データ分析備忘録 in Tokyo: 【比較】Treasure Data と Big Query の違い

先日、TDの人とTDとBig Queryの違いについて話す機会があったのでまとめてみました。

	Big Query	Treasure Data
機械学習	不可	可能（Hivemallを利用）
データ構造変更	drop & create table が必要	Schema less のためdrop table が不要
Jobスケジュール機能	無	有
ログ欠損率	高	低
	参考：BigQueryのstreaming insertでログが欠損する http://qiita.com/shibacow/items/199a17f07c525d3dbb2d	Fluentdのchunk毎にID管理を行い重複制御を実装
		Fluentdのchunk毎にID管理を行い重複制御を実装
クエリ安定性	中程度	高い
他システム連携	GCP製品	TDユーザ間でのデータ連携
	Google Analytics Premiumからのデータフィード　（3回/1日）	GCP/AWS/SFDC
		DB（MySQL, PostgreSQLなど）
		その他、FTP、BI、SDK、SMP、外部データ等
サポート	エンタープライズ向けサポートが不足	標準サービスに含む　 →　チャットでインタラクティブに対応 →　SQL構文/性能改善にも対応
	追加費用が発生
	参考：ドリコムを支えるデータ分析基盤がTD+AWSに移行した話　http://ka-nipan.hatenablog.com/entry/2015/12/07/002702

料金体系	従量課金（ストリーミングインサート量、ストレージ量、クエリ数）	月額固定
	参考：BigQueryで150万円溶かした人の顔　http://qiita.com/itkr/items/745d54c781badc148bb9	スタンダード利用で月$3300
		保存レコード上限：150億レコード、クエリ数等は制限無し
	使い方を誤らなければ安い	高いが大規模データを扱う際に料金を気にしなくても良い

機能面は、TDに軍配！
価格面は、BQに軍配！

という感じです。

自分の好みとしては、他社とのデータ連携を主要目的として利用したいので、現状TDの方が使いやすいです。
一方、GAP（Google Analytics Premium）をすでに利用しているとBQの月額料金が$500免除されるらしいので、それが事実であり、かつGAPユーザならBQ利用も検討の余地ありと思います。

データ分析備忘録 in Tokyo

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