データ活用サービスの開発競争で3大クラウドがしのぎを削っている。GCP（Google Cloud Platform）の強みは、データウエアハウス（DWH）サービス「BigQuery」の性能、使い勝手の高さにある。BigQueryは大規模分散処理でこれまでライバルに先行してきた。AWS（Amazon Web Services）とMicrosoft AzureはBigQueryを意識してDWHサービスの進化を急いでいる。
企業向けシステムをターゲットにBigQueryへの移行サービスやデータ統合サービスを相次ぎ投入したGCP。AWSやAzureにとってライバルの手ごわさは増すばかりだ。
「BigQueryは広い意味でのサーバーレスが特徴。ユーザーはノードクラスターやキャパシティー、インデックスなどを管理することなく、大量データをすぐ高速に分析できる」。グーグル・クラウド・ジャパンの寳野雄太Google Cloud スペシャリストカスタマーエンジニアリング 技術部部長はBigQueryの強みをこう話す。
AWSがオブジェクトストレージ「Amazon S3」を中心に据えるのに対し、「GCPではBigQueryがデータ分析の心臓に当たる」（寳野部長）。BigQueryにデータを集めてさえおけば、ETL（Extract、Transform、Load）機能を持つ「Google Cloud Dataprep」などでデータを整形しながらBigQueryで大量データを簡単に分析できる。ユーザー企業が持つデータをGCPが総取りするシナリオに向けたキラーサービスがBigQueryなのだ。
「最近ではETLではなくELTの順番でDWHにデータをロードしてから加工する例も増えてきた」とクラウドエースの高野遼 取締役（CTO）。「BigQueryにデータをロードしてから加工するほうが楽だし、そのほうが不要なデータが入らないきれいなデータレイクを作れる」（同）とBigQuery活用のメリットを語る。
