非公開ユーザー
人材|ITアーキテクト|1000人以上|導入決定者|契約タイプ 有償利用
企業所属 確認済
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データウェアハウス構築の定番ツール
その他 データ分析で利用
良いポイント
過去にオンプレHadoopでのDWHの開発・運用にも携わっていた頃は、ハードウェアのメンテも含め労力がかかっていました。
クラウドベースのBigQueryを使うようになってから、集計の処理能力や管理面での利便性が飛躍的に上がりました。
柔軟にUDFが追加できることや、BigQuery MLで簡易的な機械学習モデルも実装できることも魅力です。
改善してほしいポイント
従量課金なので、誤って膨大なスキャン量を消費してしまうと、高額な請求が来ます。
ユーザー単位の利用量の制限がもう少し柔軟に設定できると、安全に利用できるかもしれません。
どのような課題解決に貢献しましたか?どのようなメリットが得られましたか?
従来のDWHより少人数で運用できています。
障害が発生した際も、旧基盤では1人日復旧作業にかかっていましたが、1時間程度で復旧できるようになりました。
また、クエリの実行スピードが速いので、本質的な分析業務に集中できます。
hadoopのhiveで1時間以上かかっていた集計が、BigQueryですと数分程度で終わるようになりました。
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