データ分析をクラウドでやれば、コストは4分の1に――みずほ銀行が「BigQuery」を試して分かったこと (1/2) - ITmedia エンタープライズ
データ分析をクラウドでやれば、コストは4分の1に――みずほ銀行が「BigQuery」を試して分かったこと：実用性を測る“3つの検証”（1/2 ページ） データ分析の高度化と分析に使うデータ量の増加に伴い、オンプレミスでの環境に限界が見えてきたというみずほ銀行。分析基盤をクラウドに移すため、Google Cloud Platformを試したという同社が得た知見とは。 昨今、FinTechなどを背景に金融業界でのデータ活用が進んでいるが、同時にデータ分析の難度も大きく高まっている。WebのアクセスログやSNSでの行動など、テクノロジーの進化によって収集、分析すべきデータは増え続けており、施策の構築までも含め、膨大な工数を取られるケースも少なくない。 素早く有効な施策を打ちたいのに、分析に時間がかかり過ぎてしまう――メガバンクのみずほ銀行もそんな悩みを抱えていた。データの抽出からクレンジング、加
みずほ銀行、東京GCPリージョンで提供開始したBigQueryを使ってみた
GCPのリージョン数は、現在提供中のものが15リージョン、建設中のものが4リージョンある。国内では2016年11月に東京リージョンの提供を開始した。また、2019年中に大阪リージョンが開設される予定になっている。 今回、東京リージョンでDWHサービスのBigQueryが利用可能になった。東京リージョンを指定してBigQueryを利用する場合、BigQueryのストレージ、エンジン、分析処理に使用するコンピュータリソースはすべて東京リージョンのものになる。 Google Cloud カスタマーエンジニアの寳野雄太氏は、BigQueryをコアにしたデータ分析システムの例として、オブジェクトストレージ「Google Cloud Storage」に保管した非構造化データを、データクレンジングサービス「Cloud Dataprep」で加工し、BigQueryに投入、分析結果をBIツール「Google
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