BigQuery Lens

BigQueryのコスト最適化を簡単かつ協調環境で

DoiT BigQuery Lensを使用すると、監査ログやベストプラクティスのドキュメントを参照することなく、利用状況を素早く把握し最適の洞察を得ることができます。

BQ lens

是非ご自身でお試しください

数千社を超えるDoiTのお客様が、どのようにBigQueryのコストを最適化しているかを、次のセルフデモツアーをご参照ください。

BigQueryのコスト最適化

どのテーブルをクラスタリング、またはパーティショニングするすべきか? ストレージに過剰な料金を支払っていませんか? アナリストのクエリに最適化すべき対象がありますか? BigQuery Lensを使えば、これらの質問に対する答えを得られ、データ駆動型アプリケーションの構築に専念できます。

コスト削減

効率的なスキャンのためにテーブルが整理されていること、適切な料金モデルを使用していること、クエリに過剰な支払いをしていないことを確認するために推奨事項を実装してください。

より良い洞察、迅速な意思決定

使用最適化の可能性を浮き彫りにし、より情報に基づく会話と優れたコラボレーションを実現します。

設定不要

クエリやダッシュボードを構築することなく、最も重要な活用状況の洞察を得ることができます。

コスト削減

効率的なスキャンのためにテーブルが整理されていること、適切な料金モデルを使用していること、クエリに過剰な支払いをしていないことを確認するために推奨事項を実装してください。

より良い洞察、迅速な意思決定

使用最適化の可能性を浮き彫りにし、より情報に基づく会話と優れたコラボレーションを実現します。

設定不要

クエリやダッシュボードを構築することなく、最も重要な活用状況の洞察を得ることができます。

速いダッシュボード、速い洞察

BigQuery Lensの推奨パーティショニングを実装することで、BIダッシュボードのレスポンスを速くし、同時にクエリコストを削減します。

頻繁に実行するクエリを最適化

BigQuery Lens を利用して、実行頻度を減らせるスケジュールクエリや、BI Engine を活用して最適化できるダッシュボードジョブを特定します。

不要なストレージコストの排除

BigQuery Lens を利用して、使用されていないテーブルを削除し、クラウドストレージにバックアップすることでストレージを節約します。

速いダッシュボード、速い洞察

BigQuery Lensの推奨パーティショニングを実装することで、BIダッシュボードのレスポンスを速くし、同時にクエリコストを削減します。

頻繁に実行するクエリを最適化

BigQuery Lens を利用して、実行頻度を減らせるスケジュールクエリや、BI Engine を活用して最適化できるダッシュボードジョブを特定します。

不要なストレージコストの排除

BigQuery Lens を利用して、使用されていないテーブルを削除し、クラウドストレージにバックアップすることでストレージを節約します。

速いダッシュボード、速い洞察

BigQuery Lensの推奨パーティショニングを実装することで、BIダッシュボードのレスポンスを速くし、同時にクエリコストを削減します。

頻繁に実行するクエリを最適化

BigQuery Lens を利用して、実行頻度を減らせるスケジュールクエリや、BI Engine を活用して最適化できるダッシュボードジョブを特定します。

不要なストレージコストの排除

BigQuery Lens を利用して、使用されていないテーブルを削除し、クラウドストレージにバックアップすることでストレージを節約します。

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技術的に解決困難なBigQueryの質問について

トピックの中には、あまりに微妙なニュアンスであったり、テクノロジーで解決する以前に人間によるビジネス理解が必要になるものがあります。

DoiTの支援を得ることで、BigQueryに関するどのような質問や問題も、シニアクラウドアーキテクトたちに直接相談することができます。

コンサルティング

BigQueryへのデータ移行で、データ移行戦略の設計にお困りですか? プロジェクト間でワークロードを移し、価格のアドバンテージを活用したいですか? アプローチをブレインストーミングするために、DoiTのエンジニアをタグ付けしましょう。

トレーニング

BigQuery コスト最適化のベストプラクティスセッションによるチームのスキルアップを希望しますか? DoiT の BigQuery エキスパートの協力を得て、不要なアクションやドキュメント読解をに割く時間を削減しましょう。

サポート

Datastream を使用して CloudSQL データを BigQuery に移動するのに苦労していますか? 長い応答時間がアプリに影響していますか? 迅速に火災を消し止め再発を防ぐために、DoiTのBigQuery 専門家の支援を活用しましょう。

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関連資料

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