Lookerとは?(ルッカーとは?)

 2019.07.04  電算システムブログ編集部

皆さまは、今話題の BI(ビジネス・インテリジェンス)「 Looker (ルッカー)」をご存知でしょうか?今年の 6 月に、Google(TM) が買収したことで大きなニュースになりましたね。しかし、それ以前に、早い時期からマーケティングに高度なデータ分析を取り入れてきた国内の大手企業が(既存の BI ツールが数多くあるにも関わらず)、国内販売開始前から「 Looker 」を導入し、注目を集めていました。現在、グローバルでも 1,800 社以上の導入実績があり、国内でも業界・規模を問わず様々な企業が続々と「 Looker 」を導入しています。

では、なぜ今「 Looker 」なのでしょうか?

Lookerとは

「 Looker 」は、単なる BI ツールではありません。データのために構築されたプラットフォームで、第3世代 BI 、あるいは次世代型 BI などと呼ばれています。

今や、自社に眠る手付かずのデータを第四の経営資源に変換すること、旧来の KKD(勘・経験・度胸)経営にデータ・ドリブン経営を融合させること、これがデータ・ドリブン時代の幕開けを迎えた今、生き残るためには絶対に乗り遅れてはならないビッグウェーブ。実際に、すべての企業、そのすべての組織で、日常的な業務(あるいは業務システムそのもの)や意思決定に対するデータの活用度合いや活用へのニーズは高まっています。

しかし、ニーズが高まれば高まるほど、課題も山積しているのが現実。単にデータを可視化するだけではなく、経営判断に使えるようなリアルタイムで高度な分析や、売上に直結するようなデータを利用した革新的なシステムの構築が求められており、その期待に応えられるソリューションが「 Looker 」なのです。

本稿では、そんな「 Looker 」の魅力についてご紹介したいと思います。(導入についての詳細や事例、競合製品比較なども、後日お伝えできればと考えておりますので、今後もぜひご期待ください。)

 Looker について( 概 要 )

「 Looker 」は、カリフォルニア州に本拠を置く Looker Data Sciences, Inc. が提供するクラウドの BI (ビジネスインテリジェンス)サービスです。「 LookML (ルックエムエル)」という、モデリング言語を利用して指標の定義を行うことにより、自動的に SQL を生成してデータを取得します。「 LookML 」 であらかじめ定義された指標を利用することにより、分析結果などデータの一貫性が担保されるというところも大きな特長となっています。

ご自分で SQL 構文をお書きになる方であれば、特にお分かりになるかと思いますが、他者の書いたプログラムを引き継いだ場合など、非常に分かりづらく、機能追加や修正などに膨大な時間を取られることもあるかと思います。「 LookML 」では、複雑なクエリであっても、SQL 構文の複雑さに煩わされることなく、必要なコンテンツだけに集中することができます。弊社のエンジニアの話ですが、習得については 3 日程度にも関わらず、プログラミングにかかる時間が大幅に短縮され、これまでよりも数倍効率的になったと喜んでいました。

また、「 Looker 」自体はデータを内部に保持しないため、BI がデータ分析のボトルネックになるという、これまでの BI ツールにありがちだった事態にはなりません。Git リポジトリ と連携して「 LookML 」をバージョン管理できるなど、競合製品と比べてユニークな機能を持っています。昨今は、分析機能を自社のサービスに組込んで提供する「 Embedded Analytics(組込型アナリティクス)」領域での活用が増えてきていることでも、注目されています。

なお、マルチクラウドおよびハイブリッド・クラウドにも完全対応しており、複数のデータベース( Amazon Redshift 、Azure SQL 、スノーフレーク、Oracle、Microsoft SQL Server 、Teradata etc. )、パブリッククラウド、およびオンプレミスのデータセンターをサポートするということです。クラウド上の様々なサービスや社内のあちらこちらにデータが点在している昨今の企業では、ここは外せない要件ですよね。

