BigQueryとは？大量データを高速に分析できるGoogleのデータ基盤

はじめに

複数のWebサイトやサービスをGA4やSearch Consoleで計測していると、データが各ツール・各プロパティに分散し、「全体を横断して見たい」ときに意外と手間がかかります。

弊社の場合、複数のECサイトを管理していることもあって、GA4のプロパティを毎回サイト毎に切り替えながら分析・データ集計を行っていたのですが非常に効率が悪い状態です。

そこで弊社が導入を進めているのが、Google Cloud の BigQuery です。
本記事では、まず「BigQueryとは何か」という概要を整理します。

BigQueryとは

BigQueryは、Google Cloudが提供するフルマネージドのデータウェアハウス（データ分析基盤）です。サーバーの構築や運用を意識することなく、大量のデータを SQLで高速に集計・分析 できます。
数億〜数十億行といった大規模データでも、短時間で結果が返ってくるのが大きな特徴です。

主な特徴

• サーバーレス：インフラの用意や管理が不要。データを入れてSQLを書くだけで使える。
• 集計が速い：列指向ストレージを採用しており、大量データの集計に強い。
• スケーラブル：データ量が増えてもペタバイト級まで対応できる。
• 標準SQL：使い慣れたSQLでそのまま分析できる。
• Googleサービスとの親和性：GA4やSearch Consoleのデータをそのまま連携（エクスポート）できる。

どんなことに使えるか

• 複数サイト・複数サービスのアクセスデータを1か所に集約して横断的に分析する
• GA4の管理画面だけではできない、生データを使った独自の集計や指標づくり
• BIツールや自社システムと連携したダッシュボードの構築

弊社でも、複数の自社サイトのGA4・Search Consoleデータを横断して見られる独自ダッシュボードの土台として、活用を始めています。

料金の考え方

BigQueryは「使った分だけ」の従量課金が基本で、クエリでスキャンしたデータ量とストレージ量に対して課金されます。

毎月一定量（クエリ1TB・ストレージ10GB）の無料枠があり、検証段階であれば無料の範囲に収まることも少なくありません。コストを抑えるコツは、必要な範囲だけをスキャンするようにクエリを書くことです。

始め方

1. Google Cloud のプロジェクトを作成し、BigQueryを有効化する
2. 分析したいデータを取り込む（GA4・Search Consoleの連携、CSVアップロードなど）
3. SQLで集計・分析する

まとめ

BigQueryは、分散しがちなデータを1か所に集め、大規模でも高速にSQLで分析できるデータ基盤です。無料枠の範囲で小さく試せるため、データ活用の第一歩として導入のハードルはそれほど高くありません。

次回以降は、実際にGA4のデータをBigQueryに取り込んで分析していく手順も紹介していく予定です。