【動画紹介】Looker を利用してインサイトを得る〜Google Cloud スタートアップ向けテクニカル ガイドから
今回はいつもと違ってGoogleさんのYoutubeチャンネルからの紹介です。仕事ではほぼ扱いませんが個人的にはChromebookでAppSheetやLookerStudioを使っていたりするので、それなりに親しいつもりなのですが、気がつけばあまり動画紹介はしてきませんでした。
今日はそんなGppgleさんの動画の中から「Google Cloud スタートアップ向けテクニカル ガイド」の「Looker」の動画を取り上げたいと思います。
＜動画＞
スピーカー：安藤梨花さん
Google Cloud アソシエイトカスタマーエンジニア
Google Cloud スタートアップ向けテクニカルガイド
・Start、Build、Glowの３シリーズ
・スタートアップがGoogleCloud上でサービスを構築しビジネスを成長させていくサポート
0:44 - 本日の内容
Loockerプラットフォームの概要
Google Cloudの統合されたインテリジェントでオープンなデータプラットフォーム
・ユニバーサルセマンティックレイヤ
・API接続
・MLとAIのインテグレーション
・セルフサービスビジュアルゼーション
2:29 - Looker プロダクト ファミリーの概要
セルフサービスと管理型BIのための統合プラットフォーム
Looker Studio
・セルフサービスのビジュアルゼーションツール
・一元化されたデータモデルが必要ないレベルで利用
・共同作業やダッシュボードの共有ができる
Looker
・大規模なデータガバナンス
・マルチクラウドデータプラットフォーム
・ユニバーサルセマンティックレイヤでデータ探索が可能
LookerStudioとLookerは一元化
セルフサービスと一元化されたビジネスインテリジェンスのための完全かつ統合されたプラットフォーム
Looker Studio Pro（有償版）
・組織管理機能の提供（Dataplexとのインテグレーション）
・チーム感でのコラボレーション機能（チームワークスペース）
・24H365日サポートとSLA（99.9％の可用性）
4:10 - Looker とは?
従来のBIツール
・企業が利用できるデータの中から適切なデータを見つける必要
・コネクタやSQLでデータを抽出する必要
・サイロ化されたワークブックに集約
・様々なレポートやダッシュボードで可視化
データボトルネック
・新しい情報を追加するたびにデータアナリストに依頼する必要
・多数のリクエストにアナリストが対応するためにボトルネック
データカオス
・ダッシュボード間でのデータの混乱や食い違いが発生
Looker が解決する問題
・組織内で一貫したビジネス指標の定義（データの信頼性実現）
・データを使って問いに答えられるセルフサービスの機能を維持
〜みんながデータを活用して適切に意思決定できる
・誰もがデータについて質問できる
・ボトルネックや混乱がない
6:06 - Looker の特徴
インデーターベース アーキテクチャ
・データの移動なしに基盤となるデータベースを直接照会できる
セマンティック モデリング レイヤ
・すべてのLookMLを通過し信頼できる唯一の情報源となる
・データの不整合がなくなる
・ビジネス全体の標準的な指標を定義し、ひとつの場所から維持
クラウド ネイティブ
・完全にWebベースで、すべてをLookerがホスト・維持
・APIファーストのアプローチによる自動化の実現
・LookerがSQLデータベースに直接アクセス
・ユーザはLookerを通してデータの全体像を把握できる
・ユーザーにBIの機能とインタラクティブなダッシュボードを提供
・技術的知識がないユーザでも簡単に扱える
・データをサードパーティツールに統合し様々な活用ができる
・ビジュアルぜーションと指標を外部向けサービスに埋め込める
⇒データの製品化やマネタイズを実現
8:24 - [Demo] 技術デモ Part 1：LookML の作成
データベースから分析情報を獲得する方法
・LookML、Explore、ダッシュボード
Lookerをデータベースに接続
データはLookerに保存されず、データベースに残る
・LookMLプロジェクトを新規作成
・ビューファイルを作成（テーブルからビューを作成）
・データベースの接続と必要なテーブルの選択しビューの作成
・Lookerがテーブルのすべての列をスキャンしてビューを生成
・ディメンジョン（カテゴリ・切り口）の定義
・メジャー（Lookerで定義される集計値）の定義
⇒この定義が変更されると使用しているすべてのレポートが修正
・モデルファイルの作成
・探索するテーブルを指定
⇒準備完了
Explorerの開始
・項目をと実行をクリックするだけ
・変換などの編集もできる
他のデーブルを使用する場合
・テーブルをどのように結合するかをLookerに指定
・２つのテーブルと項目を指定して実行
・日付などでフィルタ
LookML
・スケーラビリティ
・信頼できる唯一の情報源
・Gitを利用してビジネスロジックの変更を追跡可能
15:09 - [Demo] 技術デモ Part 2：ビジネス ユーザー向けの利用方法
技術的知識のないユーザーがデータを探索する方法
・ユーザが選択するとLookerが自動的にSQLを自動的に記述
・実行ボタン押下でLookerがクエリをデータベースに送信
・データベースは送られた内容を正確に理解して結果を返す
⇒アナリストはSQLを何度も生成する必要がなくなる
⇒結果に整合性があることを確認できる
・Webベースなのでリンクを使用して共有ができる
・ダッシュボードの作成
・スケジュール機能でサードパーティツールを使って送信
Explore
・ビジネスユーザが技術的知識なしに分析できる
・アナリストの時間を節約し付加価値のある取り組みができる
・指標が一つの場所で定義され一貫した結果が得られる
17:10 - [Demo] 技術デモ Part 3：ダッシュボードからできることの紹介
ダッシュボードに関するいくつかの例を紹介
・ユーザーはすべてのトランザクションを確認できる
・トランザクションからメール送信などのアクションを実行
・ドリルダウンで生データ表示ができる
・Lookerはデータを保持しない為リアルタイムでデータにアクセス
・指標が特定のしきい値を超えたらリアルタイムでアラート発行
ダッシュボード
・完全ブラウザベースでリアルタイムデータを探索できる
・条件つきアラートで、KPIを継続的にモニタリング
・トランザクションデータにアクセスでき、背後の理由を理解できる
18:42 - お客様事例
保険業界：SimplyBuisinessさん
従来の課題
・情報のサイロ化が原因でレポートの一貫性や信頼性が失われた
・意思決定の遅れが発生
Lookerの導入
・リアルタイムにアクセスしレポート作成プロセスが加速
・コンタクトセンターの分析を迅速化してCXを変革
・一元化されたデータプラットフォームの実装しビジネス指標を管理
19:40 - まとめ
・信頼できるプラットフォーム
・充分な情報に基づいた意思決定
・データエクスペリエンス
Google Cloud スタートアップ向けテクニカル ガイド ウェブサイト → https://bit.ly/3Nad3fc
ブログ
→ https://cloud.google.com/blog/ja/topi...
Google Cloud スタートアップ向けテクニカル ガイド プレイリスト → https://bit.ly/3JkIEZl Google Cloud Japan
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