Specialization – Data Analytics

スケーラビリティと柔軟性

データは多くの企業の心臓部であり、データを処理する適切なツールを持つことが、企業の成功の決定要因になる可能性があります。Google Cloud Platformは、最も強力で信頼性の高いインフラストラクチャを手頃な価格で提供します。
数ペタバイトまでの大量のデータの保存は、Google の最先端のデータベースと、高速で信頼性の高い独自のプライベートネットワークによって可能になり、簡単かつ高速に機能します。さらに、Google Cloud Platform は、BigQuery などの強力な分析ツールを使用して、データを合理化し、洞察を得るための非常に優れたツールを提供します。実際、調査によると、Google の BigQuery を使用している企業は、オンプレミスのEDWと比較して最大52％のコスト削減を実現しています。

スマートで高速なデータ分析

Google Cloud Platform は、ビッグデータに最適なインフラストラクチャを提供するだけでなく、ビッグデータを最大限に活用するための適切なツールも提供します。
組み込みの機械学習機能と専用の機械学習ツールを使用すると、データから貴重な洞察を取得し、それを最大限に活用してビジネスに利益をもたらすことができます。その上、フィードされている間にライブで分析して、結果をできるだけ早く取得できます。これは、迅速に対応できる必要があるビジネスにとって重要な要素になる可能性があります。

安全なデータと接続

機密データをクラウドに保存する場合、セキュリティは一般的な懸念事項です。ただし、Google Cloud を使用すると、ハッカーの攻撃や技術的な問題が発生しやすいプライベートデータサーバーよりもデータの安全性が高くなる可能性があります。
Google Cloud を使用すると、データは複数の暗号化と、信頼性が高く安全な Google のプライベートネットワークを使用して安全に保存されます。Google は多くの国際的なセキュリティ基準に準拠しており、データがあなたのデータであり、他の誰もそのデータにアクセスできないようにします。詳細については、ここをクリックしてください。

強力なインフラストラクチャ

クラウド上のデータを操作するには、機能があり、信頼性が高く、安全なインフラストラクチャが不可欠です。Google Cloud Platform を使用すると、高度なスカラベルと高速データ分析の完璧な基盤である Google のデータセンターとネットワークにアクセスできます。

地域

通信網

強力なツール

ビッグデータを処理して最大限に活用したい場合は、適切なインフラストラクチャだけでなく、その仕事に適したツールも必要です。Google の BigQuery であるデータ分析用。

「BigQuery は、他の 3 つのクラウドベース ソリューション (AWS、Azure、Snowflake) よりも 26 ～ 34% 低い 3 年間の TCO (総所有コスト) を提供できます。」
-ESGのシニア検証アナリスト、Aviv Kaufmann

ベンチマークSQLクエリ-3つのワイルドカードを使用した1,000億行のデータ

BigQueryは25秒以内で…

… 1 TBのデータを読み取り、4TBに解凍します

オンプレミスでは、 1TBのデータを読み取るために約330個の100MB /秒の専用ハードドライブが必要になります

…それぞれ3つのワイルドカードを使用して1,000億の正規表現を実行します

オンプレミスでは、1 TBのデータを解凍し、1μ秒あたり1μ秒で1,000億の正規表現を処理するために、 3,300コアが必要になります。

…ネットワーク全体に1.25TBのデータを分散します

オンプレミスでは、1 TBのデータを解凍し、1μ秒あたり1μ秒で1,000億の正規表現を処理するために、 3,300コアが必要になります。

簡単なクエリとワンクリックでこれらすべてを実行できます
それが Google のデータ分析の力です

強力な Google Cloud サービスから選択

BigQuery

データを分析するための強力なデータウェアハウス

データ ウェアハウスである BigQuery は、Google Cloud の最も強力なサービスの 1 つであり、運用上のオーバーヘッドなしで数秒で大規模なデータ セットを分析するために使用できます。高度にスケーラブルであるだけでなく、費用効果も高く、リアルタイム分析や機械学習を活用した分析などの高度な機能を提供します。

データフロー

サーバーレス、高速、費用効果の高いデータ処理

Dataflow は、フルマネージドのデータ処理サービスであり、データを高速で合理化し、データエンジニアリングのワークロードから運用上のオーバーヘッドを取り除くことで、ビジネスとサービスの開発に集中するのに役立ちます。リソースの自動スケーリングなどの機能も、コストを削減し、コスト効率よくデータをストリーミングするのに役立ちます。

DataProc

迅速で簡単なオープンソースデータと分析

Dataprocは、オープンソースのデータと分析の処理をクラウドで高速、簡単、そしてより安全にします。DataProcを使用すると、カスタムマシンで90秒で自動スケーリングクラスターを簡単に起動し、フルマネージドのApache Spark、Apache Hadoop、Presto、およびその他のOSSクラスターを構築できます。また、自動的に拡張される使用するリソースに対してのみ料金を支払うため、費用対効果も高くなります。

Google の受賞歴のあるアプリ開発者

Cloud Aceは、Google Cloud Platform でシステムとアプリケーションを開発した経験が豊富で、あらゆる種類の開発リクエストに対応できます。実際、私たちの専門知識は2018年に Google に認められ、Google Cloud Application Development Partner of theYear を受賞しました。
企業がデータ分析のために Google Cloud を活用するのを支援する専門知識と経験により、プロジェクトの専門的なサポートを提供し、開始を支援できます。

ケーススタディ

京セラコミュニケーションシステム株式会社

Google CloudPlatform 上に構築されたエネルギーセクター向けのIoTPaaSサービスを提供します。京セラは、Google Cloud Platform でサービスを実行することにより、ますます大量のデータを処理し、BigQuery を使用してすべてのデータを効果的に分析することができます。

“Google App Engine や Big Query などの GCP が提供するサービスでは、インフラストラクチャ側に気付きませんでした。このため、アプリケーションエンジニアとして、インフラストラクチャについてあまり考える必要がないため、GCPは非常に使いやすいと感じました。”

“Big Queryは比類のない価格対パフォーマンスを誇るため、私たちが全面的に使用する不可欠なツールになっています。”

“Cloud Aceの Partner Billing Serviceは、クレジットカードでの支払いが経理部門の手続きを困難にし、GCP を使用する上での障害となったため、非常に役立ちました。”

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