GCP データエンジニアリング (BigQuery)

BigQueryはGoogle Cloudの主力分析エンジンであり、サーバーレスでペタバイト規模のデータウェアハウスです。コンピューティングとストレージを分離し、実行したクエリに対してのみ料金が発生します。当社のデータエンジニアは、BigQuery上に本番環境のデータプラットフォームを構築し、大量のデータに対応しながら、高速なクエリパフォーマンスと予測可能なコストを実現します。運用負担なしでスケーラブルなETLパイプライン、データモデル、分析アーキテクチャを設計します。

• BigQueryデータウェアハウス — スター型スキーマの設計、パーティショニングとクラスタリングの実装、マテリアライズドビューの構成、一般的なクエリパターンの最適化。
• ETLパイプライン開発 — バッチおよびストリーム処理のために、Dataflow (Apache Beam)、Cloud Composer (Airflow)、およびDataproc (Spark) を使用して堅牢なデータパイプラインを構築します。
• リアルタイムストリーミング — BigQueryでの1秒未満のデータ可用性を実現するために、Pub/SubとDataflowでストリーミングインジェストを実装します。
• データモデリング — BigQueryの列指向ストレージに最適化された、ディメンションモデル、ゆっくりと変化するディメンション、データボールトアーキテクチャを設計します。
• データ品質 — データパイプライン全体にわたるデータ検証、鮮度監視、スキーマ進化、異常検知を実装します。
• コスト管理 — スロット予約、クエリ最適化、ストレージ階層化、ワークロードに適した料金モデルを通じてBigQueryのコストを最適化します。
• dbt統合 — BigQueryでのモジュール式SQL変換、テスト、ドキュメント作成、リネージトラッキングのためにdbt (data build tool) を実装します。

当社のデータエンジニアリングスタックは、ウェアハウジングと分析にBigQuery、ストリームおよびバッチ処理にDataflow、イベントインジェストにPub/Sub、ワークフローオーケストレーションにCloud Composer、SparkワークロードにDataproc、データレイクのステージングにCloud Storageを中心に構築されています。これは、インフラ管理を排除しつつエンタープライズグレードの信頼性を提供するフルマネージドパイプラインです。

本サービスは、分析インフラを構築または拡張するデータチーム、TeradataやOracleなどのオンプレミスデータウェアハウスから移行する企業、異なるデータソースを統合されたウェアハウスに統合する組織、またはバッチ分析と並行してストリーミングデータを処理する必要があるチーム向けです。現在のインフラストラクチャではデータ量の増加に対応しきれない場合、BigQueryベースのエンジニアリングがその課題を解決します。