Redshiftを選ぶ場合には費用が高いことを補うだけの理由が必要になります。それが前述のAWSの他のサービスとの連携のしやすさということになります。過去にはさらに性能面での無視できない問題などもありましたが、現在はかなり解消されています。Redshiftを選ばない理由は費用の面が大きいと思います。Snowflake(費用○、AWS連携○)Snowflakeは近年メジャーになったデータウェアハウスです。データウェアハウスとしての特性がBigQueryに似ているので使用感はBigQueryに近いです。snowflakeはサービスの実体を置くクラウドを選ぶことができ、AWSを選べばAWSにあるデータとの連携が非常にやりやすくなります。費用に関してはBigQueryとRedshiftの中間くらいです。プロダクトがAWSを使っていて、DMSにそこまで魅力を感じない状況であれば、Snowflakeは最有力の選択肢となります。プロダクトでAWSを使っていない場合には、現状では費用の面でBigQueryに軍配が上がります。今後の展開次第ではプロダクトでGCPを使っている場合にBigQueryにするかSnowflakeにするかという選択肢がうまれてくるかもしれません。新興のデータウェアハウスといった感じですのでググっても資料が出てきにくかったりしますが、今後はよりメジャーになって実例も増えてくるのではないかと思います。本日の結論は以下の通りです。Snowflakeね、簡単でしょ?結びの言葉そういうわけで、本日はチームに詳しい人がいない状況において、データウェアハウスを選定する方法について簡単に説明させていただきました。私が所属している株式会社GENDAではこれらの基準を元になんやかんやでSnowflakeを採用しました。今後はSnowflakeの運用に関してのTipsなどの記事も順次出していけると思いますので、導入を検討されている方はご期待ください。詳細が聞きたいという方は、私がわかる範囲であればお答えしますので、Twitterあたりでお気軽にお声がけください。@kommy_jp本日はこのあたりで。2022/07/27とても分かりやすいチャートですね!BigQueryはリアルタイムはどの程度いけるのでしょうか。最近では、databricksがDWHとしても結構使えるみたいですね。Proよくある質問LinksX(Twitter)GitHubメディアキットLegal利用規約プライバシーポリシ。