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Googleデータポータルとは?特徴や機能、
使い方、Looker Studioの変更点を解説

 2024.12.10  株式会社電算システム

社内の様々な遊休データを有効活用するため、データ分析用のBIツールの導入を検討している方も多いのではないでしょうか。しかし、BIツールは種類が多く、どのような製品が向いているのか判断するのが難しいものです。

今回紹介するGoogleデータポータルは、基本無料で利用できるBIツールです。導入ハードルが低いため、「BIツールの操作感に慣れたい」「無料のBIツールで機能性を検証したい」といった方に向いています。

本記事では、Googleデータポータルの特徴や機能、使い方などを詳しく解説します。

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GoogleデータポータルはLooker Studioに名称変更された

Googleデータポータルは、2022年10月のリブランディングにより、「Looker Studio」の名称に変わりました。Googleデータポータルという名称のサービスは存在しないため、情報を調べる際は注意が必要です。

Looker StudioはGoogleデータポータルとほとんど機能が変わらない

Googleデータポータルは名称が変更したとはいえ、利用できる機能は従来とほとんど変わりません。追加されたのは、「Looker Studio Pro」と呼ばれる有料プランです。Looker Studio Proでは、組織全体でアセットを管理できるチームワークスペースや、Googleが提供するテクニカルサポートなどの機能を利用できます。

ただし、無料版でも、レポーティングやデータソース連携といった基本的な機能は問題なく利用できます。大規模な組織で利用する機会がなければ、無理に有料プランに登録する必要がありません。

GoogleはほかにもLookerというBIツールを提供している

Googleが提供するBIツールは、Looker Studio(Googleデータポータル)以外に、Lookerがあります。両者は名称が似ているものの、仕様が大きく異なります。

LookerもLooker Studioと同様、さまざまなデータソースから必要なデータを抽出し、レポートとして出力が可能です。それに加え、Looker Studioには搭載されていない分析機能も利用できます。また、各データソースから異なる形式のデータを取り込む場合でも、独自言語のLookMLを活用することで統一化を図れます。

ただし、Lookerには無料プランが用意されていないため、利用料がかかる点には注意が必要です。開発者や閲覧者など、ライセンス料金・プランが用意されています。

Googleデータポータルとはレポーティングに特化したBIツール

Googleデータポータルとは、Googleが提供するクラウドBIツールです。データの分析や可視化が可能なツールをBIツールといいますが、なかでもGoogleデータポータルは、レポーティング(分析結果の可視化)に強みを持ちます。

さまざまなデータソースから必要なデータを抽出し、レポートとして出力できるのが特徴です。そのため、Google広告やGA4といった個別の解析ツールにアクセスする必要がありません。独自のレポートを作成することで、1ヶ所で必要な情報を参照できます。

また、複雑なプログラミングを必要とせず、簡単なマウス操作のみで扱えるため、手軽に導入できるのも利点です。BIツールを初めて扱う方や、有料ツールを導入する前に試験的に運用したい方などに向いているでしょう。

Googleデータポータルでできること

Googleデータポータルに搭載されている機能は次の通りです。

  • レポーティング
  • データソース連携
  • 情報共有

各機能の役割や特徴を解説します。

レポーティング

レポーティングとは、グラフや表などを使用してデータを可視化する機能です。レポートのなかに複数のデータを自由に配置できるほか、テキストや画像の挿入、プルダウンなどのリスト、描画ツールなど、さまざまな機能が用意されています。

また、選択できるグラフの種類も豊富です。棒グラフや円グラフ、表はもちろん、スコアカードやマップチャート、ピボットテーブルなど、多岐にわたります。このような機能を活用してオリジナルレポートを作成できるのが、Googleデータポータルのメリットです。

データソース連携

Googleデータポータルでレポートを作成する際は、連携するデータソースを選択します。選択可能なデータソースの種類は800以上にものぼります。Google広告やGA4、GoogleスプレッドシートといったGoogleのサービスに加え、外部のECサイトやストレージなどに対応しているのもポイントです。

