生成AIの効果を最大化するデータプラットフォーム

Looker

定義から集計、可視化の一連のデータ分析プロセスをカバーするBIツールを超えるデータプラットフォームです。すべて共通の指標定義なので、誰が分析しても同じ結果を出すことができ、ビジネスの意思決定を的確に行うことができます。

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Looker でデータを整備、生成AIの効果を最大化

生成AIが注目を集める中で、企業にとってデータの活用方法が重要な課題となっています。

Looker は、データ分析・活用を強力に支援する「データ活用プラットフォーム」です。社内外のデータの準備から、BI機能での分析・可視化、さらにはアクションにつなげるまで、最適な形でデータを活用することができます。

全社でのデータ定義の統一と共通言語化により、データガバナンスを強化し、生成AIの活用促進やDX推進によるビジネス変革を実現します。

Looker でできること

01
リアルタイムなデータ取得と活用

Looker 自体にデータを持たないため、データのアップロード工程不要で処理速度の速いデータベースを利用することができます。また、ニアリアルタイムで最新データを取得・分析し、ダッシュボードやレポートに反映することができ、集計する手間を省くことができます。

02
データ定義から始める高効率なデータガバナンス

LookMLと呼ばれる専用のデータモデリング言語を使用し、モデルとビューを作成することで、部署ごとのデータ定義のばらつきを抑え、データの一貫性を担保しながら、それぞれの部署の観点から分析することができます。

03
データ取得からアクションまでを自動化

既存の業務フロー（例：Slack）にシームレスに統合することができ、エンジニアに頼らずさまざまな施策ツールと連携し、アクションを自動化することが可能です。データの取得から分析、洞察、その結果に基づく迅速な意思決定までを、効率的かつ迅速に実現することができます。

ユースケース

ユースケース１
データのサイロ化・属人化を解消し、一貫性のあるデータを取得

独自のLookMLによりデータの定義や加工方法を統一することができるため、データの取得や基本的なクリーニングに費やす時間を大幅に短縮しながら最新の正しいデータへアクセスが可能になります。データの一貫性を担保しながら、高度な分析やカスタムレポートの作成など、自由度の高い分析環境を構築することができます。

課題

他のBIツールを利用しているが、ローカルファイル管理のため、集計定義が属人化している
SQLのクセや質が人に依存し、データの統一性がない
個々人が自由にデータ集計とレポーティングをすることが混乱を招いている

解決

データ定義の統一と自由な分析環境の両立により、ビジネスユーザは正しいデータを自身で取得できるようになった
SQLを書く作業から解放され、データ分析エンジニアとして、戦略的かつ価値のある業務に取り組むことができるようになった

ユースケース２
統一されたデータにより、チームの連携性と生産性を向上

Looker を使用することで、複数のユーザが最新の統一されたデータを効果的に活用できるようになるため、チーム間のコミュニケーションやタスクの管理を円滑に行うことができます。さらに、データの活用から次のアクションへの移行までを自動化することができるため、チームの連携性と生産性を向上させることができます。

課題

SQLをかける人が社内に限られており、そこがデータボトルネックとなり施策への移行に時間がかかっている
抽出した情報を各ユーザが個別にExcelを使って加工して資料を作成していたが、マネージメントが行き届かず、ガバナンス崩壊が進行する課題が発生している

解決

Looker 内でデータ加工、外部ツール連携できることによりビジネススピードに合わせた迅速なマーケティング活用、施策の高度化が可能になった（例：LINE連携によるマーケティングアクション）
Gitで管理されることでデータ抽出のボトルネックが解消され、課題の深堀りへの対応やアクションに対するPDCAサイクルがスピードアップ