BigQuery は、データを統合し、AI に接続して、一般的なデータタスクを自動化することで、探索、モデル構築、戦略的分析に貴重な時間を費やさないように設計されています。しかも、すべてが優れた価格性能比で実現されています。
Gemini を活用したエージェントを使用して手動タスクを自動化したり、独自のカスタム エージェントを構築したりできます
インテリジェント検索と、精度を高めるためにセマンティック レイヤを強化したまったく新しいエージェント エクスペリエンスで、AI を活用したイノベーションを推進します。BigQuery は、すべてのデータユーザーに組み込みの支援エージェントを提供して、データと AI のライフサイクルのあらゆる段階でワークフローを合理化します。これにより、より大きなデータの課題と機会の解決に集中できるようになります。
“Gemini in BigQuery は、当社のクエリ生成プロセスを変革しました。BigQuery へのインテグレーションにより、SQL テンプレートを簡単に生成できるようになったため、重要な ML モデルのモニタリング クエリを含む、ラベルと特徴量エンジニアリングの効率が向上しました。Gemini は複雑なデータ構造を理解し、正確なクエリを実行できるため、ワークフローがこれまで以上にスムーズかつ迅速になりました。”
Julo、最高データ責任者、Martijn Wieriks 氏
管理された安全なデータの単一コピーに複数のエンジンを適用
BigQuery は、SQL、Spark、Python などの複数のエンジンを単一のプラットフォームにまとめ、管理対象のマルチモーダル データの単一コピーで実行できます。共有ランタイム メタデータのユニバーサル カタログとメタストアにより、すべてのエンジンとストレージ タイプにわたる統合されたセキュリティ管理とガバナンス制御が可能です。Apache Iceberg のサポートも含まれます。
“「BigQuery と Vertex AI により、当社のデータと AI がすべて単一のプラットフォームに統合されます。これにより、お客様からのフィードバックに対する対応方法が、長時間の手作業から数秒で完了するシンプルな自然言語クエリへと変化し、お客様の分析情報を数か月ではなく数分で取得できるようになりました。」”
TJ Allard 氏、Mattel のリード データ サイエンティスト
データと AI のプラットフォームが柔軟性、スケーラビリティ、そして絶えず変化する技術環境への適応性を維持できるようにする
BigQuery のオープン性により、組織は柔軟性とスケーラビリティを実現できます。Google Cloud のオープンソース、オープン標準、AI へのコミットメントにより、お客様は最適なソリューションを選択できます。Apache Spark などの OSS エンジン、Apache Iceberg などのオープン フォーマット、AI モデルを活用できます。
“当社は今、Google Cloud のレイクハウス スタックを使用して、データと AI の統合基盤を構築しています。そこでは、患者、医師、看護師にとって最良のエクスペリエンスを築くため、BigQuery と BigLake を使いあらゆる種類や形式のデータを単一のプラットフォームで安全に発見、管理します。”
- HCA Healthcare 社、最高分析責任者、Mangesh Patil 氏
すべてのデータを業界をリードする AI に接続
BigQuery は、データと AI の統合エクスペリエンスを提供することで、データ分析を簡素化します。Google の最新の AI モデルを使用して、マルチモーダル データ分析などを実行できます。BigQuery は、データ ガバナンスとセキュリティが組み込まれた、最適な価格とパフォーマンスで、選択したエンジン（SQL、Python、Spark）を使用してマルチモーダル データを管理するシンプルさとスケーラビリティを備えています。
“オブジェクト テーブルを備えた新しいインポート モデル機能により、最先端の Pytorch ビジョンモデルをインポートして画像データを処理し、BigQuery を使用して果樹園内の温度予測を向上させることができます。さらに、新しいリモートモデル機能により、パイプラインを大幅に簡素化し、保守性を向上させることができます。”
Sarah Overduin 氏、Semios 社データ サイエンティスト
リアルタイム データの可能性を最大限に引き出します。
AI には多くの場合、リアルタイム データが必要ですが、BigQuery にはそのような機能が組み込まれています。BigQuery の継続的クエリによるSQL ベースの簡単なストリーミングから、人気の オープンソース Kafka プラットフォーム向けのマネージド サービス、Iceberg をサポートする Dataflow による高度なマルチモーダル データ ストリーミングまで、リアルタイムのデータと AI の連携を実現できます。
“高スループットで低レイテンシのストリーミング プラットフォームを実装することは、当社のビジネス、開発者、コマンド センター チームにカーディナリティの高い分析を提供するために不可欠です。Dataflow のインテグレーションにより、エンジニアリング チームは、paypal.com を 24 時間 365 日モニタリングできる強力なプラットフォームを利用できるようになり、消費者や販売者に対しても高い可用性を確保できるようになりました。”