第3世代 BI と呼ばれる所以

なぜ、「 Looker 」が第3世代 BI(次世代型 BI )と呼ばれるのでしょうか?それは、Looker が第1世代と第2世代の BI の、“いいとこどり”のソリューションだから。

初期(第1世代)の BI は分析にかなりの時間を要し、さらには高度な分析スキルとエンジニアリング能力をもつ、一部のスペシャリストしか扱えないものでした。これでは、リアルタイムでデータやその分析結果を得ることが困難で、日々の業務や経営判断に利用することは、なかなかできません。

そのため、直感的な UI で、高度なスキルを必要としない、誰もが使えるというコンセプトの第2世代の BI (セルフサービス BI  ・セルフ BI )が誕生したのです。「 Looker 」とよく比較される Tableau (タブロー)も、セルフ BI に分類されます。しかし、誰もがデータ分析できる反面、セルフ BI ではデータ・ガバナンスへの対応ができていないこと、データのサイロ化、セキュリティ面での不安など、課題もたくさんありました。

そこで、俄然、注目度がUPしているのが、第3世代の BI です。「 Looker 」の他にも Qlik などが有名です。

第3世代BI_Looker

Looker は、ただ導入するだけでいいの? 〜導入の際の注意点〜

ここまで、「 Looker 」について説明してきましたが、では、導入しただけで、すぐに今のデータ分析に関する課題が解決し、売上や利益に反映されるのでしょうか?

・・・結論から書くと、それは「 Looker 」に限らず、どんな BI ソリューションであっても、答えはNOです。

例えば、有名な SFA のソリューションである Salesforce ですが、こちらも導入したそのままでは利用できませんよね?自社または部門ごとの利用目的や業務内容、顧客の属性はもちろん、ありとあらゆる要因を考慮した設計とカスタマイズが必要なものとなります。

BI の場合は、 SFA のようにカスタマイズが必要というだけでなく、その前段のデータの収集・集約、データ処理や加工といった工程があり、導入のタイミングでそれらがちゃんとできているか、チェックする必要があります。そして、多くの企業では、データが足りない、壊れている、ノイズが多すぎる、社内やクラウドのあちらこちらにデータが散在しており集められない・・・etc. など、まずはデータ収集・集約の段階から、システム(クラウド)・エンジニアリングやデータ・エンジニアリングを必要とする場合がほとんどです。また、導入後も分析精度を向上するための地道なPDCAを回す必要があり、要因分析・予測分析といった高度な分析やAI活用については、自社にそういったタレントをもつ人材がいない場合、データ・サイエンティストをアウト・ソーシングすることもあります。

そのため、BI を導入する場合は、システム(クラウド)・エンジニアリング、データ・エンジニアリング、データ・サイエンス、その全てに精通したインテグレーターにワンストップで依頼する方が賢明です。なぜなら、マルチベンダーにしてしまうと、なにか不具合やトラブルがあったとき、担当者があちこち連絡する羽目になり、原因の特定にも解決にも時間がかかってしまうリスクが高いからです。また、追加機能や修正についても、担当者の手間や時間、コストがかさみがちなのは、言わずもがなですよね。

さいごに

いかがでしたでしょうか?いま現在、既存の BI ツールの利用やデータ分析に何らかの課題を抱えている方、初めての BI 導入の検討でどんなソリューションがあるのかも良く分からないという方にとって、少しでも参考になったと言っていただけたなら、とても嬉しいです。今回は、本当に“さわり”だけでしたが、「 Looker 」の魅力や凄さはこんなものでありません。引き続き、もっといろんな切り口で情報をお届けしますので、楽しみにお待ちください!

ソリューションページにつきましては、現在製作中となります。濃い内容を載せられるように頑張りますので、こちらもお楽しみに。セミナー等も随時開催予定ですので、ぜひご参加ください。BI のみならず、データ・インテグレーション、データ・エンジニアリングに関するセミナーも企画中ですので、何かご要望がございましたら、リクエストをお待ちしております。

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