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・Ruby on RailsとReactを用いて、HR系WEBサービス開発をご担当いただきます。 ・具体的には下記の作業等に携わることが出来ます。 ‐ユーザー側機能について、新規機能の実装および既存機能の保守運用 ‐管理画面における新規機能の実装および既存機能の保守運用 ‐就活⽣に利⽤されるツール開発 ‐就活エージェントとのAPI連携 ‐会員登録機能 ‐UIおよびUX改善
案件の必須スキル
・Ruby on Railsを用いた開発経験(3年以上) ・React開発の実務経験(3年以上) ・GitおよびGitHubなどを使用したチームでの業務経験
・ECシステムのバックエンド開発に携わっていただきます。 ・主な業務内容に関しては下記の通りです ‐バックエンド部分のECシステムの開発 -プロダクトの仕様調整
案件の必須スキル
・プロジェクトを主体的にリードした経験 ・自社サービスや自社プロダクトの開発経験 ・Webアプリケーションの開発経験(5年以上) ・10万行以上、100テーブル以上などの大規模なアプリケーションの開発経験 ・オブジェクト指向言語での十分な開発経験および設計経験 ・複雑な業務ドメイン領域のモデリングや設計の経験 ・ライブラリやフレームワークの内部のコードリーディングや調査を行った経験
・ECシステムのバックエンド開発に携わっていただきます。 ・主な業務内容に関しては下記の通りです ‐バックエンド部分のECシステムの開発 -プロダクトの仕様調整
案件の必須スキル
・プロジェクトを主体的にリードした経験 ・自社サービスや自社プロダクトの開発経験 ・Webアプリケーションの開発経験(5年以上) ・10万行以上、100テーブル以上などの大規模なアプリケーションの開発経験 ・オブジェクト指向言語での十分な開発経験および設計経験 ・複雑な業務ドメイン領域のモデリングや設計の経験 ・ライブラリやフレームワークの内部のコードリーディングや調査を行った経験
・ECシステムのバックエンド開発に携わっていただきます。 ・主な業務内容に関しては下記の通りです。 ‐バックエンド部分のECシステムの開発 -プロダクトの仕様調整
案件の必須スキル
・プロジェクトを主体的にリードした経験 ・自社サービスや自社プロダクトの開発経験 ・Webアプリケーションの開発経験(5年以上) ・10万行以上、100テーブル以上などの大規模なアプリケーションの開発経験 ・オブジェクト指向言語での十分な開発経験および設計経験 ・複雑な業務ドメイン領域のモデリングや設計の経験 ・ライブラリやフレームワークの内部のコードリーディングや調査を行った経験 ・SQLを用いたデータ分析やログ解析などの業務経験
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== ・各種システムからの BigQuery へのデータパイプラインの構築・運用 ・関連部署や関連チームとのコミュニケーションが必要になります ・BigQuery上のデータウェアハウス・データマートの加工処理の構築・運用 ・現行システムから新システムへのデータ移行
案件の必須スキル
・GCP、AWS などクラウドでのデータ分析基盤の構築・運用経験 ・BigQuery の利用経験(1年以上必須) ・DWH へのデータパイプラインの運用経験 ・データベースに関する知識と SQL の利用経験 ・Python 開発経験 ・チャットコミュニケーション (Slack) が中心となるため、チャットコミュニケーションに抵抗がない方(必要に応じてMTGも実施します)
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== データ分析で金融事業における意思決定を支援していただきます。 例: ・各種KPI集計 ・ABテストのための対象ユーザーのデータ作成や実験結果の可視
案件の必須スキル
・コミュニケーション能力と論理的思考(ITスキルよりも重視) ・標準 SQL での BigQuery データ操作経験(分析関数が使いこなせるレベル) ・Eコマースの分析・インサイトレポート経験(顧客、売上、ファネル、広告効果、ABテスト等) ・GitHub 利用経験
