Google Cloudは、BigQueryの新機能であるBigQuery continuous queriesのリリースを発表しました。この機能は、リアルタイムデータ分析を可能にするものです。ユーザーは、BigQueryに到着したデータを処理するSQLステートメントを実行できるようになり、常に最新のインサイトを得ることが可能になります。

BigQuery continuous queriesは、データ分析の世界に革命をもたらすものであり、企業は、金融取引の処理、不正行為の検出、顧客体験のパーソナライズなど、リアルタイムのイベントに対応できるようになります。

BigQuery continuous queriesの主な利点としては、次のようなものがあります。

* リアルタイムデータパイプラインの簡素化：使い慣れたSQL言語を使用して、複雑なリアルタイムデータの変換と分析を表現できるため、追加のテクノロジーや専門的なプログラミングスキルが不要になります。

* リアルタイムAIユースケースの活用：Vertex AIとGeminiを使用して、Googleの堅牢なAI製品とリアルタイムデータ変換を組み合わせることで、パーソナライズされたコンテンツの生成、データエンリッチメントとエンティティ抽出、異常の即時検出、イベント駆動型アーキテクチャの強化など、幅広いリアルタイムAI搭載アプリケーションを実現できます。

* リバースETLの効率化：BigQuery continuous queriesは、Pub/SubやBigtableなどの他のGoogle Cloudサービスと統合されているため、継続的なクエリの結果をPub/Subトピックに送信して、イベント駆動型データパイプラインや、リアルタイムアプリケーションサービス用のBigtableインスタンスを作成できます。また、継続的なクエリの結果は、さらに分析するために別のBigQueryテーブルに書き込むこともできます。

* スケーラビリティとパフォーマンスの提供：BigQueryの堅牢なサーバーレスインフラストラクチャによって支えられた継続的なクエリは、高いスループットと低いレイテンシで大量のデータを処理できます。

つまり、BigQuery continuous queriesは、リアルタイムイベント処理を民主化し、より幅広いユーザーが利用できるようにするとともに、企業がSQLを使用してデータの可能性を最大限に引き出すことを可能にします。