PayPal、オブザーバビリティ プラットフォーム担当アーキテクト Varun Raju 氏
エージェントの/代理人の
Gemini を活用したエージェントを使用して手動タスクを自動化したり、独自のカスタム エージェントを構築したりできます
インテリジェント検索と、精度を高めるためにセマンティック レイヤを強化したまったく新しいエージェント エクスペリエンスで、AI を活用したイノベーションを推進します。BigQuery は、すべてのデータユーザーに組み込みの支援エージェントを提供して、データと AI のライフサイクルのあらゆる段階でワークフローを合理化します。これにより、より大きなデータの課題と機会の解決に集中できるようになります。
“Gemini in BigQuery は、当社のクエリ生成プロセスを変革しました。BigQuery へのインテグレーションにより、SQL テンプレートを簡単に生成できるようになったため、重要な ML モデルのモニタリング クエリを含む、ラベルと特徴量エンジニアリングの効率が向上しました。Gemini は複雑なデータ構造を理解し、正確なクエリを実行できるため、ワークフローがこれまで以上にスムーズかつ迅速になりました。”
Julo、最高データ責任者、Martijn Wieriks 氏
統合
管理された安全なデータの単一コピーに複数のエンジンを適用
BigQuery は、SQL、Spark、Python などの複数のエンジンを単一のプラットフォームにまとめ、管理対象のマルチモーダル データの単一コピーで実行できます。共有ランタイム メタデータのユニバーサル カタログとメタストアにより、すべてのエンジンとストレージ タイプにわたる統合されたセキュリティ管理とガバナンス制御が可能です。Apache Iceberg のサポートも含まれます。
“「BigQuery と Vertex AI により、当社のデータと AI がすべて単一のプラットフォームに統合されます。これにより、お客様からのフィードバックに対する対応方法が、長時間の手作業から数秒で完了するシンプルな自然言語クエリへと変化し、お客様の分析情報を数か月ではなく数分で取得できるようになりました。」”
TJ Allard 氏、Mattel のリード データ サイエンティスト
フレキシブル
データと AI のプラットフォームが柔軟性、スケーラビリティ、そして絶えず変化する技術環境への適応性を維持できるようにする
BigQuery のオープン性により、組織は柔軟性とスケーラビリティを実現できます。Google Cloud のオープンソース、オープン標準、AI へのコミットメントにより、お客様は最適なソリューションを選択できます。Apache Spark などの OSS エンジン、Apache Iceberg などのオープン フォーマット、AI モデルを活用できます。
“当社は今、Google Cloud のレイクハウス スタックを使用して、データと AI の統合基盤を構築しています。そこでは、患者、医師、看護師にとって最良のエクスペリエンスを築くため、BigQuery と BigLake を使いあらゆる種類や形式のデータを単一のプラットフォームで安全に発見、管理します。”
- HCA Healthcare 社、最高分析責任者、Mangesh Patil 氏
インテリジェント
すべてのデータを業界をリードする AI に接続
BigQuery は、データと AI の統合エクスペリエンスを提供することで、データ分析を簡素化します。Google の最新の AI モデルを使用して、マルチモーダル データ分析などを実行できます。BigQuery は、データ ガバナンスとセキュリティが組み込まれた、最適な価格とパフォーマンスで、選択したエンジン（SQL、Python、Spark）を使用してマルチモーダル データを管理するシンプルさとスケーラビリティを備えています。
“オブジェクト テーブルを備えた新しいインポート モデル機能により、最先端の Pytorch ビジョンモデルをインポートして画像データを処理し、BigQuery を使用して果樹園内の温度予測を向上させることができます。さらに、新しいリモートモデル機能により、パイプラインを大幅に簡素化し、保守性を向上させることができます。”
Sarah Overduin 氏、Semios 社データ サイエンティスト
リアルタイム
リアルタイム データの可能性を最大限に引き出します。
AI には多くの場合、リアルタイム データが必要ですが、BigQuery にはそのような機能が組み込まれています。BigQuery の継続的クエリによるSQL ベースの簡単なストリーミングから、人気の オープンソース Kafka プラットフォーム向けのマネージド サービス、Iceberg をサポートする Dataflow による高度なマルチモーダル データ ストリーミングまで、リアルタイムのデータと AI の連携を実現できます。
“高スループットで低レイテンシのストリーミング プラットフォームを実装することは、当社のビジネス、開発者、コマンド センター チームにカーディナリティの高い分析を提供するために不可欠です。Dataflow のインテグレーションにより、エンジニアリング チームは、paypal.com を 24 時間 365 日モニタリングできる強力なプラットフォームを利用できるようになり、消費者や販売者に対しても高い可用性を確保できるようになりました。”
PayPal、オブザーバビリティ プラットフォーム担当アーキテクト Varun Raju 氏