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 店舗向け商圏分析SaaSや、コンサル、医院開業/経営コンサルティング事業を行なう企業にて、今回は、売上予測や需要可視化などのデータ分析業務に携わっていただきます。 今回はデータサイエンティストチームに入っていただき、商圏分析SaaSの売上予測や需要可視化の機械学習モデルの構築、パイプライン構築、データ分析基盤の構築などをお願いいたします。 データ抽出やデータ加工等もお願いしたいと思っており、スタートアップの為、裁量の多い現場です。
案件の必須スキル
・Python 経験1年以上 ・データ分析の経験 ・機械学習モデル構築/パイプライン構築の経験 ・データ分析基盤の構築経験 ・BigQuery、Cloud Storage、Cloud Workstation などクラウド関連の知見
・新規営業支援プロダクトの開発において、フルスタックエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - インフラ対応 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・Webアプリケーション開発経験(3年以上) ・要件定義からリリースまでの一通りのご経験 ・TypeScriptを用いたUI実装からAPI設計まで一気通貫での担当経験 ・クラウドインフラ(AWS等)やコンテナに関する基本的な経験 ・GitHub等でのコードレビューやCICDによる継続的デプロイ経験 ・スクラム開発経験 ・他部署や他職種含め円滑にコミュニケーションが取れるかつエンジニア同士では技術的な議論を論理的にできる
・営業支援プロダクトの開発において、フルスタックエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・Webアプリケーション開発経験(3年以上) ・要件定義からデプロイを一気通貫で開発した経験 ・Webアプリケーションにおける代表的な脆弱性(XSSやSQLインジェクション等)とその対策についての理解 ・コードの可読性やメンテナンス性の高い設計(デザインパターン、SOLID原則、アーキテクチャ等)経験 ・下記いずれかの言語での開発経験 -React - Vue.js -Angular ・DB設計やチューニング経験 ・アジャイル開発経験
・営業支援プロダクトの開発において、バックエンドエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・下記いずれかの言語におけるWebアプリケーション開発経験(5年以上) -Go -Python -Rust -TypeScript ・Node.jsやTypeScriptなどを用いたAPI開発、 運用経験 ・RDBやSQL(PostgreSQLなど)を活用したデータベース設計、運用経験 ・クラウドインフラ(AWS等)やコンテナに関する基本的な経験 ・開発プロセス設計や改善(アジャイルやスクラムなど)に関する経験
・生成AIを活用したプロダクト(初期フェーズ)の改善を支援していただく 下記想定業務 -仮説設計/ログの集計 ・データ分析基盤開発 -インサイト出し/プレゼンテーションの実施 -データ分析チームとしてのタスク管理、優先度づけの判断を行う -顧客折衝 -その他PJ管理に付随する業務
案件の必須スキル
・データ分析経験 ・Tableauでの開発経験 ・SQL(BigQuery)の使用経験
・大手グルメサイトにおけるデータ活用推進に携わっていただきます。 -データのビジネス活用やデータ活用文化の醸成を目指しているチームです。 ・下記のような作業を通して、データに基づいた意思決定ができる環境の整備や分析業務を推進していただきます。 -各サービス部門やビジネスサイドからの依頼に対する対応:データ抽出/集計、ダッシュボード構築など -データ基盤チームとの連携:データマート/データ管理の仕組み関連など -Tableau周辺のアカウント管理、ドキュメント作成
案件の必須スキル
・SQLとTableauを用いた集計可視化、ダッシュボード作成の経験 ・ビジネスサイドを含む関係各所との折衝経験 -要件定義、提案/報告など ・GCPの経験 ・BigQueryの経験
・TypeScriptを用いたプラットフォームの開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただく想定です。 -新機能開発や機能改善 -NoSQLからRDBへのデータベース移行 -ユーザー体験向上のためのパフォーマンスチューニング -セールスやコーポレートとの連携
案件の必須スキル
