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
BigQuery のスーパーパワーを引き出す 10 個の重要なヒント | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 1 月 29 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 私たち開発者の多くは、日中仕事をしているときはテクノロジーのヒーローといえます。たとえば SQL について知っているなら、あなたはデータをインサイトに変換できる能力を持ったヒーローです。困っている人が助けを求めてきたら、ビジネス提案書に載せるべき魔法の数字を教えて窮地から救ってあげることができます。データレイクを調べて見つけたパターンで同僚を驚かせることも。 Google Cloud のエンタープライズ データ ウェアハウスである BigQuery を使用すれば、すぐにスーパーヒーローになれます。他の誰よりも速くクエリを実行でき、テーブル全体のスキャンだって恐くありません。データセットを高度に利用可能な状態にできるので、メンテナンスの時間枠におびえる必要もなくなります。
BigQuery におけるコスト最適化の ベスト プラクティス | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2019 年 9 月 25 日に Cloud Blog に 投稿されたものの抄訳です。 あらゆる業務のデータが各所に分散する今日の状況において、データ ウェアハウスの運営、管理は厄介で手間のかかる作業となりがちです。こうしたデータの急激な増加に対応してシステムをスケーリングし、日々の運用を維持することは、これまでになく大きな課題となっています。課題はそれだけではありません。データ ウェアハウスをアップグレードするときにダウンタイムをできるだけ短くする、ML や AI に向けた取り組みを支えてビジネスニーズに応えるなどの必要にも迫られています。Google Cloud のサーバーレス、エンタープライズ向けデータ ウェアハウスである BigQuery は、インフラ管理に手間を取られず分析作業に集中できるという点が評価され、数々の企業に導入されています。 BigQuery
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