Google BigQuery

Google Cloud PlatformのBigQueryは、大規模データ分析のために設計された、パワフルで完全に管理されたサーバーレスデータウェアハウスです。ストレージとコンピュートリソースを分離した独自のアーキテクチャにより、複雑なインフラ管理を必要とせず、さまざまなワークロードを効率的に処理するための動的なスケーリングが可能です。従量課金の価格設定により、BigQueryはクエリを実行したデータに対してのみ課金されるため、最新のデータ分析のためのコスト効率の高いソリューションとなります。標準SQLをサポートし、機械学習、地理空間分析、リアルタイムデータストリーミングなどの高度な機能をオファーします。

BigQuery Sharing（旧Analytics Hub）を通じて、ユーザーはS&Pグローバルのデータを自社のGCPプロジェクトにシームレスに統合できます。これにより、複雑なETLパイプラインが不要になり、S&Pのデータセットへの簡単なアクセスと効率的なクエリが実現します。データは接続後すぐにクエリ可能な状態になるため、企業、データアナリスト、エンジンは常に最新の情報にアクセスできます。S&Pグローバルはデータストレージを提供し、ユーザーは分析に必要なコンピューティングリソースにのみ料金を支払います。これにより、データ統合が簡略化され、より迅速で十分な情報に基づくビジネス・インサイトが得られます。

• 多様なソースによる大規模データ分析： BigQueryを使用すると、組織は大規模な分析を実行できます。ペタバイト級のデータを数秒でクエリし、サードパーティプロバイダーを含むさまざまなソースからのデータを組み合わせて、包括的なインサイトを得ることができます。
• 最小限のインフラ管理で簡略化されたデータ分析： BigQueryを使用すると、組織は複雑なインフラストラクチャを使用せずにデータを分析できます。サーバーレスアーキテクチャにより、ユーザーはテクノロジー管理ではなくデータ分析に集中でき、生産性が強化されます。
• シームレスな統合と、すぐにクエリを実行できるデータへの迅速なアクセス：BigQueryは、S&PグローバルのデータをGCPプロジェクトにシームレスに統合し、すぐに照会できるデータにすばやくアクセスできるようにします。この統合により、高度な分析とデータモデル機能が強化され、情報に基づいた意思決定が可能になります。

Google BigQuery経由でS&Pグローバルのデータを利用することで、以下のことが可能になります：

• インサイトを加速：BigQueryを使用することで、軽快なSQLクエリが可能になり、ユーザーは分析やインサイトに即座にアクセスできます。
• ワークフローの合理化複数のデータソースやツールと容易に統合できるため、さまざまなソースからのデータを簡単に分析できます。
• コストの最適化：クエリを実行したデータに対してのみ支払いが発生するため、データ関連費用を管理したい組織にとって費用対効果の高いソリューションとなります。