フリーランス求人を探すBigQuery（ビッグクエリ）とは？初心者向けにわかりやすく解説！
様々な業界で、ビッグデータの重要性が高まっています。大量のデータを収集して解析し、マーケティングや戦略立案に役立てようとしている企業も増えていますが、ビッグデータの利用には高度なスキルが求められるため、優秀なエンジニアやデータサイエンティストの需要が高まっています。
本記事では、Googleが提供している「BigQuery」について解説します。クラウド上で利用できるデータ分析プロダクトであるBigQueryは、大量のデータを高速で処理できるサービスとして注目が集まっており、スキルを身につけられれば幅広い分野で活躍できるでしょう。
BigQueryの概要や特徴、利用方法やフリーランス向け案件の例について解説するので、BigQueryに関心のあるエンジニアの方はぜひ参考にしてみてください。
目次
BigQuery（ビッグクエリ）とは？
「BigQuery」とは、「Google Cloud Platform（通称：GCP）」で提供されているデータ分析プロダクトです。ビッグデータを高速で解析できるサービスで、数TBや数PBに及ぶ大量のデータを数十秒で処理できます。データサイエンス分野が需要を伸ばしている中で、高速で解析処理が実行できる必須のツールとして知られています。
BigQuery（ビッグクエリ）でできること
BigQueryでできることとして、主に以下が挙げられます。
- 超高速のビッグデータ処理
- API連携
- 各種Googleサービスとの連携
API連携ができるため、PythonのコードからBigQueryを実行するなど、柔軟な使い方も可能です。Googleで提供されている様々なサービスとも連携できるのも大きなメリットで、業務効率を高められます。
BigQuery（ビッグクエリ）の特徴
BigQueryには、以下のような特徴があります。
- データ処理が高速
- 専門知識がなくても扱いやすい
- GA4と連携可能
それぞれの特徴について、より詳しく解説していきます。
データ処理が高速
BigQueryの最大の特徴は、データ処理の速さです。ビッグデータが様々な分野で利用されている中で、大量のデータを処理しなければならない場面が増えていますが、本来、数TBや数PBに及ぶデータを処理するには時間がかかるものです。しかし、BigQueryを使えばそうした処理を数十秒で終えられます。そのため、データのリアルタイム解析や大規模なログ解析といったケースでもBigQueryが活躍します。
専門知識がなくても扱いやすい
「ビッグデータの処理は専門知識がないとできないのでは？」と不安な方もいるかもしれませんが、BigQueryは専門知識がなくても扱いやすいサービスです。
BigQueryはGoogle Cloud Platform上で動作するサーバーレスなプロダクトなので、データベースのチューニング作業が必要ありません。データベースに関する専門知識がなくても大量のデータ処理を実現できるのが、BigQueryの大きなメリットの1つです。
GA4と連携可能
GA4と連携できるのも、BigQueryを利用するメリットの1つです。Googleから提供されているGA4は、Webサイトへのアクセスを解析するためのツールで、Webサイト運用に欠かせません。GA4で収集したデータをBigQueryにエクスポートするのが典型的な使い方で、他のデータソースと組み合わせて分析するなど、より高レベルな分析が可能です。
なお、GA4とBigQueryを連携させるには、Google Cloudのユーザー登録が必要となります。
BigQuery（ビッグクエリ）のデータ処理が高速な理由
BigQueryはどのように高速のデータ処理を実現しているのでしょうか。BigQueryのデータ処理が高速な理由として、以下の2つの仕組みが挙げられます。
- カラム型データストアの採用
- ツリーアーキテクチャによる分散処理
カラム型データストアの採用
BigQueryは、「カラム型データストア」を採用しています。一般的なRDBMS（Relational Database Management System）ではデータを行単位で、横方向に読み込んでいます。一方、BigQueryは列単位で、縦方向にデータをまとめて読み込み保存を行います。
こうすることでクエリ（検索・更新などデータベースに対する要求）の対象となる列だけにアクセスすれば良いため、トラフィックを最小化でき、また同じ列に含まれるデータは類似性が高いことから、圧縮率を高められます。こうしたデータ保存形式により高速データ処理が実現されています。
ツリーアーキテクチャによる分散処理
BigQueryでは、ツリーアーキテクチャによる分散処理が実行されています。クライアントからクエリを受け取った「ルートサーバー」から、実際に処理を実行する多くの「リーフサーバー」に向けてクエリが広がっていきます。各リーフサーバーで並行してデータ処理が実行されるため、大量のデータも高速で処理できるのです。
BigQuery（ビッグクエリ）の料金
BigQueryの料金は、「データの保存にかかる料金」と「データの分析にかかる料金」という2つの料金の合算によって決定されます。
「データの保存にかかる料金（ストレージ料金）」は、過去90日間で変更されたデータを保存する「アクティブストレージ」では1GBあたり＄0.02、90日以上変更がない「長期保存」では1GBあたり＄0.01かかります。いずれも、毎月10GBまでは無料で利用できます。
（参考：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#storage）
「データの分析にかかる料金（分析料金）」には、「オンデマンド料金」と「定額料金」という2種類の料金モデルがあります。クエリの量に応じて料金が発生するオンデマンド料金は1TBあたり＄6.00で、毎月1TBまでは無料で利用できます。定額料金には月定額と年定額があり、1ヶ月あたりそれぞれ＄2,400、＄20,40となっています。
（参考：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja）
BigQuery（ビッグクエリ）の利用方法
BigQueryを利用するには、まず公式サイトにアクセスしてください。
プロジェクトを作成する場合、下記の手順で利用できます。
| 内容 | |
|---|---|
| 1 | 「BigQueryの無料トライアル（※）」から各種情報を入力 |
| 2 | Google Cloud Platformのトップ画面から、左上のハンバーガーメニューを開く |
| 3 | 画面上部の「My first Project」から「新しいプロジェクト」を作成 |
| 4 | 「プロジェクト名」「組織」「場所」を画面に従い入力します |
| 5 | 「作成」をクリック |
※90日間の無料トライアルとなります
BigQuery（ビッグクエリ）のフリーランス求人案件 単価目安
BigQueryは様々な分野で利用されているため、BigQueryを扱えるスキルを有しているとエンジニアとしての強みにもなるでしょう。また、将来的にフリーランスとして独立したいという場合にも、スキルを活かして高単価な案件を受注しやすくなります。
BigQueryを使ったフリーランス案件の単価目安は月70万円から90万円が相場と言えます。以下のような案件が例として挙げられます。
- データ分析基盤開発（70万円/月）
- BigQueryを用いたデータ解析（90万円/月）
- 機械学習モデルを中心としたサービス開発（70万円/月）
- FPAシステム改修・運用保守（170万円/月）
いずれも比較的高単価な案件が多いものの、BigQuery以外にもPythonやSQLをはじめとする様々な専門的スキルが要求されます。案件数も少なくはないため、高レベルなスキルがあればフリーランスとして長期的に活躍できるチャンスも十分見込めるでしょう。
BigQueryの案件について、詳しくは下記のページをご覧ください。
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