Google がアナリティクス向けデータ管理ソリューション分野のリーダーに ―― 2019 年版 Gartner Magic Quadrant
Google Cloud Japan Team
※この投稿は米国時間 2019 年 1 月 24 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
企業は膨大なデータを生み出し続けており、そのようなデータを分析、保存して有意義な情報を引き出せるプラットフォームがますます必要になっています。調査や分析を専門とする Gartner のような会社は、そうした企業がクラウド データ ウェアハウス プロバイダーを評価し、比較するうえで役に立つ重要な方法を提供しています。
Gartner が先ごろ公開した 2019 年版の Magic Quadrant for Data Management Solutions for Analytics（アナリティクス向けデータ管理ソリューションのマジック・クアドラント）レポートにおいて、Google はリーダーの評価を得ました（レポートはこちらから無料でダウンロード可能）。この評価は、Google Cloud の主要データ アナリティクス プロダクトを対象としたものです。その中には、BigQuery（サーバーレスなマネージド データ ウェアハウス）、Cloud Dataproc（Spark と Hadoop のマネージド サービス）、Cloud Dataflow（ストリーミング データやバッチ データを処理）などが含まれます。以下では、レポートで分析されている Google Cloud プロダクトの特徴について紹介します。
シンプルさとスピード
BigQuery はパフォーマンスが高く、大規模データセットに対する複雑なクエリの結果を数秒で返します。BigQuery のお客様の多くは、50 TB 以上のデータが格納されたデータ ウェアハウスを運用しています（一部のお客様の場合は 100 PB 以上です）。こうしたお客様の半数以上は継続的に、もしくは 1 日の中で頻繁に、データをロードしています。これらのお客様は、インフラストラクチャをメンテナンスすることなく、サーバーレスなプラットフォームでデータの ETL（抽出、変換、ロード）、および分析を実行できることを高く評価しています。さまざまなユース ケースに対応できるサーバーレス データ ウェアハウス
BigQuery が有する大きなメリットの 1 つは、従来のデータ ウェアハウスからデータ サイエンスまで、幅広いユース ケースに対応できることです。私たちはこの 1 年、BigQuery への新機能の導入を精力的に進めてきました。こうした新機能には、財務や金融の分析に対応したデータ型のサポートや、地理空間データを扱える BigQuery GIS、BigQuery ML による機械学習機能などがあります。さらに、BigQuery はストリーミング取り込み機能を備えているため、オペレーショナル（リアルタイム）サーバーレス データ ウェアハウスに適しています。拡大するエコシステム
全体的な市場での利用拡大に伴い、Google Cloud のアナリティクス プロダクトは、急成長するパートナー エコシステムの恩恵を受け続けています。パートナー エコシステムにはサービス プロバイダーや、ビジネス インテリジェンス（BI）およびデータ統合ベンダーが含まれます。2018 年には、有力な業界ソリューションを提供する Confluent、Dell Boomi、Informatica、Looker、Reltio、Tableau、ThoughtSpot などとのパートナーシップを拡大しました。ますます多くの企業が、Google Cloud のサーバーレス データ ウェアハウスおよびアナリティクス プロダクトに価値を見いだしています。詳細については Gartner Magic Quadrant for Data Management Solutions for Analytics の全文をご覧ください（こちらから無料でダウンロードできます）。
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- By Sudhir Hasbe, Director, Product Management, Google Cloud, Google Cloud Platform
