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@ymto

Google Cloud Next ’19 TokyoでLookerの話を聞いてきた

2019/8/1にGoogle Cloud Next ’19 Tokyoのカンファレンスにて、
lookerの展示とイベントをやってましたので、ざっくりですがメモ残します。

イベントURL

会場でもらえたもの

・Looker社のロゴステッカー
lookerステッカー

Looker社について

・既存顧客:1,800社以上
・資金調達額:280.5M$
・従業員:700名超
・オフィス:Santa Cruz(本社)、ロンドン、ダブリン、東京(東京は2018年度立上げ)
・パートナー:Google, Amazon, SnowFlake, Cloudera, Microsoft, HPE, IBM

Looker社のミッション

・データをよりスマートに活用することにより、ユーザーがより多くの事を行えるようにする

次世代BI Lookerが目指す新たなデータプラットフォーム像

・データの活用をするときに、必ずデータ分析民主化というワードが出てくるが、
たいていは、データの可視化が出来ているとそれが出来ている。という認識を持たれやすい。

・データの収集と、BIツールの活用は広がりつつあるが、69%の企業ではデータを十分に活用できていないと感じられている。

・データはどんどん増えていく。2025年までに175ゼタバイト!?に。

・2018年から2023年までの間に5億個の新しいビジネスアプリケーションが作成される予測だが、これは過去40年間で作成されたアプリケーションと同じ数。これからは5年間で同じ数量産されていく。

・エンタープライズと呼ばれる大きな企業の中では、平均して1100以上の業務アプリケーションが利用されているが、それらのデータを能動的に紐づけて分析する時代になってきている。

・たくさんの人がSQLを書いてデータ抽出をするようになるが、そこで書かれるSQLにばらつきが発生してデータ品質を保つのが難しくなってくる。

・データを有効活用している企業は、接続可能な競争優位性を獲得する傾向が強い為、収益増加傾向になりやすい。

・分析機能の「組み込み」は自然な流れになる可能性がある。いちいち企業間のデータI/F用のSDKを導入して開発すると、手間とコストがかかり、メンテナンスも必要になる為、徐々にオープンな形でデータ共有がされていくかも?

・労働時間の減少と生産性向上を考える場合、既存システムのワークフローを基準にすると、改善が難しい為、新たな仕組みに組み替える事も考えた方がよい。

・Lookerはこれらの問題に対処しやすい仕組みで設計されている!

・ただしLookerはデータドリブンな企業にはフィットしやすいが、そうでない企業にはフィットしない。

Lookerの3つの特徴(推しポイント)

・既存のBIツールと異なって、データはLookerには取り込まない

・LookMLという抽象言語を活用することで、SQLかけないビジネスユーザーがあたかもSQLを書いてデータベースアクセスして分析するようなデータの一貫性を保つことが可能。

・コラボレーションのしやすさ。顧客の持っているアプリと組み合わせて活用し分析できる為、短期間で運用にのせられる。

Looker導入企業での事例紹介

リクルートライフスタイル

・データ定義を管理部署で統一し、ハブレイヤーとしてLookerを活用することで、誰が触ってもデータ品質が保たれやすい状態に

セールスフォース

・セールスフォースの仕組みにLookerを組み込むことで、データのドリルダウンをグラフから出来るようになっている

ARM Treasure Data

・Lookerを組み込むことで、utilizationレポートの提供をしている。

リクルートマーケティングパートナーズ

・slackにLookerbotをつなぐことで、slackからLookerのグラフを直接呼び出して分析可能になっている。

>Lookerは理想のワークフローを組むのに良い!上記導入企業のように業務に組み込めるから!

まとめ

・データ活用方法は移り変わる。データソースも利用者も変わる
・データの可視化はゴールではなく、出発点。過去データを見て終わりではなく、正確なデータをリアルタイムに捉え、サービスへ転換
・ツールにワークフローを寄せるのではなく、理想的なワークフローにツールを寄せる

イベント動画

最近はカンファレンスの動画もユーチューブに上がるようになっている為、
お時間ある方はこちらを見てもらう方が正確に内容把握できると思います(42分35秒の動画)
https://www.youtube.com/watch?v=nDvxmiOdyGk

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