BigQueryが切り拓く構造化・非構造化データ統合分析の新時代

AI.SEARCH・Hybrid Searchで変わるデータ活用の実務

構造化データと非構造化データの壁を越えるデータ分析の現場では長らく「構造化データはRDBやDWHで扱い、テキスト・画像などの非構造化データは別システムで処理する」という二重管理が常態化してきた。このサイロ化は運用コストを押し上げるだけでなく、二種類のデータを組み合わせたインサイトを得ることを困難にしてきた。 Googleは今、このボトルネックをBigQueryの新機能群で解消しようとしている。タイミングとして注目すべきは、大規模言語モデル（LLM）や埋め込みモデルが実用段階に入り、非構造化データをベクトルとして扱うコストが急激に下がった点だ。クラウドDWHがAI機能を取り込む「インテリジェントDWH」への進化は業界全体のトレンドだが、BigQueryはその中でも独自の統合アプローチを打ち出した。なぜ今このタイミングか企業が保有するデータの約80%は非構造化形式と言われており、従来のSQLだけではその価値を引き出せない。一方でRAG（Retrieval-Augmented Generation）やセマンティック検索への需要が急増しており、エンジニアは既存のDWH基盤の上でこれらを実現したいと考えている。BigQueryの新機能はまさにこのニーズに応えるものだ。参考記事 - BigQueryで構造化・非構造化データの分析を統合する

Reads 一覧に戻る / トップへ