BigQuery

Google が提供するフルマネージドのデータウェアハウス。
ペタバイト規模のデータを蓄積でき、標準SQLを利用してデータの高速な分析が可能。
外部リソースからのデータのインポートやエクスポートの柔軟に実施可能。

特徴

提供源/会社名	-
歴史	-
業界トレンド	機械学習で利用するデータだけでなく、マーケティング用のデータウェアハウスとしても利用され、BIツールと連携してマーケターに利用されるケースも増加。
情報分量	・十分・Googleの公式ドキュメントやデータ連携に関連するWen上の情報が充実
技術選定ポイント	・大規模データの蓄積と集計処理の速さ・詳細な権限設定によるデータの保護・他のGCPサービスとのデータ連携が容易・Googleデータポータルとの連携で可視化も容易、非エンジニアによる利用も増加
導入会社	-
セキュリティ	-
料金	-
技術者数	少ない。実プログラムによるデータ連携などの設計や環境構築はデータを取り扱いするエンジニアによるものが多く、経験者は多くない。
技術・導入難易度	データのインポートやエクスポートの設定や標準SQLによるデータ抽出の難易度は、データベース経験者であれば高くない。速度改善やコスト削減のための構成にはBigQuery特有の知識が必要。
採用トレンド	-
参考	https://cloud.google.com/bigquery/docs?hl=ja