・TypeScriptを用いた開発経験(5年以上) ・REST APIやGraphQLを用いたバックエンド開発経験 ・商用サービスにおけるバックエンドの設計及び開発経験 ・商用サービスのRDB設計及び開発経験 ・テックリードやマネジメント経験
・TypeScriptを用いたプラットフォームの開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただく想定です。 -プロダクトの新機能開発 -フロントエンドからバックエンドまで幅広い開発 -新規プロダクトの開発 -ユーザー体験を向上させるパフォーマンスチューニングなどの改善・運用 -セールスやコーポレートと連携した丁寧な顧客対応
案件の必須スキル
・TypeScriptでの開発経験 ・REST APIまたはGraphQLでのバックエンド開発経験 ・ReactやNext.jsでのフロントエンド開発経験 ・バックエンド及びフロントエンドの開発経験 ・商用サービスのDB設計の経験 ・パブリッククラウドを利用した開発経験 ・バージョン管理の概念を理解し、Gitを用いたチーム開発経験
・Rubyを用いたモダンなシステム開発に携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 -設計 -開発 -テスト -運用 ・少数精鋭のチームに所属して頂き、スクラム開発を通じて継続的なプロセス改善にも取り組んで頂きます。
案件の必須スキル
・Ruby on Railsを用いた開発経験 ・アーキテクト領域の設計及び開発経験 ・RDB、NoSQLなどのデータベース知識/開発経験 ・AWS/GCPなどのクラウドサービスを使用した開発経験 ・バージョン管理システム(Git)の利用経験 ・チームメンバーと協業するためのコミュニケーション能力
・Ruby on Railsを用いて、HR系WEBサービス開発をご担当いただきます。 ・具体的には下記の作業等に携わることが出来ます。 ‐ユーザー側機能について、新規機能の実装および既存機能の保守運用 ‐管理画面における新規機能の実装および既存機能の保守運用
案件の必須スキル
・Ruby on Railsを用いた開発経験4年以上 ・フロントエンドの開発経験
全国にtoC向けシェアリングサービスを展開している企業にて オペレーションチームやデータサイエンスチームなどの関連部署と連携しながら プロダクトのグロースに向けたデータ利活用のための基盤から活用までのプロセスを担当いただく データエンジニアを募集します。 主な業務内容は下記です。 ・データの戦略、活用方法、データによる競争優位性の設計 ・Airflow, BigQuery等を利用した、データパイプラインの設計・開発と運用フローの構築 ・アプリやIoTからのログ収集やその設計 ・BIツールやデータ出力機能などの開発・運用 ・異常検知ツールによるデータ異常の検知自動化やそれに基づくインサイト提供 ・データガバナンスのポリシー設計、実装 ・社内のデータ利用状況の定量・定性分析と改善策の提案 など
案件の必須スキル
・SQLでのデータ加工経験 ・BigQuery使用経験 ・データ関連チームでの業務経験
【20代、30代が活躍中!】 ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です! 【概要】 メガベンチャー企業で運営中のギフト系ECサービスでは、 毎月数百万人がECサイトに来訪しており、クリック、購入など、 日々大量の行動ログが集まっております。 その行動ログと関係性、 年代、イベントなどシーンに合わせた情報を掛け合わせることで、 よりユーザーニーズに合ったギフト提案や、商品仕入れなど様々な形で活用しております。 今回はそのギフト系ECサイトをより多くの人にそれぞれの状況に合った ギフト提案、検索する届けられるよう10→100フェーズの開発をご担当頂きます。 【条件】 ・場所:フルリモート/都内 ・面談:Web1回 ・精算:140-180h 【開発環境】 バックエンド:PHP、Go(半々程度) フロントエンド:TypeScript(React) インフラ:AWS、GCP DB:MySQL、AmazonAurora CI/CD:Terraform、Docker、Ansible、CircleCI、GitHubActions その他:ElasticSearch、BigQuery、Memcached、Redis テックビズなら記帳代行無料!充実のサポートで安心して参画していただけます!
