16. ■ DWHにBigQueryを採用
その理由
• 無制限のストレージ
(多数の媒体データを処理できた )
• 豊富な分析関数
(複雑なSQLが簡潔に書けた)
• BigQuery Data Transfer Service
(大量のデータを簡単に移行できた )
• 他のGoogleサービスと連携
– Ads, Analytics:簡単に取り込み
– Google スプレッドシート:媒体マスター
– Data Portal:データの可視化、分析
Ads Analytics
BigQuery
Google
Data Portal
Google
スプレッド
シート
29. ■利用したGoogleのサービス/ツール一覧
名称 コンポーネント 内容
GCP BigQuery
Cloud Functions
Cloud ML etc…
システム全般で利用
Google
Workspace
Google Drive
Google スプレッドシート
ファイルの保存
簡易DBとして利用
GAS GAS 簡易アプリ、定期実行ジョブ
Google Analytics - Webサイトのアクセス解析
Google Ads - Web広告の出稿
Data Portal Data Portal データの分析・可視化
Tensorflow - 機械学習
34. ■ビジネスと技術の見極めが大事
データ ビジネスアルゴリズム システム案件
過去マイソク
On Gsuite
オビ付け物体検知 AutoML自動オビ付け
社内資料
On Google
Workspace
資料作成画像分類 AutoML+GAS販売資料自動作成
媒体+SFA
On BQ
媒体評価boosting BQ(+OSS)マーケティング分析
社内図面
On Google
Workspace
図面作成OCR+CV
CF+Vision API+
GAS (+OSS)
類似物件検索
適切な組み合わせを見極める企画力が必要