こんにちは、クラウドエース編集部です。

最近では「データを集約して利活用したい」「データを可視化したい」という企業が増えてきています。現場が保有しているデータを経営陣も把握して次のビジネスに生かしていきたいと考えている企業が多数です。

しかし、「ただBIツールを導入して、本当に会社のデータを集約できるのか」「データ管理、構築が難しいのではないか」と導入へのハードルを高くもっている企業も多いでしょう。
ここからは Google Cloud が展開する BI ツールと、データを集約する際に使用する DWH(データウェアハウス) についてご紹介します。

BIツールとはデータの集約・分析・可視化を行うツール

BI ツールという言葉をよく耳にしますが、どんな意味かご存知でしょうか。
BI ( Business Intelligence )は組織データを収集、分析しビジネスの意思決定に役立てる手法のことです。要するに、 BI ツールとは企業が持つデータを集約し可視化、分析して経営に役立てるツールを指します。

また、 IoT や AI などのIT技術を活用するには元となるデータが存在することが前提となっています。情報化社会が進み、消費者が求めるサービスにも多様性が求められる中で、性別、年齢、趣味思考に沿ったデータを分析し適切なサービスを展開することがビジネスを進める上で重要になっています。

BIツールを導入するメリット

  • データを活用したビジネス上の意思決定ができる。
  • データを可視化することで現状の把握ができる。
  • 問題や課題の早期発見ができる。
  • データ集約、抽出作業を短縮できる。

BI ツールの活用 が経営や事業運営を高度化する

BI ツールは導入することが目的ではありません。導入後にどのように活用し生かしていくのかが重要です。
BI ツールの具体的な活用方法を紹介します。

①経営分析

経営層がビジネスにおける意思決定する上でデータの分析はかかせません。
データを可視化することによって、消費者や顧客の意向をタイムリーで分析しビジネス戦略を立てられます。

②マーケティング

SNS などの IT ツールや機器が発達し、様々な方法で消費者の行動データを集約することができます。また、 BI ツールを使ってただ可視化するだけではなく、様々な分析方法を用いることで既存概念にとらわれず、新しい施策を打つことができます。

③営業活動

数字の羅列を一目でわかりやすく見せてくれるのが、 BI ツールの魅力のひとつです。
報告や週次結果などはダッシュボードで監視できます。データが溜まると予測が立てやすくなり、客観的な営業戦略を立案できるようになります。

④人事

社員の成長率や感情の変化、部署構成などを把握するのも企業を成長させる上で重要な項目のひとつです。
部門ごとのパフォーマンスや入退職者を把握することもできると人事部で BI ツールを導入する企業も増えています。

Google Cloud が展開しているおすすめ BI ツール

BI ツールは業種、職種問わず適切に活用することで、様々なメリットを得ることができます。しかしながら、どの BI ツールを導入すればいいかわからない。導入後扱えるかわからない…と不安要素を抱えている方も多くいます。ここからは Google Cloud が展開している 無料の BI ツール『Google Data Studio(データスタジオ)』と次世代 BI ツール『Looker』を紹介します。

無償なのに高機能な『Google Data Studio』

Google Cloud が無償で展開する Data Studio は数字のモニタリングやレポート作成を自動で行う高機能な BI ツールです。

Data Studio の魅力

  1. ダッシュボードは自動更新・機能も充実
    Data Studio は一度作成したダッシュボードは自動更新可能です。
    週次や毎月で作成するレポートの手間を省くことができます。それだけでなく、ユーザーが期間の変更やフィルターをつけての絞り込みなど機能が充実しています。
  2. Google の様々なコネクタ接続でデータと連携できる
    レポートを作成する際に、コネクタを使ってデータを連携させる必要があります。
    Google Data Studio には、450 種類以上のコネクタが提供されているので、簡単に接続先のツールと連携することができます。
    Google Analytics や Google 広告、 Google スプレッドシート、 Google Cloud ストレージ、Youtube Analytics など Google サービスのデータを集約し可視化することができます。
  3. データポータルはクラウドデータベースへの接続が簡単
    Data Studio の魅力の一つとして、 DMP ( Data management platform )との連携があります。これにより、大規模データウェアハウスの Big Query や AWS の Redshit などとの接続が簡単に行えます。

