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud を試す$300 分の無料クレジットと 20 以上の無料プロダクトがある Google Cloud で構築を始めよう 無料トライアル 「すべての人にハッピーなひとときをお届けし、価値を創造します」というミッションの達成を目指すコカ･コーラ ボトラーズジャパン株式会社。販売エリア 1 都 2 府 35 県に約 70 万台が展開されている自動販売機の新規設置や管理業務を効率化するためのデータ分析・機械学習プラットフォームに、Google Cloud が採用されています。データ分析の重要性や分析・機械学習プラットフォーム構築プロジェクトについて、データサイエンティストに話を伺いました。 利用している Google Cloud サービス：BigQuery、DataFlow、Vertex AI（旧 AI Platform）、Cloud AutoML 日々変化する KPI に臨
ユーザー アカウント、認証、パスワード管理に関する 13 のベスト プラクティス2021 年版 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2021 年用に更新: この投稿には、Google のホワイトペーパー「パスワード管理のベスト プラクティス」のユーザー向けとシステム設計者向けの両方の最新情報を含む、更新されたベスト プラクティスが含まれています。 アカウント管理、認証、パスワード管理には十分な注意を払う必要があります。多くの場合、アカウント管理は開発者や製品マネージャーにとって最優先事項ではなく、盲点になりがちです。そのため、ユーザーが期待するデータ セキュリティやユーザー エクスペリエンスを提供できていないケースがよくあります。 幸い、Google Cloud には、ユーザー アカウント（ここでは、システムに対して認証を受けるすべてのユーザー、つまりお客様または内部ユーザー）の作成、安全な取り扱い、
Google Cloud が Vertex AI を公開: 各種 ML ツールを統合したプラットフォーム | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 本日の Google I/O にて、マネージド機械学習（ML）プラットフォームである Vertex AI が一般提供になることが発表されました。このプラットフォームは、企業において人工知能（AI）モデルのデプロイおよび維持を迅速に行えるようにするものです。Vertex AI は、他の競合プラットフォームに比べ、モデルのトレーニングに必要なコードの行数をおよそ 80% 少なくできるのが特長です[1]。これにより、専門知識の深浅を問わず、あらゆるレベルのデータ サイエンティストや ML エンジニアが機械学習オペレーション（MLOps）を実装し、開発ライフサイクル全体を通じて効率的に ML プロジェクトを構築、管理することが可能となります。 現在、データ サイエンティストは別
BigQuery と Fivetran によるデータ パイプラインの自動化 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 金融、小売、物流など、あらゆる業種の企業はすべて、「プロダクトの市場の状況を把握するにはどうすべきか」という一般的な水平分析の課題を抱えています。この問題を解決するには、詳細なマーケティング、セールス、財務分析を行って、より広範な市場における自らの位置を理解する必要があります。こういった分析では、ビジネス運営の効率性の向上につながる分析情報を企業のデータから取り出します。また、さまざまなデータソースからデータを収集する、収集したデータを一元化されたデータ プラットフォームに統合する、レポートやダッシュボードの開発に対応した分析機能を開発するといった一般的な一連のタスクを行います。 このような課題に対する最も一般的なソリューションでは、大規模な一連のツールが必要で、それぞれ
Google Cloud、「オープンデータ API プロジェクト」に参画しオープンデータ活用を支援 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud を試す$300 分の無料クレジットと 20 以上の無料プロダクトがある Google Cloud で構築を始めよう 無料トライアル Google Cloud は、 API 管理プラットフォーム Apigee の提供を通じて、内閣官房情報技術総合戦略室が一般公開された「オープンデータ API プロジェクト」に技術協力しました。 この「オープンデータ API プロジェクト」は、全国の地方公共団体が公開されているオープンデータの活用を促進する取り組みです。全国 10 の地方公共団体が公開している新型コロナウイルス感染症関連の CSV 形式のオープンデータを Web API 化し「オープンデータ API ポータル」でカタログ化して公開されています。このプロジェクトでは、Google Cloud の Apigee をフル活用することで最小限の時間とコストでの開発を実現されま
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