[レポート] What’s new and what’s next in smart analytics (Data Analytics 基調講演) – Google Cloud Next ’20: OnAir #GoogleCloudNext

2020.08.24

こんにちは、Mr.Moです。

現在、2020年7月14日から9月8日までの数週間にわたってGoogle Cloudのデジタルイベント『Google Cloud Next ’20: OnAir』が開催されています。

当エントリでは、その中から「Data Analytics」のセッションとして公開された『What’s new and what’s next in smart analytics (Data Analytics 基調講演)』の内容をまとめてみたいと思います。(独自の解釈なども含まれると思いますのであらかじめご了承ください)

ポイント

Data Analytics基調講演のポイントとしては下記だったのではないかと思っております。

  • マルチクラウドな戦略
  • より柔軟な分析の選択肢
  • 信頼性の高い分析プラットフォーム

それでは下記以降で基調講演の内容を記載してまいります。まずは導入的なお話。

導入の話

世界の情報を管理・整理することは、Googleのミッションステートメントです。

過去20年にわたりGoogleは製品を多く提供し、その製品およびユーザをサポートするための強力な分析プラットフォームを構築してきました。

この分析プラットフォームはデータ収集から分析、可視化まで総合的にサービスとして提供しているものです。誰でも使用することが可能です。

非常にエキサイティングな機能が随時追加されており、昨年も多くのサービスが生まれました。 Lookerが新しく加わったことについても非常に嬉しく思っています。

しかし、上記のような優れたツール・サービスだけでは分析は成り立ちません。データが必要です。 そのためGoogleはユーザがデータをすぐに利用できるような状態になることに力を入れています。

これには、Google Analytics、検索トレンド、マップ、モビリティデータなどのさまざまなGoogleデータソース、Google Cloud内のさまざまな運用データベースからのデータ(Cloud SQL、Bigtable、Firebase)、Salesforce、Adobe、SAPなどのSaaSやサードパーティアプリケーションなどの外部ソースからのデータなどが含まれます。

価値あるデータをすぐに利用でき分析のニーズを満たすことが Googleのクラウドを利用する大きな理由です。

優れたツールやデータがあっても、それをどうやってビジネスの成果に変換し迅速に実行するのでしょうか?

そこでソリューションの出番です。 Googleでは一般的なユースケースをソリューションのブループリントとして体系化しています。

ユーザはこのブループリントを使って短期間でカスタム・アプリケーションやソリューションを構築することが可能なんですね。

ソリューションはGoogleにとって優先度の高い、大きな投資分野です。

以上、導入のお話でした。ここからは注目の今後の戦略についてです。

今後の戦略について

Googleのビジョンは、エンタープライズクラスのアナリティクス プラットフォームを構築することです。

そして、我々のプラットフォームは、オープンで、インテリジェントで、フレキシブルなものにしたいと考えています。

オープンについて

ユーザは、クラウドに簡単に移行し、必要に応じて移行できるようなポータビリティ性を求めています。 ハイブリッドやマルチクラウドへの対応を求めているのです。

とある調査では、複数のクラウドを利用しているユーザがかなりの割合でいるような結果が出ており、Googleもマルチクラウドに将来性を見て強く推し進めています。

そのため、Lookerが我々の一員に加わったことは大変嬉しい出来事で、なぜならLookerは、Google、AWS、Azure、そしてオンプレミスでも動作する、まさにハイブリッドでマルチクラウドなBIプラットフォームだからです。

Lookerは、クラウドとオンプレミスをまたいで、インタラクティブなダッシュボード、カスタム・ワークフロー、アプリケーションを構築することができます。

また、BigQuery Omniの導入も本当に楽しみです。

BigQueryをAWS、Azureで利用したかったユーザの皆さんの願いがついに叶うと思ってください。

まずはAWSをサポートし、Azureもすぐに対応する予定です。

BigQuery Omniではデータがどこにあるかに関係なく、使い慣れたBigQuery UIと標準SQLを使ってクエリを実行できるようになります。

Anthosを搭載した、初のフルマネージドマルチクラウドデータウェアハウスで、Googleはデータのサイロ化を解消していきます。

インテリジェントについて

誰もがAI/MLを活用したいと考えていると思います。 Googleは世界で最も先進的なAI/ML技術を保有しており、シームレスにAI/MLを分析に活用できています。

例えばBigQuery MLがあります。これは、標準SQLを使ってカスタムな機械学習モデルを構築することことができます。

これをさらに進めていて、これらのモデルを使って、レコメンデーションシステム、顧客セグメンテーション、異常検知、予測など、実際のビジネス上の問題を解決するソリューションを構築しています。

異常検知の例でいうと、金融業界では不正な株式取引や送金を検知したり、通信事業者では送信者と受信者のペア間の全てのトラフィックパターンを検知したりと様々な業界での利用例がありますね。

フレキシブルについて

ユーザは異なる業界にいます、そして異なるユースケース、異なるビジネスモデルを持っています。 我々の製品には多様な選択肢と柔軟な使用方法が求められているのです。

例をあげていきましょう。

多くのユーザがBigQueryを使用していますがそのユースケースも多様で、アクセスや分析のパターンも異なります。

例えば、データサイエンティストであれば、BigQueryに保存されているデータにAPIを使って直接アクセスしたいと思っています。

データアナリストはSQLインターフェイスを好みますし、ビジネスアナリストはLookerやTableauなどのお気に入りのBIツールを使ってBigQueryにアクセスしますね。

そこでユーザが求めている柔軟性として、BigQueryに自然言語のインターフェースを追加しました。 Data QnAと言いますが、とてもエキサイティングです。

コールセンターのエージェント、証券取引所のトレーダーなど、すべてのビジネスユーザーがBigQueryの力を利用できるようになります。 まさにアナリティクスの真の民主化です。

さて、色々な話をしてきましたが、それらはプラットフォームが信頼できるものでなければ意味がありませんね。

我々は可用性を重視しており、この度BigQueryのSLAを99.99%保証することを発表しました。 これは業界最高水準の提供です。

我々のプラットフォームは、金融や医療などの規制業界で求められる最も要求の厳しいワークロードやコンプライアンス、ガバナンス制御の要件を満たすスケーラビリティとセキュリティを提供しています。

ですが、当社の信頼性が実証された最大の証はお客様が当社のサービスを採用していただいていることにつきます。

大企業だけではなく世界中の大小さまざまなお客様が我々のサービスを利用しています。

まとめ

BigQueryの話がかなりの割合をしめていました。業界最高水準の分析プラットフォームサービスを提供していくにあたり、やはりこのBigQueryを中核にすえて戦略を推し進める意向が垣間見える感じでした。当エントリでは扱いませんでしたがData Analytics基調講演の後半は顧客事例を交えての解説がありますので、そちらも見ていただければと思います。

次に視聴する予定の「What’s new in BigQuery, Google Cloud’s modern data warehouse」の動画でBigQueryのUpdate情報を聞けるのがより楽しみになる基調講演内容でした!