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LookerとBigQueryの組み合わせで実現できる事

 2021.09.13  株式会社電算システム

現代の企業経営では、膨大なデータの効率的かつ効果的な運用が欠かせません。そこで重要となるのが、ビッグデータ活用の分析基盤となるITソリューションの導入です。本記事では、ビッグデータ分析に特化したITソリューション「Looker」と「Google BigQuery」の特長や企業の導入事例について解説していきます。

ビジネスが抱える大量データ収集・格納の課題

20世紀後半に加速したIT革命によって、社会の在り方は大きな変容を遂げました。情報通信技術の発達はさまざまな産業の発展に貢献し、先進諸国の人々は人類史上類を見ないほどの豊かさを享受しています。そして、ITの発展によって企業が取り扱うデータ量は飛躍的に増大し、現代は情報爆発時代とも呼ばれています。このような社会背景のなかで、企業が競争優位性を確立するために不可欠となるのがビッグデータ分析です。

凄まじい速さで変化する社会情勢や、多様化かつ高度化する顧客ニーズに応えていくためには、高度な情報分析に基づく経営戦略の構築が求められます。指数関数的に増大しつつあるビッグデータの活用は、企業にとって非常に重要な経営課題です。しかし、ビッグデータ分析を経営に取り入れているものの、活用が進んでいないという企業も少なくありません。そこには多くの企業が抱えているビッグデータ分析の課題があります。その課題とは、システム環境と人材、そして分析に要する時間です。

ビッグデータを効率的に運用するためには、膨大な計算処理を実行できシステム環境が不可欠です。そして、データ分析に精通しているのはもちろん、経営に関する知見を備えたデータサイエンティストの存在も欠かせません。また、ビッグデータ分析は情報量に比例して多くの時間を必要とします。

たとえば、収集した膨大なデータを分析するには、前もって情報を分析しやすいように整える「前処理」という作業が必要です。この作業には全行程における約80%の時間が必要で、データサイエンティストにとっては大きな負担になってしまいます。ビッグデータ分析を経営戦略に活用するためには、優れたシステム環境と人材、そしてデータ分析のための膨大な時間が必要となるのです。

Looker と Tableauを比較
Looker と DataPortal を比較

LookerとGoogle BigQueryの組み合わせで解決できる課題

ビッグデータ分析を企業経営に取り入れるためには、分析基盤となる優れたITソリューションが求められます。そこでおすすめしたいのが「Looker」と「Google BigQuery」です。

Looker とは、Google Cloud にて提供されるクラウド型のBIソリューションで、第3世代BI、あるいは次世代型BIと呼ばれています。BigQuery は、ビッグデータ分析に特化したデータ解析サービスで、ビッグデータ分析時のSQLをクラウド上で実行できる点が特徴です。まずはそれぞれのソリューションがもつ特長について見ていきましょう。

BigQueryでスケーラブルなストレージと柔軟なアーキテクチャを実現

BigQuery はデータウェアハウスに該当するサービスであり、構造化された膨大なデータを格納するリポジトリです。BigQuery の最大の特長は、専門知識がなくても超高速でデータ分析が行える点です。従来は膨大な時間を要する数TB、あるいは数PBにも及ぶクエリであっても、数秒から数十秒で分析を完了します。

データ分析は「データレイク」「データウェアハウス」「データマート」という3層構造によって実行されます。SQLによるデータ処理の利用料金は、クエリが扱うデータ量に応じて課金されるシステムです。

Lookerで堅牢なデータガバナンスと強力なインサイト提供を実現

Looker は加速度的に増加する膨大なビックデータの探索と視覚化に特化したBIツールです。BIツールとは、さまざまなデータを分析・可視化するソフトウェアを指します。指数関数的に増大しつつある膨大な経営データを可視化し、迅速な意思決定に貢献するソリューションといえるでしょう。

従来のBIは分析に膨大な時間を要し、ガバナンスの問題を抱えることが多くありました。Lookerはデータ定義を統一しデータガバナンスを高めるとともに、ユーザ部門は高度な分析スキルを求めないツールです。データガバナンスを維持し、さらにユーザにとって分析しやすい環境を提供します。

データの前処理にかかる時間と労力を軽減

Looker とBigQuery を組み合わせたワークフローを構築することで、無駄のないシームレスなデータ分析が可能です。先述の通りデータ分析には前処理と呼ばれる作業が必要であり、この作業に全行程のおよそ8割の時間を費やします。Looker とBigQuery を組み合わせることでSQLをベースとした高速なデータのやり取りができるため、データクレンジングやデータの統合、データ変換といった前処理にかかる時間と労力を軽減可能できます。

また、BigQuery 内でのデータ集計や加工のほか、予測や分析、さらには共有が可能になります。データウェアハウスからデータプラットフォームへの連携や、分析した結果をデータベースに戻すといった作業が不要になるのも大きなメリットです。Looker と BigQuery を組み合わせることで、効率的なデータ分析基盤を構築できるでしょう。

 

Looker

まとめ

情報通信技術の発展によって、ビジネスを取り巻く環境は大きな変容を遂げました。IT化の恩恵を受けて発展していく産業もあれば、反対に淘汰され衰退していく業種もあります。現代の市場はテクノロジーの進歩に比例するかのように変化が加速し、顧客ニーズも多様化かつ高度化しています。

このような社会背景のなか、新たな市場価値を創出するためにはビッグデータの活用が不可欠です。LookerとBigQueryを組み合わせることで、膨大なデータ分析に基づく定量的な経営戦略の構築につながるでしょう。導入を検討している企業は、DSK社のLooker導入支援サービスの利用がおすすめです。詳しい情報は下記URLをご覧ください。

https://www.dsk-cloud.com/solution/data-platform/looker

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