2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】ETLとBigQueryとは？

ETLとBigQueryの概要
ETLとBigQueryのPDE試験対策のポイント
- ETLアーキテクチャの設計に関するPDE試験ポイント
- セキュリティとコンプライアンスの考慮事項に関するPDE試験ポイント

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】ETLとBigQueryについて解説します。

（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

ETLとBigQueryの概要

ETLとは何か：基本概念と定義

ETL（Extract, Transform, Load）とは、データを処理するためのプロセスです。ETLのプロセスでは、まず「Extract（抽出）」でデータを異なるソースから収集し、次に「Transform（変換）」で必要に応じてデータを加工・整形し、最後に「Load（読み込み）」でデータを目的のデータベースやデータウェアハウスに保存します。ETLのプロセスはデータ分析やビジネスインテリジェンスにとって不可欠です。

ETLサービス：DataflowとDataprep

Google Cloudでは、ETLプロセスを支援するために、DataflowとDataprepというサービスが提供されています。Dataflowは、大規模なデータ処理のためのフルマネージド型サービスで、データの変換と移動を効率的に行うことができます。一方、Dataprepは、データの前処理とクリーニングに特化したツールで、データの品質を向上させるのに役立ちます。

ETLとBigQueryの組み合わせの強み

Google CloudのBigQueryは、大量のデータを迅速に分析するためのフルマネージド型のデータウェアハウスサービスです。BigQueryを使用することで、企業は膨大なデータを容易に扱い、リアルタイムでの分析や意思決定ができます。ビジネスでは、データ駆動の洞察を提供し、戦略的な意思決定を支援します。

ETLプロセスとBigQueryを組み合わせることで、データをより効率的に処理し、高度な分析が可能になります。ETLにより、異なるソースから抽出されたデータが統合され、BigQueryでの分析に適した形に変換されます。この組み合わせにより、データの価値を最大限に引き出し、ビジネスの洞察を深めることができます。