Looker&AWSでデータ分析チームを成功に導いている『7つの事実』 #looker

現在米国ラスベガスで開催されている『AWS re:Invent 2019』。弊社ブログでも例年通り一大特集を組んでおります。

『AWS re:Invent 2019』のブースには、Looker社も出展を行っているようです。場所はVenetianのSands Expo Hall、ブース#1405。現地にご参加の皆様でLookerに興味をお持ちの方は是非足を運んでみてはいかがでしょうか。

さて、そんな『AWS re:Invent 2019』のお祭りムードが盛り上がっている中、Lookerのブログで以下のエントリが公開されていました。『LookerとAWSと活用する頃でチームを成功に導くことが出来ている、"7つの事実"』的な内容となっているようです。当エントリではその内容について読み解いて行きたいと思います。

目次

 

事実その1: Lookerの全顧客の50%以上がAWSのデータソースを使っている

以前に公開した下記インタビュー記事でも言及されているように、Lookerで扱っているデータソースの実に半分がAWSに関するものとなっています。

上記記事では『Amazon Redshiftが最も多い』数値となっていますが、Amazon Athenaを介してこんな感じで地理空間データにアクセスすることも可能です。

 

事実その2: Lookerがホストしている顧客の90%以上がAWSを使っている

マルチクラウドを謳っているLookerですが、現時点ではこのような数字となっています。また、独自のインスタンスをホストしている顧客の場合でも、その多くがAWSを使っています。

 

事実その3: AWSのAI/MLサービスとの連携に対応

LookerとAWSの機械学習系サービスを連携し、Amazon SageMakerやAmazon Forecast等を活用可能です。下記エントリで紹介されているように、LookerをAmazon SageMakerと統合し、Looker Scheduler内から直接モデルのトレーニングと推論を開始できるように設定することで、『データサイエンスワークフロー』を合理化出来ます。

また、AI/MLの運用を支援するために、LookerはAmazon Forecastのサポートを発表しています。(※...と記載がありましたが、それらしき記載は見当たりませんでした。どれを指してるのだろう?)

 

事実その4: AWSに特化した『Looker Blocks™』が用意されている

LookerとAWSが共同で開発した下記の『AWS Optimization Suite』をLookerに取り込む事で、Looker上でAWSを最大限に活用出来ます。

このモデルを活用する事で、以下のアクションが実施出来ます。

  • AWSログデータの監視
  • Redshiftパフォーマンスを改善する機会の特定
  • AWS支出の最適化

その他、『Looker Blocks』にはAWS関連のリソースが幾つか展開されています。

 

事実その5: Action Hubで様々なデータ連携が可能

Lookerを使うと、S3に直接データを配信したり、Looker Action Hubでタイムスケジュール又はデータトリガースケジュールに基づく形でEC2インスタンスを起動・停止したり出来ます。更には、Actionを使ってデータを直接S3バケットに配信することも出来たりします。詳細は以下をご参照ください。

 

事実その6: AWS Marketplace経由でLookerを利用出来る

LookerはAWS Marketplaceで利用することも出来ます。

また、Looker x Redshiftの組み合わせでLookerを試してみることも可能です。

 

事実その7: 重要なAWSコンピテンシーを複数取得している

Lookerはこれまでに重要な3つのAWSコンピテンシーを、以下3つの分野で達成しています。

  • データと分析
  • モバイル
  • デジタル顧客体験

AWSコンピテンシープログラムは、習熟した技術を持ち、専門的なソリューションエリアでお客様を成功させられることを実証した AWS Partner Network (APN) パートナーであることを吟味、検証、および確認するものです。

 

まとめ

という訳で、Looker x AWSの組み合わせがオススメですよ、という内容のご紹介でした。

ここに紹介した内容の他にもLookerには可視化・分析、更にはその先のアクションを加速させる事が出来る機能が豊富に揃っています。是非御検討してみてはいかがでしょうか。