[レポート]データ活用推進の取り組みとポイント #Looker #BEACONJapan

この記事は、2021年6月22～23日開催の Looker BEACON 2021: Japan のオンラインセッション『データ活用推進の取り組みとポイント』に関するセッションレポートです。

セッション概要

会社・サービス紹介

• あらゆるスペースを手軽に貸し借りできる「SPACEMARKET」のサービスを運営している。

Looker導入前の状況と課題

導入前の組織の状況

• 組織
  • 65~70名（開発メンバーが約半数）
  • データアナリスト1名(登壇者の山崎さんのみ)
• データ環境
  • Redashを使用していた
  • SQLの社内勉強会も開催し、データ活用文化を醸成

課題

• 組織が大きくなるにつれて、課題が顕著に。
• 課題１：データの信頼性が担保できない
  • 仕様書やER図などのドキュメントが存在しない・メンテナンスされていない
  • 社内でSQLスキルの差があり、RedashのQuery Snippetsを使用しても、クエリの品質の担保が難しかった
  • データ定義の整備不足。例えば、「売上」は税込・税抜どちらなのか、など
• 課題２：データマネジメントに対するリソース不足
  • 内製したBIダッシュボードのメンテナンスに着手できる時間がない
  • データ定義や運用ルールなどの整備をする時間がない

LookerのPoC～導入決定

PoC詳細

• 検証内容
  • 既存の内製BIツールと同様の機能を再現できるか？
    • 例：複雑な金額計算ロジックをLookerで実現できるか？
  • ビジネスユーザーが活用できるツールであるか？
• 検証期間
  • 計４週間
    • 開発：約３週間
    • ユーザビリティテスト：約１週間
• 採用理由
  • 運用的観点
    • LookMLでのデータの定義を一元管理するため、売上の税抜・税込みなど、ユーザー間での定義のズレを防止できること
    • ビジネスユーザーがSQLを記述することなく、データを利用することが出来ること
    • Lookerで抽出・可視化したデータを既存のワークフローやアプリへ組み込んで活用可能であること
  • 技術的観点
    • Looker自体がデータを持たないアーキテクチャであること
    • LookerはSaaSで提供されているため、ITシステムとしての運用負荷が最小限であること
    • Gitによるバージョン管理が可能で、データモデルの開発を効率よく実現できること

Looker 導入前後のETLアーキテクチャの変遷

Before

After

Looker導入後の活動

• オンボーディング
  • Looker社のJump Startプログラム
    • セッションの内、半分をビジネスユーザー向けの内容で実施
  • 社内勉強会
  • 社内の問合せ窓口の設立（Slackの専用チャンネル、Remote hour）
• 開発
  • PoC期間にスピード重視で開発したLookMLのリファクタリング
    • Refinementsも使用
  • RedashからLookerへの移行
    • 元々、Redashで1000前後のクエリを登録していた
    • ビジネスユーザーにLookerの使い方をより深く理解してもらい、山崎さん自身も「どのようなExploreが必要なのか」を考える良い機会となった。
  • Lookerによるデータ活用では、Explore設計が肝！
• 導入後の変化
  • ユーザーからの声
    • これまで、出力するデータが正しいかどうか確認しながらSQLを書いていたが、この負荷がなくなった
    • 詳細なデータのドリルダウンが可能になり、スピーディに業務を行えるようになった
    • 会議中にLookerでデータを取り出しながら話を進めることができるようになった

事例紹介

• 「直前割」機能の改善施策
  • 直前割とは
    • ホストが、スペース利用日より5日～0日前までの予約に対して割引設定出来る機能。利用直前の予約促進のための機能。
    • コロナ等の影響もあり、レンタルスペースは日常的に利用されることが増加。そのため、「直前割」の提供価値が失われていることを懸念に感じた。
  • 何を改善したか？
    • 適用期間を、「5日～0日前」から「3日～0日前」に変更
    • 想定された予約率減少リスクも特に発生せず、むしろホストの単価上昇による収益性改善に貢献できた
  • Lookerをどう活用したか？
    • 機能変更前後の予約率や予約数をモニタリングする、専用ダッシュボードを作成。閾値を定めてアラートを設定し、すぐにSlackに通知が届くように。

• 各部門における様々な活用事例
  • マーケティングチーム
    • Google AnalyticsやGoogle Search Consoleのデータを連携し、ダッシュボードでKPIを一元管理
  • エンジニアチーム
    • Githubのデータを連携し、commit数などを集計・可視化することでチームの生産性をモニタリング
  • カスタマーサクセスチーム
    • ホスト審査や予約の状況把握に活用したり、ホスト運営のフォローアップのためのデータをLookerから抽出（システムの連携イメージは下図）

まとめ

• Lookerを導入した効果
  • 「データガバナンス問題」と「リソース不足」という２つの課題を解決できた
  • 様々な部門のビジネスユーザーが、Lookerを活用して成果創出や業務効率化を実現できている
• 今後
  • Zendesk、Jiraなど様々なサードパーティツールと連携させて、Looker上で一元管理し、より効率的に業務オペレーションを改善できるようにしていきたい
  • 引き続きLookerを「データプラットフォーム」として磨き、事業成長のエンジンとして寄与していきたい

視聴後の所感

まず端的に述べると、「Lookerを導入したことで全社のデータ活用促進・業務効率改善につながっている好事例」という印象を受けました！

「Lookerをフルに活用するにはどうすればよいか？」を考えて運用されているため、ビジネスユーザーへの展開を重要視することで全社のデータ活用を促したり、他のサードパーティツールと併せた業務効率を改善したり、具体的で他社様でも参考になる内容が多い事例だと感じました。

スペースマーケット様も該当しますが、Lookerは元々Redashなど別のBIツールをすでに運用していて、「社内のデータガバナンスが取れず、安心してデータを使用できない」「データエンジニア・アナリストのリソース不足でデータ整備ができていない」という課題をお持ちの方には、とても刺さるツールだと私も感じています。

「既にBIツールを導入しているけど、データが統制できてないな…」など課題を感じている方は、Lookerの導入を検討してみてはいかがでしょうか！