[レポート] Looker プロダクト最新情報 – Looker: BEACON Japan 2020 #BeaconJapan

2020.09.08

この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。

Looker社によるロードマップ、顧客事例、パートナー企業によるセッションが堪能出来るデジタルイベント『BEACON Japan 2020』が2020年09月03日から2020年09月24日までの毎週木曜日、計4日間に渡り開催されています。

当エントリでは、その中から2020年09月03日に発表されたセッション「Looker プロダクト最新情報」のレポートをお届けします。

セッション概要

公式ページで紹介されているセッションの概要情報は以下の通りです。

Looker プロダクト最新情報

登壇者:
・水野 智也, Looker事業本部 カスタマーサクセスマネージャー, グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

発表内容:
Lookerの概要 最新情報

セッションレポート

ここからは、当日に公開されたセッションの内容についてレポートします。

イベントのセッション動画については下記リンクにてアクセス可能です。

Lookerの概要

LookerはエンタープライズBIツールであり、データプラットフォームです。
ユーザーがLookerを通じてデータを活用できるようにするのがミッション。

Lookerの特長

  • インデータベースアーキテクチャによって、BiqQueryやSnowflake、RedshiftなどのMPP(超並列処理)データベースの性能を最大限に活用し、あらゆるサイズのデータを高速に処理することができる
  • セマンテックなモデリングレイヤーによって、信頼できる唯一の情報源を持つことができ、ビジネスユーザーに信頼性の高いデータ提供が可能に
  • モデルが開発のワークフローに統合されているため、時間の経過に伴う変更や管理など開発ライフサイクルの全体をサポートすることができる
  • クラウドネイティブなアプリケーションにて提供することで、APIで様々なツールと統合することができ、ユーザーがすぐにデータを確認することが可能に

Lookerの最新情報/今後のロードマップ

今回ご案内する最新情報は向こう2年をターゲットとしたロードマップとなっており、今年既にリリースされているものを含め、2020年から2021年にかけてリリースされる機能となります。

データエクスペリエンス(ビジネスユーザーが実際に利用し、アクションを取っているレイヤー)

レポーティング・セルフサービス分析・業務フローに組み込んでいくことで、よりデータの価値を引き出していくことにフォーカスを充てる

ダッシュボード
  • クロスフィルタリング機能 より細かい粒度での分析を可能に
  • クリエイター向けレポーティング機能
  • 23言語をサポートするローカライズ
  • Lookerの操作をより簡単に
探索機能
  • クエリの事前定義などをすることで、すぐに集計することが可能に
  • 時系列予測などを可能に
既存の業務フローへの組み込み
  • アラート機能をスマートなものに進化させる
  • 外れ値を検出するためにGCPのAIやマシンラーニングのナレッジを活用
  • Lookerの画面からアクションを可能に
  • G Suiteのプロダクトとの連携
  • モバイルアプリの提供
必要なデータを効率的に入手
  • 検索機能の拡充/再構築

アプリケーションプラットフォーム(データエクスペリエンスを作成することを可能にするレイヤー)

レポーティング・セルフサービス分析・業務フローに組み込んでいくことで、よりデータの価値を引き出していくことにフォーカスを充てる

データの価値を高めていくこと
  • マーケットプレイスのリリース(Google Marketingプラットフォームのブロックなどを提供)
組み込み利用でのカスタマイズ性柔軟性の向上
  • ダッシュボード内部でのカスタマイズ
  • 組み込みダッシュボードにあわせたカスタマイズ
  • APIを駆使したワークフローの作成
  • 完全なカスタマイズ
プラットフォームの拡充
  • エクステンションフレームワークのリリース:カスタムJavaScriptをLookerインスタンス内のサンドボックス環境にホストする機能

基盤(アプリケーションのコアとなるレイヤー)

レポーティング・セルフサービス分析・業務フローに組み込んでいくことで、よりデータの価値を引き出していくことにフォーカスを充てる

ソフトウェアの開発ライフサイクル

  • Aggregate Awareness機能のリリース:LookMLを介して粒度をロールアップしたテーブルを作成しておくと、クエリの内容に応じてLookerがダイナミックに問い合わせ先を変更し、クエリを最適化する機能

パフォーマンス

  • インメモリのキャッシュの実装

パフォーマンスを生かしたデータの変換

データモデルの活用

Lookerは、現在GCP、AWS上でのホストをサポートしており、今後Azureもサポート予定となっています。

Q&A

Q:G Suiteとの連携は埋め込みのようなイメージとなりますでしょうか。

A:詳細な実装方法は確定しておりませんが、現時点の予定としてはG Suiteのアドオンのような形でご利用いただく形となります。

Q:モバイルアプリケーションでは、既存のダッシュボードの表示・閲覧をすることができるのでしょうか?もしくは、別途モバイルアプリケーション向けのダッシュボードを作成する形となりますでしょうか。

A:既存のダッシュボードをモバイルに適した形で表示することができる想定です。現在ベータ版として、一部のお客様に試験的に利用いただき、フィードバックを得ながら最適化を進めおります。

Q:現時点で、LookerはGCP上から利用可能ですか?

A:GCP上で既にホストすることが可能です。ホストのオプション設定時に指定していただく形となります。

Q:LookMLの設定をする際には一からLookMLを書かなくてはならないのでしょうか?

A:LookMLを必ず一からすべて書く必要はなく、ご利用のデータベースに接続した際に、基本的なLookMLモデルが自動生成されるため、それをベースにして開発していただくことが可能です。

まとめ

今回のセッションにて、Lookerの様々な最新情報やロードマップが紹介されました。 中でも気になったのは、G Suiteとの連携です。これまで、資料作成をする際にレポートをダウンロードして貼り付けていく作業がかなり手間になっていたと思うのですが、それがLookerとGoogle SheetやGoogle Docsなどを統合することで常に最新のデータにアクセスできるという機能となるそうです。また、ローカライズも進んでいる他、これまでよりもより多くのユーザーが使いやすいプラットフォームを構築していくビジョンが様々紹介されていたので、これからの機能リリースが楽しみとなりました。

また、イベント2日目となる2020年09月10日には、弊社クラスメソッドより玉井励 a.k.a.たまちゃんSnowflake社 松下正之氏と共に『DXに最適な分析ソリューション』というタイトルで登壇致します。当日は是非ともこちらのセッションをチェックして頂けますと幸いです。

お申し込みはこちら