究極の BI ツール『Looker』

第 1 世代の BI ツールは高度なエンジニアスキルが必要だったり、分析までに時間がかかってしまうなどの欠点がありました。
第 2 世代の BI ツールは UI が整えられており、エンジニアだけでなく営業やマーケなどスキルがなくても扱えるという利点があります。ただ、誰もが扱えるということからセキュリティ面などの課題がありました。

第 1 世代と第 2 世代の BI ツールの欠点や利点を反映させたのが現在の第 3 世代と言われており、その中でもとりわけ評価が高い Looker についてその魅力も含め解説していきたいと思います。

Looker の魅力

  1. データベースを持たない
    データを BI ツール内部に持っていた場合、「分析データを捌ききれないこと」や「データベースに二重投資しなくてはならない」という懸念点がありました。ですが、 Looker はデータベースを持たず、ソース元に直接データを参照します。
    今までデータのエクスポート等のデータ移動にかかっていた工数をなくす事ができます。また、 SQL の編集等しなくても、データ参照可能なのも魅力です。
  2. セキュリティを強化
    Looker の管理者はデータレベル、行、列レベルでユーザーやグループごとの詳細なアクセス設定を組む事ができ、無駄なデータアクセスを防ぐことができます。また、Lookerはデータを作業できるポイントを一箇所にまとめているため、各ユーザーのアクティビティを追跡することが可能です。
  3. LookMで効率的に分析しアクション
    「BI ツールを導入しても、うまくネクストアクションにつながらない」という企業も多いと思います。
    Looker は分析した結果を素早くアクションできるように、後続アクションがあります。例えば、 Slack にアクティビティの変化を知らせるアラート送信したり、得られた結果を Auger.AI に送信し機械学習を用意て正確な予測モデルを構築することができます。
    その他にも様々なツールと連携でき、ネクストアクションにしっかり移すことが可能です。

横断的なデータを集約! Google Cloud で DWH 構築

そもそも DHW ってどんな意味か知っていますか? DWH ( データウェアハウス )とは、データ利活用のための情報を保存しておく、倉庫のようなものを指します。
ここからは DWH を利用したデータ分析方法を紹介します。

DWH を活用した分析の流れ

DWH はデータを蓄積する倉庫のようなものですが、データをそのまま格納することはできません。 DWH を用意して分析するフローにはいくつかの工程があります。

  • フロー1. データの収集と蓄積
    分析で使用したいデータは集まっていますか? どのデータを使って分析をするのか、検討する必要があります。
    利用するデータが決まったら、過去何年分のデータを活用するのか考えましょう。
  • フロー2. データの加工
    DWH で使用するデータは無造作なものを使用することはできないので、加工する必要があります。
    列と行で構成されている構造化データは、加工なしで分析を行うことができます。ですが、画像やファイルなどの非構造化データは、加工処理して分析を行う必要があります。
  • フロー3. 分析
    データを分析したら、アクションに繋げられるよう可視化をします。 Google Cloud は分析で使用する BigQuery 、可視化で使用する Data Lab があります。

DWH のプロダクト BigQuery がなぜすごいのか

BigQuery は、Google Cloud の中でもエンタープライズにおいて最もニーズの高いDWHのプロダクトと言われており、性能面においても世界的に極めて高い評価を得ています。BigQuery を利用することで数ペタバイト規模の膨大なビッグデータを短時間で処理することができます。また、 BigQuery は Google Cloud だけでなく、 AWS や Azure などに格納しているデータも分析することができます。
さらに、コストが低いのも BigQuery の魅力です。月額 1TB のデータを保存して約 $23.00 、 10TB のクエリ処理で月額 $60.00 となります。また毎月 1TB のクエリ処理は無料枠として使用できるので、大量のデータを分析処理しても料金を抑えることが可能です。

まとめ

昨今は社内にあるデータをどのように活用するのかが、企業成長のカギとなっています。SQLやコードを使用しなくても、データを分析し簡単に次のアクションにつなげることができる BI ツールが Google Cloud にはあります。
Looker や Data Studio のようなツールを活用するだけでなく、 BigQuery を使用して DWH 構築し、膨大なデータを高速処理するのもデータ活用におすすめです。
それぞれの企業にあったデータ分析基盤を Google Cloud で構築してみてください。

※Google Cloud、Google、Data Studio、BigQuery および Looker は、Google LLC の商標です。

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