Google Cloud Next '20: OnAir 第 5 週 - Looker に関するニュースとハイライト

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 15 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Looker では、8 月は多忙を極めました。Google Cloud Next '20: OnAir でのデータ分析週間から始まり、特にご要望の多かった機能強化のメジャー リリースを行いました。これは、企業が強力なデータ エクスペリエンスを構築し、データドリブンの優れたビジネス成果を推進できるよう支援するという Looker のビジョンに基づいています。そして今週は、データリーダーに向けたビジョンの発表、最新機能のお知らせ、仮想ハンズオンラボの実施のほか、Next OnAir 全体でお客様の優れた導入事例とデモについて紹介しました。

スマート アナリティクスの基調講演では、Google Cloud のオープンでインテリジェントかつ柔軟なプラットフォームのビジョンを実現するうえで Looker がいかに重要な役割を担っているかについて説明しています。また、Sunrun が Looker と BigQuery を活用してデジタル変革のイニシアチブを加速した方法や、Verizon Media の 100 PB 以上の分析プラットフォームに Looker が適合した方法をご確認いただけます。COVID-19（新型コロナウイルス感染症）へのデータドリブンな対応を Looker チームがどのようにサポートしたのかについて確認する、技術的な詳細を調べる、BigQuery BI Engine を使用した Looker のデモを確認する、Looker の（半ば公然の）秘密: LookML の概要について学ぶ、といったことも可能です。最後に、Looker のロードマップのセッションで、最新アップデートや今後の予定について取り上げていますので、ぜひご覧ください。

Looker が昨年 12 月に初めて発表したデータ エクスペリエンスに関するロードマップの進捗状況には誇りを感じています。昨年は、システム管理者、アプリケーション構築者、モデル開発者、データ アナリスト、ビジネスの意思決定者の幅広いコミュニティが必要とする、スケールやパフォーマンス、費用の最適化、管理の簡素化、データ エクスペリエンスの開発を容易にする機能を提供することに注力してきました。企業、部門、個人はすべて、それぞれ独自の方法でデータを使用して仕事を行っています。そのことが、Looker の分析に対する取り組みと、今週発表した新しい機能強化につながっています。発表の重要なポイントをさらに詳しくご説明します。

集約テーブルの自動認識によるパフォーマンスと効率の向上

パフォーマンスと効率を大幅に向上させるために、Looker には集約テーブルの自動認識が含まれています。集約テーブルの自動認識により、Looker はクエリ結果を具体化し、粒度レベルに基づいてユーザーのクエリをさまざまなテーブルに動的にルーティングできます。これにより、クエリを実行するレコードの総数を最小限に抑え、クエリの費用を削減し、応答時間を改善できます。集約テーブルの自動認識は、LookML（Looker のセマンティック レイヤ）で完全に管理され、ユーザーにとってのシンプルさを維持しながら、実装時間と費用を削減します。他のソリューションとは異なり、集約テーブルの自動認識はクエリを特定のテーブルに制限しません。その代わりに、クエリの範囲が一定の集約テーブルの範囲を超えた場合に、関連するデータを自動的に UNION で取り込むことができます。

大規模な Looker の管理が容易に

昨年より、Looker 管理者は Looker システムのアクティビティ分析を活用して、Looker プラットフォームの使用状況を追跡できるようになりました。ダッシュボードとデータ探索機能は Looker に事前に組み込まれていて、ユーザー アクティビティ、クエリ パフォーマンス、スケジューリング、コンテンツ（レポートとダッシュボード）の使用、発生する可能性のあるエラーを測定するために役立ちます。優れたシステム アクティビティが利用可能になったことで、管理者はシステム分析データをより長く保持し、このようなデータのより複雑で迅速な分析を行うことができます。新規ユーザーや権限管理ツール（既存の LDAP システムをより有効に活用する機能を含む）と組み合わせることで、システムのアクティビティ分析は、Looker 管理者がプラットフォームの採用を促進し、重要なレポート、ダッシュボード、探索、その他のより高度なデータ エクスペリエンスを円滑に運用できるようにサポートします。

分析情報へのアクセスを簡素化しスピードアップ

Looker は、ダッシュボードとレポート機能を再設計し、より直感的に操作できるようにしました。これまで以上に簡単にツールを提供できるため、ユーザーは全体的なダッシュボードを確認することから始め、データをドリルダウンし、質問に対する回答を見つけることができます。Looker ではアクセス可能で直感的なデータへのセルフサービス アクセスが提供されるので、ダッシュボードで簡単にクロス フィルタリングを行うことができます。Slack との統合が新たに強化され、アラート機能が改善されたことで、ユーザーが必要とする場所にオンデマンドでデータを提供し、質問から考察、そしてビジネスに影響を与える行動に至るまでの時間を合理化します。このようなデータへの新しいアクセス方法により、既存のワークフローの摩擦を最小限に抑え、技術者以外の従業員でも自分たちのビジネスの分野で積極的に取り組めるようになります。

新しいデータ エクスペリエンスを迅速かつ簡単に提供

データ プロダクト開発のための新しい拡張フレームワークにより、Looker はデータのモデル化、可視化、運用化における開発者の摩擦も軽減します。フロントエンドの開発者は拡張フレームワークを使用することで、DevOps やスタンドアロン サーバーに依存せずに Looker 内でビルドとデプロイを行えます。また、拡張機能は Looker API への完全アクセス権を持っているため、既存の認証と権限を活用して、開発プロセスを簡素化し、データ プロダクトの価値創出までの時間を短縮できます。Looker の革新的な開発者は、掲げる最終目標や理想のアプリケーションから逆算して、静的レポートを凌ぐビジョンを、Looker デベロッパー ツールやパートナーを活用して実現しています。

データドリブンなマーケティング担当者向けのターンキー モデル

Looker は、Google Cloud のエキスパートや統合された BigQuery ML モデルと連携して構築された、マーケティング担当者向けの新しい Looker Block もリリースしました。これにより、データドリブンなマーケティング担当者はこれまで以上に、Google アナリティクス 360、Google マーケティング プラットフォーム、Google 広告のデータにすぐに使える高度な分析機能を簡単に利用できます。これらの新しいブロックにより、マーケティング チームはウェブ上での動作をより深く掘り下げ、キャンペーン投資を最適化し、きめ細かな KPI を定義して、外部データセットを結合することで考察を拡大し、考察から行動までの時間を短縮できます。Looker Block は引き続き、分析の価値を向上させる強力なツールであると同時に、簡単に実装したり理解したりすることができる方法で、深い専門知識と情報をすばやく提供します。

BI からデータ エクスペリエンスまで

今週発表したように、Looker は新しい関連データを日々の業務に取り込むことで、すでにご使用中のツールを継続的に強化します。お客様のビジネスで有用な Looker の最新の機能強化については、こちらをクリックしてください。こちらで登録すると、紹介した機能や、その他の機能やアップデートについて、Looker チームとライブで会話することもできます。