【活動記録】 第22回【GCPUG女子会とのコラボ企画！】20190904

こんにちは。noteをお読みいただきありがとうございます。
web担当のishiakiです。
この記事では2019年9月4日に行われた第22回Tableau女子会をご紹介します。
今回はGCPUG女子会＝Google Cloud Platform User Group女子会とのコラボ企画。GCPUG（ジーシーパグ）と呼ぶそうでロゴにもパグが！可愛い！

GCPUG女子会とは？

GCPUG女子会の皆さんに作成&共有いただいた資料がコチラ
＜アジェンダ＞
・GCPってなに？
・GCPのすごいところ
・GCPが選択される理由
・BigQueryってなに？
・BigQueryの特徴
・BigQuery課金こわい・・・？
・Tableau×GCPのいいところ

20190904_第5回GCPUG女子会(Tableauコラボ) .pdf

私含め、BigQueryの存在は知っていても触ったことがないという人でも理解しやすいように、とてもわかりやすい内容となっておりました。

BigQueryデモ

実際にパブリックデータを抽出してみました。
とにかくスピードが凄まじい！
十数億あるデータでも、10秒程度で処理できてしまうとのこと。

Tableauデモ

TableauからBigQueryに接続してデータを選択し、可視化もしてみました。
実際に接続したのは初めてでしたが、ユーザーIDとPassを入力し、目当てのデータを探して選択する、だけなので、通常のデータ接続方法と全く変わらず簡単にできました。

Google BigQuery - Tableau

私も今回初めてBigQueryを触りました。やはり気になっていたのは課金の部分。クエリを実行する度に課金対象になる、ということでしたので、Tableauからライブ接続している場合にはピルを列や行に入れる動作毎に課金対象となります。

対策としては、

１）抽出を行う
一度抽出してしまえば、抽出の更新を行うまでは課金はされません。ただし、データが数十億もあるようなレコードはそもそも抽出できない（重すぎる）ので、適しません。

２）各ピルを希望の形に置き終わるまでは自動更新をOFFにする

パフォーマンスを向上させるため自動更新をオフにする - Tableau

ライブ接続している場合はツールバーにある自動更新をOFFにしておき、希望の形に置き終わったところで更新ボタンを押せば、ピルを置く毎の課金、ということはなくなります。

といったところでしょうか。他にも工夫があればぜひコメントください〜！

いずれにしても、いきなり十数億のレコード分析に手をつけるのではなく、あらかじめ分析内容の目処をつけておくことや、データをなるべく整理した形にしておくことが大事かなと思いました。

GCPUG女子会の皆様、貴重なコラボ企画をありがとうございました！