風音屋TechTalk #2 『処方箋』著者がBigQueryとSnowflakeを徹底比較

概要

風音屋TechTalkは、風音屋（@kazaneya_PR）のクライアントや社員が気になっているテーマについて有識者から話を聞いたり、最近の取り組みやテクノロジーについてカジュアルに話す勉強会です。

第2弾となる今回は、BigQueryとSnowflakeの比較について、データ分析の最前線で得たノウハウを元に、中立な立場で徹底比較、ディスカッションします。

懇親会では、書籍『実践的データ基盤への処方箋』の著者3名＋編集者が出版からの1年間を振り返ります。

想定参加者

• データ活用を加速させたい人
• SnowflakeやBigQueryなど（その他も含めて）データウェアハウスの導入を検討している人
• データアナリスト、データエンジニア、データマネジメントなど「データ」の仕事をしている人

参加方法

GoogleMeetまたはZoomのURLをConnpassイベントの参加登録者に案内します。

タイムテーブル

アジェンダ

BigQueryとSnowflake徹底比較

データ分析が注目され始めた2010年代。世の中はビックデータというワードで溢れかえっていた。当時ビックデータといえばHahoopであったが、高価で複雑であった。そこに彗星の如く現れたBigQuery。安くて使いやすいBigQueryに人々は熱狂した。

BigQueryの登場により、データ分析は身近になり、AIブームも相まってデータ分析はますます活況になる。BigQueryが当たり前になってくると、人々はこう思い始める。「GCP以外でBigQueryがつかえれば良いのに。。。」。そこに現れたのがSnowflake！

両雄の対決を見よ！

100%ベンダーフリー！データ分析の現場で得たノウハウを元に、BigQueryとSnowflakeを以下の観点で比較します。

• 製品の生い立ち、歴史
• システムアーキテクチャの違いと、そこからわかる得意・不得意
• システム管理者から見た使いやすさの違い
• ユーザ目線で見た使い勝手の違い

登壇者

渡部徹太郎

@fetarodc

風音屋アドバイザー。 東京工業大学大学院 情報理工学研究科にてデータ工学を研究。株式会社野村総合研究所にて大手証券会社向けのシステム基盤やオープンソースミドルウェア全般の技術サポート・システム開発に携わる。その後、株式会社リクルートテクノロジーズに転職し、リクルート全社の横断データ分析基盤のリーダーを担当。現在は、株式会社MobilityTechnologies(旧JapanTaxi株式会社)にてMLOpsやデータプラットフォームを担当している。著書に「図解即戦力 ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書」がある。

ゆずたそ

@yuzutas0

風音屋の代表。日本におけるDataOpsの第一人者。慶應義塾大学経済学部にて計量経済学を専攻。リクルートやメルカリ、ランサーズでデータ活用を推進。広告配信最適化や営業インセンティブ設計など、データを駆使した業務改善を得意とする。コミュニティ活動では、DevelopersSummitのコンテンツ委員やDataEngineeringStudyのモデレーターを担当し、データ基盤やダッシュボードの構築について積極的に情報発信している。著書に『個人開発をはじめよう! 』『データマネジメントが30分でわかる本』がある。

伊藤徹郎

@tetsuroito

大学卒業後、大手金融関連企業にて営業、データベースマーケティングに従事。 その後、コンサル・事業会社の双方の立場で、さまざまなデータ分析やサービスグロースに携わる。現在は、国内最大級の学習支援プラットフォームを提供するEdTech企業「Classi(クラッシー)」の開発本部長とデータAI部部長を兼任し、エンジニア組織を統括している。著書に「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」「AI・データ分析プロジェクトのすべて」がある。

高屋卓也

@tkaytkuy

編集者。2002年技術評論社に入社。販売促進部にて書店／取次などの担当を経て編集部に異動。主な担当書籍に『効果検証入門』（2020），『Kaggleで勝つデータ分析の技術』（2019），『前処理大全』（2018），『データサイエンティスト養成読本』などがある。

株式会社 風音屋（かざねや）について

書籍『実践的データ基盤への処方箋』『データマネジメントが30分でわかる本』の著者、ゆずたそ（@yuzutas0）が設立した会社。当面の目標は100社のデータ経営を実現し、各産業の活性化に貢献すること。データエンジニア、データアナリスト、コンサルタントを採用中。入社2年で自分の著書・訳書を1冊出版し、名実共に1人前のプロフェッショナルとして成長できる環境を提供。

過去の利用技術（一部抜粋）

• データ可視化：Tableau、Looker、Redash、Metabase、Googleデータポータル (Looker Studio)、Power BI、Amazon QuickSight
• データウェアハウス：Snowflake、GCP BigQuery、Amazon Athena、Amazon Redshift、Azure Synapse
• データ収集・統合：Embulk、trocco、Fivetran、Airbyte、STITCH、AWS Lambda、AWS Glue、Cloud Functions、Cloud Dataflow、Cloud Datastream、Azure Data Factory、Azure Functions
• パイプライン管理：dbt Cloud、dataform、Digdag、Airflow、AWS Step Functions、Amazon MVAA、Cloud Composer

SNS

• Twitter（@kazaneya_PR）

採用ページ

https://kazaneya.com/kdec

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