案件の必須スキル
・WEB開発経験7年以上 ・テックリード経験 ・BtoC向け内製サービスの開発経験
・転職サービスの事業成長に必要なデータマート作成およびモニタリング業務に携わっていただきます。 ・主に下記の業務をご担当いただきます。 - 規則に則ったデータマート、DWHの設計および作成 - Tableauを用いたダッシュボードの作成
案件の必須スキル
・Excel、スプレッドシートを用いた関数の使用経験 ・SQLを用いたデータ抽出経験 ・データ分析基盤構築におけるテーブルの設計経験 ・BIツールダッシュボード構築経験 ・Githubの使用経験
・新規営業支援プロダクトの開発において、フルスタックエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - インフラ対応 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・Webアプリケーション開発経験(3年以上) ・要件定義からリリースまでの一通りのご経験 ・TypeScriptを用いたUI実装からAPI設計まで一気通貫での担当経験 ・クラウドインフラ(AWS等)やコンテナに関する基本的な経験 ・GitHub等でのコードレビューやCICDによる継続的デプロイ経験 ・スクラム開発経験 ・他部署や他職種含め円滑にコミュニケーションが取れるかつエンジニア同士では技術的な議論を論理的にできる
・営業支援プロダクトの開発において、フルスタックエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・Webアプリケーション開発経験(3年以上) ・要件定義からデプロイを一気通貫で開発した経験 ・Webアプリケーションにおける代表的な脆弱性(XSSやSQLインジェクション等)とその対策についての理解 ・コードの可読性やメンテナンス性の高い設計(デザインパターン、SOLID原則、アーキテクチャ等)経験 ・下記いずれかの言語での開発経験 -React - Vue.js -Angular ・DB設計やチューニング経験 ・アジャイル開発経験
・営業支援プロダクトの開発において、バックエンドエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・下記いずれかの言語におけるWebアプリケーション開発経験(5年以上) -Go -Python -Rust -TypeScript ・Node.jsやTypeScriptなどを用いたAPI開発、 運用経験 ・RDBやSQL(PostgreSQLなど)を活用したデータベース設計、運用経験 ・クラウドインフラ(AWS等)やコンテナに関する基本的な経験 ・開発プロセス設計や改善(アジャイルやスクラムなど)に関する経験
製造業向けのプロダクト開発に携わっていただきます。 具体的には以下の作業を想定しております。 - プロダクトの機能追加、機能改善の企画、要件定義 - アプリケーションの設計、開発、テスト - アプリケーションのパフォーマンス計測、改善 - 技術選定含むアーキテクチャの設計 - 技術的負債の解消
案件の必須スキル
・Ruby on Railsを用いたWebアプリケーション開発経験(2年以上) ・Reactを用いた開発経験(2年以上) ・GitやGitHubによるバージョン管理システムを利用したチームでの開発経験
・不動産事業で機械学習エンジニアとし業務に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -ビッグデータを用いたコマーシャル施策に伴う作業 -大規模データを処理できるインフラの構築及び運用
案件の必須スキル
・画像処理や自然言語処理または機械学習の利用経験 ・標準SQLでのBigQueryデータ操作経験(分析関数が使いこなせるレベル) ・機械学習エンジニアとしての実務経験
・データ分析基盤およびレコメンド機能の開発支援をしていただきます。 ・具体的な作業内容は下記になります。 -データパイプラインの構築 -データマートの作成 -データの可視化 -データの活用
案件の必須スキル
・Google Cloud環境で下記いずれかの実務経験 - ビッグデータを活用したレコメンド機能の設計、開発および運用経験 - DWH、DataPipeline、ELT等の設計、開発および運用経験 ・PythonもしくはSQLの利用経験(1年以上)
不動産事業でのデータ分析支援に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 ・データ分析を用いて意思決定を支援 ‐各種KPI集計 ‐ABテストのための対象ユーザーのデータ作成や実験結果の可視
案件の必須スキル
・コミュニケーション能力と論理的思考(ITスキルよりも重視) ・標準SQLでのBigQueryデータ操作経験(分析関数が使いこなせるレベル) ・Eコマースの分析・インサイトレポート経験(顧客、売上、ファネル、広告効果、ABテストなど) ・Github利用経験
