データドリブンの経営が求められる中、データ分析を武器に市場をどう席巻するかが問われるようになりました。そうした中、世界1800社超の企業に採用されているのがLooker Data Sciencesが提供するBI＆ビッグデータ分析ソフトウェア「Looker」です。Treasure Data CDPの「Utilization Dashboard」画面でもLookerがサービスに組み込まれています。2019年に開催された「PLAZMA 2019 JAPAN IT Week 春」での同社の講演からLookerが提供する価値やその活用例を見ていきます。
データを生かすも殺すもデータサイエンティストの腕次第
BI＆ビッグデータ分析ソフトウェア「Looker」を展開するLooker Data Sciences。2012年に米カリフォルニアで設立されるや年平均70%で成長を続け、現在はグローバルで1800社超の顧客を抱える。日本法人は2018年9月にAPACで最初の拠点として設立され、これまでにメルカリ、リクルートマーケティングパートナーズ、ソニー、Diverseなど、さまざまな業種業態の企業で採用されている。
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データドリブンの経営が求められる中、データ分析を武器に市場をどう席巻するかが問われるようになりました。そうした中、世界1800社超の企業に採用されているのがLooker Data Sciencesが提供するBI＆ビッグデータ分析ソフトウェア「Looker」です。Treasure Data CDPの「Utilization Dashboard」画面でもLookerがサービスに組み込まれています。2019年に開催された「PLAZMA 2019 JAPAN IT Week 春」での同社の講演からLookerが提供する価値やその活用例を見ていきます。
データを生かすも殺すもデータサイエンティストの腕次第
BI＆ビッグデータ分析ソフトウェア「Looker」を展開するLooker Data Sciences。2012年に米カリフォルニアで設立されるや年平均70%で成長を続け、現在はグローバルで1800社超の顧客を抱える。日本法人は2018年9月にAPACで最初の拠点として設立され、これまでにメルカリ、リクルートマーケティングパートナーズ、ソニー、Diverseなど、さまざまな業種業態の企業で採用されている。
Treasure Data CDPでも「Utilization Dashboard」画面でLookerをサービスに組み込んで提供するなど、Lookerのサービスを意識せずに利用しているケースは少なくない。Google、Amazon、Microsoft、Cloudera、Hewlett Packard Enterprise、IBMなどもパートナーだ。
Looker Data Sciencesのソリューションコンサルタント西見麻利子氏は、最初に「なぜLookerがいまお客様から支持を受けているのか、また、必要とされるようになった背景には何があるか」と問題を提起。企業を取り巻くビジネス環境やICT環境の変化に触れながら、Lookerが企業にどういったメリットをもたらすかを説明した。
「急激なIT化によって大量のデータが蓄積され、AIに対する期待としてデータドリブンな経営を実践することが求められるようになりました。データ分析を武器に市場をどう席巻するかが問われるなか、各企業のデータ分析力が経営を左右するようになっています。さまざまなデバイスから取得できるデータは増え続けており、そうしたデータをビジネスに生かすも殺すもデータサイエンティストの腕にかかっている状況です」（西見氏）
「ボトルネック」と「カオス」がデータ分析の2大課題
そんな中で課題となっているのはデータサイエンティストの人材不足だ。従来からデータ分析は限られたアナリストに依存しており、分析レポートが必要になるとアナリストに数日かけて依頼することが一般的だった。分析に時間と手間がかかることで、それがビジネスのボトルネックになるケースが多かったのだ。
そこでこのボトルネックを解決するために登場したのがセルフサービスBIだ。それにより、業務部門が自分たちのニーズに合わせてデータ分析を実施できる環境が整い始めた。しかし、そこでも新たな課題が発生したのだ。
「同じデータを見ていても、人によってその定義が異なっているのです。例えば、売上という名前でデータを収集しても、定義に一貫性がないので、少しずつ分析の結果が違うという混乱した状態が発生するようになったのです。近年では、従来からのボトルネックに加え、こうしたカオスが大きな問題になっています」（西見氏）
