Google Cloud カスタマー エンジニアリング データ アナリティクス スペシャリスト
データ分析を加速する BigQuery 性能最適化のポイント 複数のベンダーで主にデータ プラットフォーム製品、サービスのプリセールス エンジニアとして PoC やソリューションの提案等を経験して、現在はデータ アナリティクス スペシャリストとしてお客様のデータ分析基盤の課題を解決できるよう日々活動中です。
※ プロフィールの引用元は「Google Cloud Next Tokyo ’23」になります。
※ 登壇者情報には同姓同名も含まれている場合があります。
※ 詳細は以下の一覧をご確認ください。
DAY 2 基調講演
データウェアハウス移行の悩みを解決する BigQuery マイグレーションサービス
BigQuery Migration Service を利用することでアセスメント、SQL 変換、データ転送、データ検証などデータウェアハウス移行に伴う様々な作業の工数やリスクを低減して、移行を加速しデータ分析を始めるまでの時間を短縮することができます。本セッションでは移行フレームワークとともに BigQuery Migration Service がどのように移行の支援ができるかをご紹介します。
改めて学ぶBigQueryの特徴とそれを支えるアーキテクチャ
BigQueryがリリースされてから10年以上が経ち、性能や拡張性など早さの面だけでなくデータ分析基盤に求められる多くの新しい機能が追加され進化してきました。このセッションでは改めて現在のBigQueryの特徴を基本的なところから、それを支えるアーキテクチャや機能面についても詳細についてご紹介します。
BigQuery のアーキテクチャから紐解く DX 時代のエンタープライズ DWH とは
データの価値の重要性は古くから認識されていながら今なおデータのサイロ化など多くの課題があり DX を推進する上での大きな障害となっています。これらは主にデータ統合により求められる性能、拡張性、可用性、セキュリティなどの様々な要件に対応できないデータウェアハウスに起因しています。このセッションでは BigQuery がどのようなアーキテクチャや機能でこれらの課題を解決できるかご説明します。
