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。 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。 Googleは新機能を、同社がGCPで進める「AIの民主化」の一環だと説明した。「データを活用した機械学習あるいは予測分析が、RやPythonの書ける人たちだけしかできないのでは、人材不足を解消できず、ビジネスの現場における機動的なデータ活用も妨げられる」としている。 GoogleはAIの民主化への取り組みとして、「Cloud AutoML」
ELT時代のワークフローにはData Lineage Trackerが重要になりそう | Secret Ninja Blog
ELT(Extract Load Transformation)が一般的になり、データの整形を行ったり、名寄せをしたり、非正規化をしたり、といったことをクラウドのSQLエンジン（BigQuery, Redshift, TreasureData, EMRなど）上で行うことも普通になってきた。 このときにSQLで冪等にワークフローを組むことを考えると、中間テーブルをReplaceしつつ色んな処理をするのが手っ取り早いので、 テンポラリの中間テーブルが数十といった単位で作られる様になってきた。 また、データ分析も1サービスの分析だけでなく、複数のサービスを横断して分析する必要が出ており、またその時のログを集めるにも多種多様なSaaSを利用して、収集するのが一般的になってきた。 イメージ図（SAP Hanaの資料だけれども。） Ref. https://blogs.sap.com/wp-conte
BigQueryとスプレッドシートとGASと。 - Qiita
BigQueryのフロントエンド BigQueryを使っていてフロントエンドのアプリケーションは何を使っているのか良く聞かれる。もちろん、BigQueryのwebインターフェイスでクエリを作って、CSVでダウンロードとかも良いと思うのですが、やっぱりちょっと違うなぁと。 どんなものがあるのでしょうか？ BigQueryの公式にはこんなものがありました。 https://cloud.google.com/bigquery/third-party-tools?hl=ja Tableau Googleの中の人も使ってるぐらい良いものです。 私自身も何度か使っているのですが、やっぱり良いです。ただし、複雑なことしたいなぁと思うととんでもなく遅くなったり。 後ほど書きますけど、Viewなんかで回避すれば良いし、ローカル（もしくはサーバ）にキャッシュデータを持っておけばかなり使えます。便利だし、可視化
BdashというBIツールをリリースしました - hokaccha memo
BdashというアプリケーションをElectronで作りました。 bdash-app/bdash: A simple business intelligence application. 以下からダウンロードしてインストールできます（現状まだMac版だけ）。 https://github.com/bdash-app/bdash/releases ざっくりとこんな感じのことができる。 SQLを書いて保存＆実行できる 結果を元にグラフを書ける gistで共有できる 現状で対応しているデータソースはMySQL、PostgreSQL（Redshift含む）、BigQuery 仕事でRedshiftを使って分析SQLを書くことが増えて、手元ではJupyter Notebookを使ってたんだけど、SQL書いてグラフを書くだけの用途には若干オーバースペックでもうちょっと簡単にできるといいなと思ったのがき
GitHubのすべてのオープンソースプロジェクトがGoogle BigQueryで検索可能に
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
BigQueryで150万円溶かした人の顔 - Qiita
※ かなり前の記事ですが、未だに引用されるので一応追記しておきます。タイトルと画像がキャッチーなのはちょっと反省していますが、これを見てBigQuery使うのを躊躇している人は多分あまり内容を読んでいないので気にする必要はないです。自分は当時の会社でも今の会社でも個人でも普通にBigQuery使っていて解析用データなどはBigQueryに入れる設計をよくしています。また、アドベントカレンダーだったのでネタっぽく書きましたが事前に想定できる金額です。 ※ 代役：プロ生ちゃん（暮井 慧） 巷のBigQueryの噂と言えば「とにかく安い」「数億行フルスキャンしても早い」などなど。とりわけ料金に関しては保存しておくだけであれば無視できるほど安く、SQLに不慣れなプロデューサーがクエリを実行しても月数ドルで済むなど、賞賛すべき事例は枚挙に暇がありません。 しかし、使い方によってはかなり大きな金額を使
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