・大手カード会社向けWEBポータル拡張開発支援 ・顧客IT部門に参画しカード加盟店向けのWEBポータル拡張開発支援を行う ・GCPメインのマイクロサービス基盤上で各種サービス開発の実施 ・主にバックエンド開発メンバーとしてスクラム型(2週間スプリント)での開発を行う ・Kubernates/Dockerコンテナ上のアプリ稼働 ・クラウドネイティブな環境での開発業務 ・自動テスト、デプロイの自動化 <開発言語/環境> ・Go言語、VSCode、GCP(PubSub、Functions)、Kubernates、Docker、Terraform、Datadog、Jira、Gitlab、Confluence等 ※MacBookのゼロトラスト端末で開発を行う
案件の必須スキル
・バックエンド開発に精通しており、特定言語に強みのある方 ・単独で主体的に機能開発推進が可能な方 ・自立的に積極的なコミュニケーションを取ることが得意な方 ・コンテナ(Docker、Kubernates)を扱った実務経験 ・クラウドサービス上での開発経験(特にGCP) ・アジャイル開発環境での実務経験(特にスクラムでDev開発の経験)
業務内容: 「保育・教育施設向け業務支援サービス(SaaS)」の以下業務をご担当頂きます。 ・フロントエンドフレームワークのリプレイス ・リプレイスの品質担保のためのテスト拡充 技術環境: ・サーバーサイド:PHP / Kotlin ・フロントエンド: Vue.js / React / AngularJS / TypeScript / JavaScript ・インフラ:EC2 / Lambda / Pinpoint / Kinesis ・監視:DataDog / CloudWatch / NewRelic ・DB: Aurora(mysql) / DynamoDB / Redis ・ログ:Fluentd / FluentBit / GrafanaLoki / Athena / BigQuery ・CI/CD:GitHubActions ・IaC:Terraform / Ansible ・テスト:Gauge / Playwright / 各種ユニットテストツール ・開発手法:アジャイル / XP ・IDE:IntelliJ 場所:三田駅(フルリモート) 外国籍:応相談 ビジネスレベル、日本在住の方のみ
案件の必須スキル
・Webアプリケーション開発経験(3年以上) ・フロントエンド自動テスト作成経験 ・コミュニケーション能力があり協調性がある方
1 - 30件/全1,781件
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最高単価
170万円
最低単価
12万円
平均単価
77万円
2025年03月のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧の月額単価の平均は77万円です。BigQueryのフリーランス案件・求人一覧の年収の目安は924万円です。単価20万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は1件、単価30万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は6件、単価40万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は42件、単価50万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は94件、単価60万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は227件、単価70万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は196件、単価80万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は238件、単価90万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は136件、単価100万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は145件です。※フリーランスボード調べ(2025年03月04日更新)
2025年03月のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧の平均月額単価は77万円です。前月比で+0.3%(+0.3万円)と月単位でみるBigQueryのフリーランス案件・求人一覧の月額単価は増加傾向です。
2025年03月のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧の想定平均年収は924.5万円です。前月比で+0.3%(+3.2万円)と月単位でみるBigQueryのフリーランス案件・求人一覧の想定年収は増加傾向です。
働き方 | 割合 | 前月比 |
---|---|---|
フルリモート | 21.4% | -34.9% |
一部リモート | 74.7% | +46.9% |
常駐 | 3.9% | -11.9% |
2025年03月のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧におけるフルリモート案件・求人の割合は21.4%で前月比で-34.9%とやや減少傾向にあります。一部リモート案件・求人の割合は74.7%で前月比で+46.9%とやや増加傾向にあります。常駐案件・求人の割合は3.9%で前月比で-11.9%とやや減少傾向にあります。