複数のデータソースを組み合わせることも可能です。例えば、ECサイトの販売データとアクセス解析データを組み合わせることで、PV数やユーザーの属性が売上にどのように影響したのかを分析できます。データソースから抽出したデータは自動更新されるため、何度も編集画面にアクセスする必要がありません。

情報共有

作成したレポートは簡易的な操作のみで共有できます。Googleアカウントをもとにほかのユーザーを招待するか、共有リンクをメールやチャットで送信するか、2つの方法を選べます。いずれも数クリックで作業が完了するため、チーム内や取引先間でのスムーズな情報共有が可能です。

また、共有設定を行う際に権限を変更できます。権限は閲覧者と編集者に分かれており、前者は閲覧のみ、後者は閲覧と編集の両方に対応しています。チームメンバーにのみ編集権限を与え、社外関係者には閲覧権限のみ付与するなど、柔軟に対応できるのが特徴です。

Googleデータポータルを利用する2つのメリット

Googleデータポータルには、基本利用料無料やレポート作成の効率化といったメリットがあります。あらかじめ、このような利点を押さえたうえで、Googleデータポータルを適切に活用しましょう。

利用料がかからない

有料製品が多いBIツールのなかでも、Googleデータポータルは基本利用料が無料です。他社製品と価格を比較したり、料金プランを検討したりする必要がなく、手軽に導入できるのがメリットです。

また、無料だからこそ利用者数が多く、インターネットで検索するとさまざまな情報がヒットします。ツールの利用方法がわからない場合など、情報を探しやすいのもGoogleデータポータルのメリットだといえるでしょう。

無料といっても、ほかのBIツールに比べて機能性や操作性が悪いわけではありません。特にレポーティング機能は有料BIツールと比較しても遜色なく、コストをかけずに高品質のレポートを作成できます。仮に中長期的には有料BIツールを活用する予定でも、先に無料で利用できるGoogleデータポータルの操作に慣れておくと、BIツールのイメージをつかみやすくなります。

独自のレポートを効率良く作成できる

チャートやデザインの幅が広いのもGoogleデータポータル(Looker Studio)の特徴です。グラフの種類、テキストの色・サイズ・フォントなどを組み合わせることで、独自性の高いレポートが完成します。

また、テンプレートが用意されているので、効率性に優れるのも利点です。テンプレートを利用すると、構成済みのレイアウトを少し変更するだけで、美しいレポートを作成できます。Googleデータポータルを初めて利用する方は、テンプレートで操作に慣れてから、オリジナルレポートの作成に取り組むと良いでしょう。

Googleデータポータルの使い方

Googleデータポータルを利用する際の流れは次の通りです。

  1. Googleデータポータル(Looker Studio)の公式サイトから[USE IT FOR FREE]をクリック
  2. Googleデータポータルの管理画面に移行
  3. [空のレポート]またはテンプレートを選択
  4. データを読み込むためのデータソースを選択
  5. 編集画面に移行するのでチャート・デザイン機能で編集

Googleデータポータルの導入方法や使い方については、こちらの記事で詳しく解説しています。

自社に合ったBIツールを使って遊休データを活用しよう

BIツールにはさまざまな種類がありますが、費用をかけずに手軽に導入したい場合は、Googleデータポータルがおすすめです。Googleデータポータルでは、800種類を超えるデータソースと連携し、さまざまなデータをレポート化できます。複数のデータを組み合わせて独自のレポートを作成できるため、データ収集チャネルの種類が多く、分析効率が低下している際にGoogleデータポータルが効果を発揮します。

Googleが提供しているBIツールは、ほかにもLookerがあります。Lookerは有料サービスですが、データの一元管理やより深いデータ分析など、比較してより様々な場面で活用できるのが特徴です。LookerとGoogleデータポータル(Looker Studio)の違いについては、こちらの資料で紹介しているので、BIツールの選定で悩んでいる方は参考にしてください。

監修者

新 直哉
新 直哉
入社5年目。データエンジニアとして、BigQueryを主としたデータ分析基盤の提案・導入支援や、ウェブセミナーの講師などを務める。現在はプリセールスエンジニアの卵として奮闘中。

<保有資格>
・Professional Data Engineer
Professional Data Engineer
Looker と Looker Studio を比較

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