Data Driven Knowledgebase

Lookerと今までのBIツールの違いですが、大きく分けて２つあります。

・Lookerを活用するために、Looker内で分析を組み立てる作業（モデリングと言います）が理解しやすく統一されている

これを少し専門的な言い方をすると、モデリング言語がわかりやすく構築されていることを指します。

モデリング言語とは、Looker内で使われている人工言語と理解してください。例えれば、料理でいうところのレシピについて、どのシェフが書いても、他のシェフが理解できるように書き方が決まっているということです。

・誰が、いつ、どんな編集を行ったかわかりやすい

Lookerは「Git」という別の会社のサービスと連携することでプログラムの変更履歴を保存して、作業者やバージョンの管理を簡単にすることができます。

Gitとは簡単にいえば、「色んなファイルをなんでも管理できて、誰がどんな作業をしたかわかるように開かれている場所」のことだと思ってください。

以上がLookerの大まかな特徴ですが、これだけでは何が良いのかわかりにくですね。
次の章でもっと具体的に見ていきましょう！

モデリング言語が統一されていないと、何が問題なのでしょうか？

これは、いざ分析を行ってみようという段階で問題が発生します。

例えば、現場のスタッフが「これを分析したいな」と思って、分析を技術者にお願いします。しかし、従来のBIツールでは、分析の仕組みを作る時に用いるモデリング言語の使用に技術者によってブレが発生することがあり、同じデータを使っているはずなのに分析結果が変わってしまうということがありました。

これでは、現場のスタッフは分析の結果を本当に信じていいかわからなくなってしまいますね。

また、BIツールを編集した時に、誰がどんな編集を行ったか追いにくく、開発がしにくいという問題がありました。

例えば、何かファイルを作って共有する時、編集をするたびに「〜〜ver◯」として送っている方も多いと思います。しかし、verを変える度にパソコンにファイルの数が増えていって、どのverがどういった編集をしたか、分かりにくいとお悩みの方も多いと思います。

欲しいファイルのある場所を見つけることに時間を取られてしまうのは、ものすごいストレスになります。

前章のような悩みを解決する機能を備えたものが、Lookerになります。

・モデリング言語が使いやすい・統一されている
これにより、「誰が使っても同じ結果が出るようにする」ことを可能にします。モデリング言語を統一することで「仕組みを作る時は、◯◯しなきゃだめだよ！」と決めてしまい、みんなが同じような分析の仕組みを作ることになり、統一された利用がしやすいです。

・Gitとの連携で変更管理を行いやすい
実は、Gitと公式に連携出来るBIツールはあまり多くありません。
Gitに変更履歴を保存しておくことで、自分のパソコンに編集するたびにわざわざファイルを保存する必要がなくなります。更に、誰がどんな編集を行ったかを追いやすいため、１つのファイルを複数人で共有して作業するときに、「気付かないうちに同じ部分を作業していた」なんてことが発生しなくなります。共同作業する時、高い作業効率が期待できます。

Lookerは以上の特徴に加え、BIツール全般が持つ「データを集めて、分析を自動で行う」というメリットも併せ持っています。

旧世代BIツールにあったデメリットを解決する、痒い所に手が届く仕組みを備えているため、次世代BIツールとして注目されているというわけですね！

ただ、次世代BIツール「Looker」も、導入する際には専門知識が必要となり、かつ数千万単位でコストが必要になるケースもあります。

社内にBIツール導入に関する専門知識を持つ社員がいなければ、費用・時間の面から考えて、導入から活用までパッケージ化されたプランを専門家に依頼した方がいい場合もあるでしょう。

ズカイズムを運営している弊社SiNCEも、Lookerの導入から、データ活用のご支援まで行っています。
何か困ったことがあれば、ぜひ一度ズカイズムに相談してみてくださいね。