Googleデータポータルの概要
概要
Googleにより提供されるBI（ビジネスインテリジェンス）ツール
- 無料で使用可能である
- Googleアカウントが必要である
データ連携
データポータルにはGoogle AnalyticsとGoogle Search Consoleのコネクタだけではなく、Bigqueryやスプレッドシート、CSVデータ等様々連携可能です。
使用方法
大きな流れ
データソースを接続して準備
→ INT型,STRING型など変換が必要な内容があれば変換を実施
→ 複数のデータソースがあり結合させる
ここまでできれば、あとは「ディメンション」と「メジャー」を指定すれば様々なグラフが作成可能
データ接続
データを追加 > 各データソースが羅列されているので選択
※YouTubeデータ,CSV,BIgquery,Googleアナリティクスなど様々なデータへコネクト可能
型変換
それぞれを使用したいように型変換する
上部リソース > 追加済データソースの管理 > 対象データソースにて編集
複数データの統合
混合データの作成方法
混合データを管理 > 新規の混合データ作成 > キー（各データをつなげる役割）データを指定
参考資料：https://dekiru.net/article/19570/
まとめ
＜データポータルの資料は少ない＞
教材本には実際のグラフを作成する方法までは記載されていない。
個人の見解として、よりビジュアライズした視差を見たいのであればtableauを推奨する。
ただし有料である。
この部分に大きな違いがある。
コスパよく同じようなグラフを毎回作成するのであれば
必要データのグラフを瞬時に把握できるダッシュボードを開発するという点で
データポータルは便利に活用できる。
ダッシュボード構築が進めば
データアナリスト/マーケター/営業マンが分析の為に必要なデータを取得して提供する
データエンジニアの「データ集計係」が不要となる。
完全に不要となることはないだろうが、間違いなく業務量は削減する。
比較的、駆け出しや若手のデータエンジニアが集計係を務めることも多く、当方も経験した役割である。
当時、自らの集計業務をダッシュボード化して「自らの業務が不要になる」ということを肌で感じ恐怖を覚えた。
ただ、「プロとは仕事を手放せること」なのではないだろうかと考察した。
自らが存在しなくても上手く回るようなシステムを策定することが
ITの最大の「仕事」である。
より効率化した業務の推進や新たな業務に「人員」を割くことができる。
ITに携わる者として恐れず実践していきたい。