BigQuery（ビッグクエリ）とは？
BigQueryとは、Google社が提供するクラウド型のデータウェアハウスです。データウェアハウスとは直訳すると「データの倉庫」という意味になります。その名の通り、BigQueryでは様々なツールを利用して集めたデータを蓄積し、そのデータを高速で解析することもできます。ちなみにBigQueryはGoogle社が開発するツールの中でも特にGoogle Cloud Platform(GCP)のサービスの1つに分類されるものです。
GCPではBigQuery以外にも様々なツールが用意されており、複数のサービスを組み合わせることでより簡単に高度で精密な分析ができるようになっています。また、BigQueryはGoogle社が提供するサービスということで利用者の数もとても多く、それに伴ってインターネットや書籍で集められる情報の量が多いのも魅力です。
BigQueryでできること
BigQueryでできることは主にデータの蓄積と解析です。大量のデータの処理を高速でできるのがBigQueryの強みであり、GB単位はもちろん、TB(テラバイト)、さらにその上の単位であるPB(ペタバイト)単位のデータも数十秒というスピードで処理できます。
BigQueryの特徴
それでは、BigQueryには他のデータベースやデータウェアハウスと比べてどんな特徴があるのでしょうか。特徴や強みを紹介していきます。
データ処理が高速
先ほど解説したようにBigQueryはテラ・ペタ単位の大量のデータでも超高速で処理できます。BigQueryの特徴として、カラム型データウェアハウスである点が挙げられます。一般的なデータベースやデータウェアハウスはレコード型と言って行でデータを管理しています。レコード型はデータ全体を読み込まないと必要なデータを探し出せないのが難点です。それに対してBigQueryはカラム(縦)でデータを管理しています。必要なカラムのデータしか読み込む必要がないので、BigQueryでは高速でのデータ処理が可能となっています。
また、高速処理に重点を置くと拡張性の面がおろそかになってしまいます。しかし、BigQueryはツリー型でサーバーを管理していることから、処理が速くても拡張性の面でも優れています。
専門知識がなくても扱いやすい
BigQueryは元々Googleが社内用に開発した「Dremel」というツールを一般でも使えるようにしたものです。データウェアハウスを構築するには、データベースの構築やチューニングなどの知識が必要となりますが、専門性が高く、なかなか一般のエンジニアでは手が出しにくいでしょう。
特に大規模なデータを取り扱うデータベースとなると、高い技術力と経験が求められます。BigQueryの場合、GoogleCloud上で動くツールなのでサーバーが必要ありませんし、データベースのチューニングも不要です。また扱いやすいデータベースを構築するには綿密な設計が必要ですが、BigQueryでは仕様も事前に決まっているのでその必要もありません。
GA4と連携可能
BigQueryは同じくGoogle社が開発しているGoogle Analytics 4(以下GA4)と連携可能です。現代においてGoogleは最も使用されている検索ブラウザであり、Googleから集められるデータは膨大な量になります。そのため、分析ツールとしてGA4を採用している企業は多いです。BigQueryではそんなGA4と連携が無料でできるので、インターネット上でのユーザーの行動などに関連するデータを他のデータソースと合わせて分析・可視化できます。
BigQueryの求人案件
BigQuery案件のフリーランス求人動向・案件傾向
BigQueryに関連するフリーランスの求人・案件は主にデータ分析に関連するものが中心となっています。それでは特にどんな案件が多いのか、特徴を見ていきましょう。
データエンジニア
データ分析関連業務の中でも特に今需要が高くなっているのが、データ基盤を作成するデータエンジニアです。BigQueryにおいても大量のデータを分析できるように整えるデータエンジニアの需要が急増しています。データエンジニア案件で求められる経験は、BigQueryをはじめとするデータウェアハウスの構築・運用経験やGCPの使用経験など。
またモデリングの経験があるとなお良いでしょう。やはり大規模なデータを取り扱い、かつデータベースの構築経験が求められる案件は経験が豊富なエンジニアに依頼したい企業が多いので、まずは他の案件で経験を積んだ後に挑戦するのがおすすめです。
データサイエンティスト
BigQueryを使用したデータサイエンティスト案件では、BigQueryを用いた分析ツールの開発や機械学習アルゴリズムの構築などの業務を行います。どちらかというと分析よりも開発がメインとなるので、BigQueryの使用経験の他にエンジニアとしての開発経験も求められる案件が多いです。
具体的に求められるスキルを挙げていくと、PythonやRなどの機械学習に用いられる言語の他にCやJavaなどのシステム開発に用いられる言語の経験などがあると良いでしょう。
データアナリスト
BigQueryを用いた案件の中でも特に多いのがデータアナリスト案件です。データサイエンティストとデータアナリストは混同されることが多いですが、データサイエンティストはどちらかと言うとアルゴリズムの構築がメインで、それに対してデータアナリストは分析及び分析結果に基づく提案業務がメインとなります。データアナリスト案件では、BigQueryを用いた構築・分析・レポーティングとBigQuery開発における一連の業務を任されることが多いです。
そのためBigQuery関連のデータアナリスト案件に参画したいなら、分析ツールだけでなくTableauなどの可視化ツールの経験も積むと良いでしょう。
BigQuery案件の単価・年収相場
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。一般的なエンジニアの平均年収は442万円。この数字と比べるとBigQueryの案件に携わるエンジニアの平均年収は倍以上になるので、かなり高単価とわかるでしょう。現代ではビッグデータを取り扱える人材の需要が急増しているのに対して、人材の供給が追いついていません。特に構築など上流の業務ができる人材は不足している状況なので、データ分野で高年収を狙いたいならBigQueryはぜひ身につけたいスキルと言えるでしょう。
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