■BigQueryとは BigQueryは、GoogleのフルマネージドSQLデータウェアハウスで、ペタバイト規模のデータを高速に分析することができます。BigQueryは、ストレージとコンピュートが分離されたサーバーレスアーキテクチャを採用しており、ユーザーはインフラの管理やスケーリングを意識することなく、大規模なデータ分析に専念することができます。 BigQueryの特徴として、SQLを使った簡単で迅速なデータ分析が可能なこと、ストリーミングデータの取り込みとリアルタイム分析ができること、自動バックアップとデータの高可用性が確保されていること、列指向ストレージによる効率的なデータ圧縮と読み取りが行われること、DREAMSという独自の実行エンジンによる高速なクエリ処理が可能なこと、AIを活用した自動的なデータ異常検知機能があること、BigQuery MLによる機械学習モデルの構築と予測が可能なこと、他のGCPサービスとシームレスに連携できることなどが挙げられます。 BigQueryを使ったデータ活用シナリオは、以下のようなものが考えられます。 ・ウェブサイトやモバイルアプリのログデータの分析 ・IoTデバイスから収集されるセンサーデータの分析 ・小売業におけるPOSデータの分析と需要予測 ・金融機関におけるリスク分析とマネーロンダリング対策 ・製造業におけるサプライチェーンの最適化と品質管理 ・ヘルスケア分野における臨床データの分析と創薬支援 ・公共セクターにおけるオープンデータの分析と政策立案 BigQueryを活用している世界的な企業やサービスは、Twitter、Spotify、The Home Depot、HSBC、Coca-Cola、Macy's、LUSH、Edly、Babylon Health、Fitbit、Trivago、Wix.comなど、幅広い業界に及んでいます。また、オープンソースプロジェクトやデータジャーナリズムの分野でもBigQueryが活用されており、GitHub、Stack Overflow、The New York Times、The Economistなどがその例です。 BigQueryは、従来のオンプレミスデータウェアハウスと比較して、導入の容易さ、運用の手軽さ、優れたコストパフォーマンスを実現しています。また、BigQueryは、Google Analyticsとの統合が強化されており、ウェブサイトやアプリの利用状況を詳細に分析することができます。データサイエンティストやビジネスアナリストにとって、BigQueryは魅力的なプラットフォームであり、その利用は今後さらに拡大していくことが予想されます。データ駆動型の意思決定が求められる現代において、BigQueryは企業のデジタルトランスフォーメーションを加速する重要な基盤となるでしょう。 ■BigQueryを活用するメリット この章ではBigQueryを活用するメリットについて説明します。 BigQueryを導入することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・フルマネージドのデータウェアハウスサービスのため管理負荷の低減と運用コストの最適化が可能 ・ペタバイト級のストレージと数千台規模のサーバークラスターによるスケーラビリティを確保できる ・SQLクエリによるデータ分析が可能で、データサイエンティストの生産性向上に寄与する ・Pub/Subと連携したストリーミングデータの取り込みとリアルタイム分析が行える ・BigQuery MLによる機械学習ワークロードの実行とモデルのデプロイが可能 ・データの暗号化、アクセス制御、監査ログ取得など高度なセキュリティ機能を標準で備えている ・豊富なデータ連携オプションにより、GCP内外のデータソースとのシームレスなデータ統合が実現できる BigQueryはGoogleが提供するクラウドネイティブなデータウェアハウスサービスであり、膨大なデータの保存と高速な分析処理を実現するプラットフォームとして注目を集めています。上記導入する上でのメリットを踏まえて、導入可否を検討することをおすすめします。 ■BigQueryを活用するデメリット この章ではBigQueryを活用するデメリットについて説明します。 BigQueryを導入することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・ストレージとクエリ処理に関する料金体系が複雑で利用コストの予測が立てづらい ・オンプレミスのRDBMSに慣れたユーザーにはスキーマ設計の考え方の転換が必要になる ・OLTP用途には適さずトランザクション処理を苦手とする ・ネットワーク負荷により大量データの転送に時間を要する場合がある BigQueryはメリットがBigQueryはメリットが多いですが、クラウドサービス特有の課金体系への懸念やデータ転送の課題など注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 BigQuery導入を今後検討している企業はBigQueryを活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。