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記事更新日: 2021/07/06
「Looker」はLookerMLという言語を使ってデータを定義することで、誰でも正しくデータ分析ができるBIツール/データ分析ツールです。Lookerで作成したデータをSlackなど外部アプリケーションと連携できる機能が備わっているため、データ送信もスムーズに完了。データアナリスト以外にも、専門知識が無くてもデータ分析ができる人材を増やしたいと考える会社にうってつけです。
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LookerMLを利用することで、1度SQL式を書けば、このコードを使用してその場に応じたSQLクエリを繰り返し生成するので、同じSQLクエリを何度も書く手間が省けスピーディーなデータ運用が可能です。
Lookerを使いこなすにはSQLの知識やコードを扱える専門者の存在が必要です。日本語での取扱方法が書かれた指南書やサイトなども現時点では少ない事もデメリットとなります。
グラフのデザインはカラー分けされており見やすいですが、データをフル活用するには操作方法についてある程度の専門知識が必要です。
海外でも2000社以上の企業が使用し、国内大手企業のみならずあらゆる業種や規模の企業で扱われています。
日本企業の導入事例が少なく、参考事例は海外企業が多めになります。公式サイトの複数ページは海外のサイトに繋がるため、日本語訳にハードルがあるという欠点があります。
このページの目次
「Looker」の最大の特徴、それは正しいデータが分からなくなるような、似たデータが混在しない事です。
「Looker」はLookerMLというコードでデータの定義を行うことで、異なる人がデータ分析を行っても統一的なデータを作り出すことができます。
他のツールでよく比較されるTableauというBIツールは、ビジュアライズは得意ですが、同じデータ分析を行っても人によって計算方法が異なることで結果が変わるケースがあります。
Lookerのメリットは、データベースに関する知識が無いマーケッターや経営者でも一元化されたデータを使うことができるところにあります。
Lookerで作成したデータを外部アプリケーションと連携できる機能が備わっているため、新たに作成する必要なくデータを必要な相手に送信することができます。
例えばビジネスシーンでも頻繁に利用されているSlackにも連携可能です。
Lookerで作成したレポートやダッシュボードをSlack内に直接送信することができます。
また、マーケティングにおいてもCRMを行う際に、最近アクティブ率が減った顧客に対してグラフなどを利用して配信し訴求することも可能です。
Lookerでは、見込み顧客や連絡先などの情報整理を行うことができます。
さらに、他のシステムからのデータと組み合わせて、顧客の購買意図を読み取ることも可能です。
この機能によって、顧客離れを防ぐマーケティング施策を打つことができ、通常の顧客から常連顧客への誘導やアップセルなども行うことができます。
Google Analyticsによる詳細なウェブ分析も行えるので、共有可能な信頼性の高いデータでパフォーマンスの向上も目指せます。
詳細はお問い合わせをする必要があります。
データを扱うときに最も重要なのはデータモデリングの部分だと思っていて、その中でもLookMLという機能がそれに該当するものだと思い、他のソリューションにはあまりないものだったのでこれがものすごく優位であるなと思いました。LookerがGCPと一緒になったということが、ものすごい我々にとっては魅力かなと思ってます。なぜならば我々の持っているデータは今全てビッグクエリに上がっているので、そちらからきちっとデータを抽出して可視化するというところはきっとLookerが一番強いんじゃないかなと思っています。
Lookerはデータ管理だけでなく、顧客管理まで一つのツールで完結したい会社におすすめのツールです。
エンジニアやデータベースの扱いに慣れている人材は必要ですが、正しいデータ分析のためには欠かせない存在となるでしょう。
社内にデータ分析が行える人材をもっと増やしたいと考える会社であれば、大企業はもちろんあらゆる業種や企業規模においても役に立ちます。
会社全体の意識改革や、情報統一の面でも優れた機能を発揮してくれるでしょう。
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Lookerデータプラットフォームによって情報セキュリティポリシーと基準に対する全体的なコンプライアンスを一元的に確認できるようになりました。このような指標すべてを集約することで組織としての行動について全体像を把握できます。Lookerを導入する前は運用情報セキュリティ指標を取得するプロセスに約30時間かかっていましたが現在は1～2時間になりました。