主要BIツールの特徴とおすすめな使い方まとめを書く@BIツール研究所
こんにちは。ウィルです。
アドカレ2日目（徹夜）の投稿です。
主要BIツールの特徴はすでにまとめてあるスライドがあるのでぜひご覧ください！(雑)
P21からです！
BIツールのおすすめの使い方(トレンド)
エンベットアナリティクス
やはり今後のトレンドはエンベットアナリティクス（埋め込み分析）だと思います。
今あるほとんどの会社がBIツールでよく使うグラフ群（実際にはもう使われていないゾンビレポートが5割以上ある）を集約していると思います。
しかし各人は何かしらの業務の意思決定のためにグラフを見ます。
時と場合によりますが、例えばSalesforceで商談状況を見ながらあるグラフを見たい人もいれば、Marketoでシナリオを作成するための材料を判断するためにあるグラフを見たい人もいます。その時にビジネスツールとBIツールを行き来するのではなく判断したいツールの判断する画面に分析したいグラフを配置するのがユーザーファーストだと思います。
Headless BI
最近Headless BIという言葉が話題になりました。
BIツールのダッシュボードはMAUなどのコアとなるメトリクスだけでなく、特定の条件で絞り込むフィルター、グラフ間を連動させるアクションなどなど余計で再利用が難しい条件がいっぱい詰まっています。
中途入社のデータアナリストやビジネス部門のデータを使いたい方が他人のダッシュボードを見るとき、使い方が違うので同じようなダッシュボードを複製して使ったり、コアとなるMAUの集計ロジックだけを取り出してあとはいらないから見ない。みたいなことが往々にして発生します。
このBIダッシュボードを無くして、コアとなるメトリクスを誰でも扱えるようにしようよというのがHeadless BI（と解釈）しています。
Headless BIの新星としてsupergrainというツールが話題になっています。
Lookerとsupergrainどちらが勝者か(妄想記事)
※supergrainの検証は2022年に行いますので記事をアップデート予定。
LookerもsupergrainもLookMLとSGQLにてデータ集計のロジックを効率管理し、よりデータを効果的に活用できる世界を目指していると思います。
両製品とも無目的にBIツールにアクセスさせてグラフを見せる集約型から脱却し、各人が普段使うSaaSツールの必要な画面に必要な集計ロジックやグラフを埋め込むエンベット型に対応できる製品。
違いはLookerはビジュアライゼーションまで強化していてグラフを埋め込む意思があること、supergrainは集計ロジックを渡して、各種ツール側でコーディングして実装すること(仮説)だと思う。
先日の記事でGoogleコネクテッドシートを使ったスプシ連携や将来的にGoogleスライドにLookerのviewなどを埋め込める機能が発表されました。
Lookerがviewレベルでデータガバナンスをしているのでユーザーはデータチームが担保したグラフやデータのリストを使い資料作成やプレゼンができるようになります。
一方でLookerだと自社のWEBサービスやプロダクトの一部にアドオンした時にダッシュボードやグラフのカスタマイズが難しい点をsupergrainは解消できるのではないかと思います。※ドキュメントを読んだだけなので全然使えないとかもありそうw
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BIツールを使ってデータの民主化を進めているみなさまへ。
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最後の章では、BIツールエンジニアの現場あるあるなどを体系化したお話も収録しております〜！
データ活用＊ビジネス全般＊について投稿してます noteを盛り上げましょう〜^^