こうした課題を解決するのがLookerだ。西見氏は、Lookerについて「データガバナンスを構築し、あらゆる部門にデータ分析とビジネスインサイトを提供するデータプラットフォーム」だと説明する。そのうえで、Lookerには大きく3つの特徴があると説明した。
「Lookerの3つの特徴は、データ抽出が一切ないこと、LookMLという言語をつかってロジックを一元管理できること、Webで分析・共有できることです。これらにより、分析に時間や手間がかかるといったボトルネックの問題を解消するほか、データ項目の定義に一貫性がなくカオスに陥るといった課題に対応することができるようになります」（西見氏）
Lookerがユーザーに提供できる3つの価値とは
1つめのデータ抽出が一切ないというのは、Looker自身がデータを保持するデータベースを持っておらず、Lookerから直接Treasure Data CDPのようなデータベースに接続して、クエリーの結果だけを表示する仕組みを指している。
このため、「例えばクラウド上で高速データベースを利用している場合は、そのデータベースのパフォーマンスをそのまま生かすことが可能です。データをLookerに移行する作業も発生せず、Lookerからデータベースに接続さえできればすぐに利用できるというメリットもあります」と西見氏は説明する。
2つめの特徴で触れたLookMLは、SQLを抽象化するために生まれたLookerの独自言語だ。アナリストが分析のためにSQLを何本も書くという作業は不要になり、データの定義の一元管理が可能になる。「これにより、人によって見ている指標が同じでも結果が違うといったことを防ぐことができます」（西見氏）
3つめのWebでの分析・共有は、LookerがWebベースで稼働するため、簡単にメールや社内SNSで分析結果を共有できるということだ。APIも用意されており、ほかの商用アプリケーションと連携したり、独自に開発したアプリケーションにLookerを組み込んで利用するなど、さまざまな使い方が可能だ。
このようにLookerはさまざまなデータソースと連携しながら、Webインタフェース、埋め込み、REST API、定期配信（Scheduled Delivery）などの仕組みを利用してデータを誰でも簡単に利用できるようにする。
「LookerからTreasure Data CDPに直接接続をして指標や分類などのデータ項目を一元的に管理。Looker上で権限管理やアクセスコントロールを行うことで安全にデータを利用することができます」と西見氏は話す
なぜLookerがデータドリブンな経営に役立つのか
そのうえで西見氏は、例えばeコマース企業のデジタルマーケティング担当者がLookerをどのように活用できるのかについて、代表的な2つのユースケースのデモを交えながら解説した。
1つめのユースケースは、広告経由の売上をモニタリングし、効果の出ていない場合にそれを自動的に検知して対策を打つというものだ。この場合は、ダッシュボード画面から担当地域の売上をフィルタリングし、トラフィックをソース別に見ることからスタート。そこでディスプレイ広告の効果が薄いと思った場合、エクスプローラー画面でトラフィック別の売上を深掘りし、さらに対策として「週次の売上が700ドルを下回ったら担当者にメールでアラートを送る」といったアクションが簡単にとれることを示した。
2つめのユースケースは、新規顧客獲得のためにキャンペーン管理ツールにユーザーリストを配信してテストシナリオを実施するというケースだ。商品閲覧からカート投入までの動作をキャンペーンで後押しできると考えたとする。この場合、「最終ファネルのプロダクト閲覧でとまっているユーザーや、セッション中のイベントが5回以上発生しているユーザー」を対象にユーザーリストを作成。それをキャンペーン管理ツールにCSV形式でSFTPで送信。その際にはLookerで作成したセグメントの情報なども連携し、キャンペーン管理ツール側で簡単にデータを活用できることを示した。
西見氏は最後に「データベースのデータをリアルタイムに活用でき、さまざまなツールと連携してアクションが実施可能です。アクションに必要なデータの権限やセキュリティまわりのアクセスコントロールも管理することできます」とし、Lookerが企業のデータ活用の課題を解消しながら、データドリブンな経営に役立つことを強調した。
