BigQueryとは？自社のデータで判断できる会社になるための基本

BigQueryとは、大量のデータを集めて調べる場所です

BigQueryは、Google Cloudが提供しているデータ分析サービスです。大量のデータを保管し、必要な条件で素早く集計できます。このような場所を「データウェアハウス」と呼びます。

たとえば、GA4のアクセスデータ、広告費、問い合わせ、CRMの商談情報、売上データをまとめると、次の流れで判断できるようになります。

BigQuery自体が正しい答えを自動で決めるわけではありません。正しい計測とデータのつなぎ方を用意し、その上で自社の問いに合った集計を行います。

BigQueryを検討したい3つの悩み

GA4や広告管理画面、有料の分析ツールで必要な判断ができているなら、急いでBigQueryへ移る必要はありません。次のような悩みが続いている場合に検討します。

GA4とBigQueryは、役割が違います

GA4は、用意されたレポートですぐに状況を見るのが得意です。BigQueryは、GA4から書き出したイベント単位のデータを使い、独自の条件で調べるのが得意です。

BigQuery Exportでは、GA4が受け取ったイベントデータをBigQueryへ書き出します。GA4標準プロパティの日次エクスポートには、現在1日100万イベントの上限があります。ただし、同意状況、計測漏れ、除外設定、処理方法などにより、GA4画面とBigQueryの数字が完全に同じになるとは限りません。どちらかを無条件に正しい数字とせず、定義をそろえて突合することが大切です。

BigQueryで見つけやすくなる答え

元記事で紹介していたBtoB製造業の匿名事例では、計測を見直した結果、次の傾向が見つかりました。

事例の数値はクライアントを特定できないように調整しています。他社でも同じ結果になることを示すものではありません。

売上まで見たい場合は、CRMとの連携が必要です

GA4とBigQueryだけで分かるのは、基本的にWebサイト上の行動までです。問い合わせ後の商談、見積もり、受注、売上は、CRMや販売管理のデータとつながなければ分かりません。

ここで重要になるのが、問い合わせと受注をつなぐ共通IDです。フォーム送信時に発行した番号をCRMにも保存すると、Web上の行動と営業結果を同じ人・同じ案件として確認しやすくなります。

BigQueryの料金は、保管量と調べた量で決まります

BigQueryは、主にデータの保管とクエリ処理に料金がかかります。オンデマンド分析では、Google Cloud公式料金で毎月最初の1TiBまで無料です。1TiBを超えた分は、地域や契約通貨に応じた料金がかかります。

ただし、BigQueryの利用料が小さくても、計測設計、データ連携、権限管理、監視、レポート作成、保守には別の費用がかかります。導入費用は「クラウド利用料」と「人が行う設計・運用費」を分けて比べます。

AIはSQL作成を助けますが、確認する人は必要です

SQLは、BigQueryから必要なデータを取り出すための命令文です。現在は生成AIへ日本語で条件を伝え、SQL案を作ることもできます。そのため、最初からすべての文法を暗記する必要はありません。

一方で、AIが作ったSQLが正しい集計単位になっているか、個人情報を扱っていないか、読み取るデータ量が大きすぎないかは確認が必要です。AIは作成を速くする補助役であり、定義・権限・費用の責任者ではありません。

小さく始める4つの段階

最初からすべてのデータをつなぐ必要はありません。元記事のロードマップを、判断しやすい順番に整理すると次のとおりです。

最初にそろえたい4つの成果物

この4つがないまま高度な分析へ進むと、間違ったデータから間違った結論を出す危険があります。分析画面を作る前に、判断に使う数字が信頼できるか確認します。

実務でつまずきやすい5つの点

よくある質問

まとめ

• BigQueryは、ばらばらのデータを集め、自社に必要な答えを取り出す場所です。
• GA4だけで必要な判断ができているなら、急いで導入する必要はありません。
• 集客と売上をつなぐ、自社独自の問いに答える、外部報告を検証する場合に役立ちます。
• 最初は大きな基盤ではなく、会議で決められていないことを1つ選んで始めます。
• 分析前に、タグ、CV定義、重複、欠損、権限、個人情報、料金を確認します。