Google BigQuery 連携

データウェアハウスを自然な言葉で問い合わせる。

SQLを書く時間さえあればやっていた分析を。

レポート用データがBigQueryに集約されているなら、連携することでProhostAIが、誰かにSQLを書いてもらうのを待たずに済むクエリを代わりに実行できます。

概要

データウェアハウスを持つほどの規模のポートフォリオには、たいてい同じ規模のボトルネックが伴います。データは網羅的でモデルもよく整っている一方、そこから答えを引き出せる人は少なく、質問はSQLを書ける人の順番待ちになります。

その順番待ちが、何が問われるかを変えてしまいます。単なる興味程度の疑問でわざわざ依頼を出す人はいません。つまり実際に行われる分析は、誰かが正式に依頼する気になった分析だけになります。

BigQueryを連携すると、日常的な問いについては順番待ちがなくなります。自然な言葉で質問すれば、自社のテーブルに対してクエリが実行され、ProhostAIがすでに持っている運営上の文脈と合わせて確認できます。データウェアハウス自体は、データチームが構築したそのままの状態を保ちます。

ProhostAI が Google BigQuery でできること

BigQueryを連携すると、ProhostAIはデータセットを自然な言葉で問い合わせられるようになります。

読み取り

質問からクエリを実行 — 自然な言葉の質問を、自社のテーブルに対するSQLに変換します。“前四半期の地域別平均稼働率は？”
存在するデータを把握 — データセットとテーブルを一覧表示し、実際に何を尋ねられるかを把握できます。

作成・更新

データセットを管理 — 連携したアカウントに権限があるデータセットを作成・整理します。
現在の運営状況と組み合わせる — データウェアハウスの数値を、ProhostAIが把握している現在の宿泊状況や業務と合わせて確認します。

Google BigQuery を連携する方法

BigQueryは、データセットを保持するプロジェクトに対してGoogle Cloud OAuth経由で連携します。

1ProhostAIを開き、設定 → 接続に移動します。
2「Google BigQuery」を検索し、「連携する」を選択します。
3プロジェクトへのアクセス権を持つGoogle Cloudアカウントでサインインし、権限を承認します。
4データセットについて質問し、連携が機能しているか確認します。

知っておきたいこと

BigQueryはスキャンしたデータ量に応じて課金されます。大きなテーブルへの広範な質問は高額になる場合があるため、適切なクォータを設定したアカウントを連携してください。

ProhostAIは連携したアカウントのIAM権限の範囲内で動作します。そのアカウントが読み取れないデータセットは、ProhostAIにも読み取れません。

回答の質は、その土台となるデータモデル次第です。テーブルや列にわかりやすい名前が付いていると、結果は目に見えて向上します。

分析用途には、書き込み権限のあるアカウントではなく、読み取り専用のサービスアカウントを連携することを検討してください。