生成AI機能
データ分析
BigQueryは生成AIやAIエージェント活用可能な自律型データ分析基盤
生成AI機能満足度
5.0
1

BigQueryの評判・口コミ 全21件

time

BigQueryのユーザーレビュー・評価一覧

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一丸 大輔

ビット・クルー株式会社|ソフトウェア・SI|ITコンサルタント|20人未満|導入決定者

企業所属 確認済
投稿日:

大規模データでも非常に処理が早い

DWH(データウェアハウス)で利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

かなりの大規模なデータの処理をした場合でも、レスポンスがとても早くデータ解析を手早く実施する事ができる点です。

改善してほしいポイントは何でしょうか?

特段なく満足しておりますが、主観ですがUIが少し使いにくいと思いました。しかし、ベータ版ではありますが新UIが出ており改善はできていると思います。

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

大きなデータをSQLで抽出、解析をしたい時に自前のマシンだとレスポンスに相当な時間が掛かっていました。しかし、こちらを使う事でレスポンスが相当早くなった為、手早く解析ができるようになりました。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット|システム分析・設計|300-1000人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済 利用画像確認
投稿日:

SQLライクに活用できるユーザー行動分析ツール

その他 データ分析で利用

良いポイント

GAで取得できたユーザー行動データのローデータを
SQLライクに取り出すことができる。

Spreadsheetと連携することにより、
簡易的なBIツールとして社内展開することも可能。

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非公開ユーザー

ソフトウェア・SI|社内情報システム(企画・計画・調達)|300-1000人未満|IT管理者|契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日:

SQLに対抗無い方なら文句無しに便利です

その他 データ分析で利用

良いポイント

優れている点・好きな機能
・高機能で低コスト
・GCPのあらゆるデータを利用可能
その理由
・とにかく安い。ミドルレンジのビジネスであれば、無料枠の中で利用できるので、実際無料に近い。それなのに、処理速度がめちゃくちゃ速い
・GCSやCloudSQLをデータソースとして利用していますが、GCPやAWSのデータを使用できる。GCPのデータならコストゼロで利用可能

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Takagi Tomohiro

Takagi Tomohiro

Retty株式会社|情報通信・インターネット|営業・販売・サービス職|100-300人未満|ユーザー(利用者)|契約タイプ 分からない

企業所属 確認済
投稿日:

データ分析には欠かせない

その他 データ分析で利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

大規模データを素早く処理するには非常にオススメ。GSuiteを利用している場合は簡単にスプレッドシートをデータソースにできたりと、非エンジニアでも非常に操作しやすい。

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生成AI機能レビュー掲載

非公開ユーザー

情報通信・インターネット|経営・経営企画職|20人未満|導入決定者|契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日:

エンジニアも非エンジニアも使いやすい

DWH(データウェアハウス)で利用

良いポイント

自社独自のデータについて、DWHとして活用しています。各ツールなどでバラバラになっていたデータをまとめて管理し、統合しながら解析をしたいと思ったとき、BigQueryは非常に使いやすいです。
最初は無料で使えるため、ちょっと使ってみて検証してみることもできますが、そもそもが使いやすいのでかなりいいです。
Looker StudioをBIツールとして使っていますが、BigQueryとの連携はさらに楽なため、DWHとして最適だなと思います。

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非公開ユーザー

株式会社ココナラ|情報通信・インターネット|プロジェクトマネージャ|100-300人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

ビッグデータ分析に欠かせないツール

DWH(データウェアハウス)で利用

良いポイント

優れている点・好きな機能
・低コストで容量の大きいデータの呼び出しや分析が可能
・クエリも分かりやすく、簡単にビッグデータ分析ができる

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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
投稿日:

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。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット|プロジェクトマネージャ|100-300人未満|ユーザー(利用者)|契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日:

データ分析をする時に非常に便利

その他 データ分析で利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

運営しているサービスのデータ分析を行うためのビッグデータをBigQueryに格納しています。
大容量のデータでも、BigQueryで取得集計できますし、BIツールのTableauからでも連携してデータを扱えるため、ビッグデータ格納の決定版、というサービスになっている印象があります。
クエリを回す前に、予想される取得データ量を可視化してくれたり、さすがGoogle、という気の使いようです。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット|システム分析・設計|100-300人未満|ユーザー(利用者)|契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済 利用画像確認
投稿日:

データ分析で必須のツール!他ツールとの連携も◎

その他 データ分析で利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

・クエリの実行に大規模な分散処理が適用されることから、大きなデータに対してクエリを実行するのに適している。
・分析対象データをBigQueryに格納しておくと有用であることが多い。分析担当の人は、SQLの知識を身につけておけば、エンジニアに頼らなくても分析ができる。クエリの出力結果は様々な形式で出力することができて、例えばスプレッドシートに出力してグラフを描画したり、csvで出力後にダウンロード、エクセルに取り込むことができる。
・API経由で様々なオペレーションを実行可能で、分析基盤の自動化ができる。アプリのデータをCloud Dataflowで加工後にBigQueryに取り込むなどのデータ基盤が例として考えられる。

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非公開ユーザー

株式会社イー・エージェンシー|ソフトウェア・SI|解析・シミュレーション|100-300人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

ビッグデータを高速に処理できる

その他 データ分析で利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

集計の時間がとにかく早いです。数百GBほどのデータでも簡単な集計なら数分で終わります。
料金も計算量ベースではなく、参照するデータのサイズで計算されるので計算がしやすいです。

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