クラウドにおけるデータエンジニアリング、DWH構築からBIの実現方法の概略

はじめに

近年、クラウドの普及に伴い、データエンジニアリングやDWH（データウェアハウス）構築、そしてBI（ビジネスインテリジェンス）ツールによるデータ分析・可視化が注目を集めています。本記事では、AWSやGCPを始めとするクラウドサービスを活用したデータエンジニアリングの概要と、DWH構築からBIの実現方法について解説します。

以下の公式サイトは、本記事を理解するのに役立つ情報を提供しています。

• AWS: https://aws.amazon.com/jp/
• GCP: https://cloud.google.com/

クラウドにおけるデータエンジニアリング

クラウドサービスを活用したデータエンジニアリングでは、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率性が重要なポイントとなります。AWSやGCPでは、以下のようなサービスを組み合わせることで、効率的なデータ処理基盤を構築できます。

AWS

• Amazon S3: スケーラブルなオブジェクトストレージ
• Amazon Kinesis: リアルタイムデータストリーミング
• AWS Glue: フルマネージド型のETL（Extract, Transform, Load）サービス
• Amazon Athena: サーバーレスのインタラクティブクエリサービス
• Amazon QuickSight: フルマネージド型のBIサービス

GCP

• Google Cloud Storage: スケーラブルなオブジェクトストレージ
• Cloud Pub/Sub: リアルタイムメッセージングとストリーミング
• Cloud Dataflow: フルマネージド型のデータ処理パイプライン
• BigQuery: フルマネージド型の分析データウェアハウス
• Data Studio: BIと可視化のためのツール

これらのサービスを適切に組み合わせることで、データの取り込み、処理、保存、分析までを一貫して行うことができます。

DWH構築

クラウド上でのDWH構築では、フルマネージド型のサービスを活用することで、運用負荷を大幅に削減できます。代表的なサービスとして、以下のようなものがあります。

AWS

• Amazon Redshift: フルマネージド型の列指向データウェアハウス
• Amazon Athena: S3上のデータに対してSQL

クエリを実行可能なサーバーレスサービス

GCP

• BigQuery: フルマネージド型の分析データウェアハウス

これらのサービスは、自動的にスケーリングや最適化を行ってくれるため、ユーザーは分析に集中することができます。また、サーバーレスアーキテクチャを採用することで、コスト効率性も高くなります。

BIの実現

DWHに格納されたデータを分析・可視化するためには、BIツールを活用します。クラウドサービス上では、以下のようなBIツールが提供されています。

AWS

• Amazon QuickSight: フルマネージド型のBIサービス
• OpenSearch: オープンソースのデータ分析・可視化プラットフォーム

GCP

• Data Studio: BIと可視化のためのツール
• Looker: エンタープライズ向けのBIプラットフォーム

これらのBIツールを使うことで、データの可視化やダッシュボードの作成、レポート作成などが容易に行えます。また、クラウドサービスと連携することで、リアルタイムなデータ分析も可能になります。

TIPS

• Amazon AthenaとBigQueryは、どちらもサーバーレスのインタラクティブクエリサービスですが、コスト構造が異なります。使用頻度やデータ量に応じて適切なサービスを選択しましょう。
• マルチクラウド環境では、各クラウドサービスの特徴を理解し、適材適所で活用することが重要です。

サービス項目	AWS	GCP	Azure	Alibaba Cloud
提供元	Amazon	Google	Microsoft	Alibaba Group
ストレージ	Amazon S3	Google Cloud Storage	Azure Blob Storage	Alibaba Cloud OSS
データストリーミング	Amazon Kinesis	Cloud Pub/Sub	Azure Event Grid	Alibaba Cloud Log Service
データ処理	AWS Glue	Cloud Dataflow	Azure Data Factory	Alibaba Cloud DataWorks
DWH	Amazon Redshift, Amazon Athena	BigQuery	Azure Synapse Analytics	Alibaba Cloud MaxCompute
BIツール	Amazon QuickSight	Data Studio, Looker	Power BI	Tableau
料金体系	従量課金制	従量課金制	従量課金制	従量課金制
無料利用枠	あり	あり	あり	あり

注記

• この表は主要なサービスのみを比較しています。各クラウドサービスには、他にも様々なサービスが提供されています。
• 料金体系や無料利用枠は、変更される可能性があります。詳細は各クラウドサービスの公式ドキュメントを参照してください。

まとめ

本記事では、クラウドサービスを活用したデータエンジニアリング、DWH構築、BIの実現方法について概説しました。AWSやGCPが提供するフルマネージド型のサービスを適切に組み合わせることで、効率的かつコスト効果の高いデータ分析基盤を構築できます。また、BIツールを活用することで、データの可視化や分析がより容易になります。クラウド上でのデータエンジニアリングは、ビジネスの意思決定を支援する上で欠かせない要素となっています。本記事が、読者の皆様のデータエンジニアリングやBI構築の一助となれば幸いです。