Lookerの機能とメリット・デメリットを徹底解説 法人向けBIツールの選定ポイント

Lookerのサービス特徴と類似ツールとの違い

Lookerが持つ独自の機能や、一般的なBIツールとの違いについて解説します。

独自のデータモデリング言語LookMLによる一貫性

Lookerは独自のモデリング言語であるLookMLを用いて、指標の計算式などを一元管理するセマンティックレイヤを提供します。 これにより、誰が分析しても同じ結果が得られるデータの一貫性を確保できる点が大きな特徴です。

データウェアハウスへ直接アクセスしリアルタイム参照

Lookerは自前のデータベースを持たず、データウェアハウスに直接アクセスしてSQLを自動生成します。 事前のデータアップロードは不要で、常に最新のデータを参照できる仕組みです。

他ツールとの連携によるデータ活用アクションの促進

一般的なBIツールが可視化に特化しているのに対し、Lookerはチャットツールや各種SaaSとシームレスに連携できる点も強みです。 可視化されたデータを活用して、Lookerの画面上から直接次の業務アクションを促すことが期待できます。

Lookerを導入するメリット3点

Lookerを選択するメリットはどのような点にあるのでしょうか？ここでは、導入によって得られる具体的なメリットを3点紹介します。

データの一貫性を担保し意思決定の精度を向上

LookMLによって指標が集中管理されるため、レポート間でデータのずれが生じるリスクを大幅に減らせます。 組織全体で同じ分析結果を得られるデータ一貫性の担保が実現し、意思決定の精度向上に寄与します。

Git連携によるセキュアなLookMLのバージョン管理

定義したLookMLのコードは、ソフトウェア開発のようにGitを用いてバージョン管理を行うことが可能です。 Gitによるバージョン管理機能により、いつ誰が何を変更したのか明確になり、複数人での開発や保守を安全に進めやすくなります。

指標変更時のメンテナンスコストの低減

指標の集計方法に変更があった場合でも、各レポートを個別に修正する必要はありません。 大元のLookMLを直すだけで済むため、この仕組みにより、仕様変更時のメンテナンスコストの低減につながる点も大きなメリットです。

Looker導入時に注意すべきポイントとハードル

Lookerの導入を検討する上で知っておくべき注意点やハードルとなり得る要素について、ここでは特に注意すべき点を3点整理します。

LookMLの学習と習得にかかるコスト

Lookerを最大限に活用するためには、独自のデータモデリング言語であるLookMLを習得する必要があります。 一般的なBIツールと比べてLookMLの学習コストが高い傾向にあるため、社内の人材育成や学習時間の確保が求められます。

エンタープライズ向けのライセンス費用

Lookerは基本的に有償で提供されており、利用規模や要件に応じたエンタープライズ向けの契約が必要です。 無償ツールと比較するとライセンス料金等による導入ハードルの高さがあるため、費用対効果の慎重な検討が大切です。

高速なデータウェアハウスの利用が前提

自前のデータベースを持たず、データソースに対して都度クエリを発行するアーキテクチャを採用しています。 そのため、快適に利用するにはBigQueryなどの処理速度の速いデータウェアハウスを利用することが前提となる点に注意が必要です。

Lookerが特に効果を発揮するおすすめのケース

Lookerの強みが、どのような企業や状況で特に活きるのか、ここではおすすめのケースを3点紹介します。

データドリブンな企業文化を定着させたい企業

組織全体でのデータ基盤を構築し、全社的にデータドリブンな文化を定着させたい企業に向いています。 指標の定義を一元化して正確な意思決定を行いたいという明確なビジョンを持つ組織におすすめです。

レポート運用やメンテナンスの負担を削減したい担当者

レポートの数が膨大になり、仕様変更のたびに各ツールの修正作業に追われているケースでも高い効果を発揮します。 集中管理によって運用やメンテナンスの負担を大幅に削減したいと考えている担当者に適しています。

高速なデータウェアハウスを活用している企業

すでに高速なデータウェアハウスを導入しており、それを最大限に活かしたい企業にもぴったりです。 リアルタイムなデータ参照と高度な分析を両立させたい環境で強みを発揮しやすくなります。

Lookerの導入に向いていない可能性があるケース

一方で、Lookerの導入が期待する効果につながらなかったり、ツールの性質が合わなかったりするケースも存在します。 ここでは、Lookerの導入に向いていない可能性があるケースを3点解説します。

小規模なチームや限定的な利用を希望するケース

小規模なチームや特定の少人数でのみ、手軽にデータ分析を始めたい場合には不向きかもしれません。 学習コストや費用の面から、小規模利用にはオーバースペックとなる可能性があるため注意が必要です。

高速なデータベース基盤が未整備のケース

分析用の高速なデータベース基盤が整っておらず、既存のExcelやCSVファイルだけで可視化を行いたいケースには適していません。 データベースの用意が難しい場合はパフォーマンスを発揮しにくいシステム構成です。

LookML構築・管理の人材が不足しているケース

エンジニアリソースがなく、ビジネス部門の担当者だけで直感的に素早くダッシュボードを作りたい場合もハードルを感じるかもしれません。 LookMLの構築や管理を担う技術的な人材が不足していると運用が回りくくなります。

まとめ

Lookerは、独自のモデリング言語LookMLでデータの一貫性を保ち、高度なデータ活用基盤を構築できるBIツールです。

LookMLの学習コストや高速なデータベース利用が前提となるハードルはありますが、組織全体のデータ分析統一とメンテナンスコスト削減に貢献しやすいツールです。

自社のデータ環境や活用ビジョンと照らし合わせながら、Lookerの導入を本格的なデータプラットフォーム構築の一環として検討してみてはいかがでしょうか。