SOLUTION

可視化・分析・利活用
データ分析パイプライン

「ビジネス状況の可視化・分析・利活用」は、業務で発生したささまざまなログをお客様の見たい形に整形/サマリした上で、リアルタイムで参照可能な環境を提供するソリューションです。参照可能なデータは現在のデータだけではなく、過去、未来の予測が可能なビューも提供します。

Data Analytics

データ分析が上手くいかない原因

Cause

Solutions

解決できること

簡素化したい

「データ収集の手段が定まっていない」「データ抽出の依頼が面倒」等の要因で手間がかかっている

​データをリフレッシュ

準備に手間がかかることに起因し、可視化されるデータの鮮度が古くなってしまう

効率化したい

データを表計算ソフトに集めて、そこから報告用資料に落とし込むなど報告資料作成時の作業が大変

指標を統一したい

部署や分析者によって、指標が異なり分析結果が異なる

ビジネスミーティング

Proposal

上記のような様々なケースにおいて、

最適なソリューションをお客様と一緒に考え、

ご提案・ご提供いたします。

上記のような様々なケースにおいて、最適なソリューションをお客様と一緒に考え、ご提案・ご提供いたします。

​下準備の効率化 = データ分析パイプライン

Operation

データ分析パイプラインの構成

Structure

​次世代BIプラットフォーム「 Looker 」の強み

Image by Dave Heere

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弊社では規模に関わらず、柔軟な提案・対応が可能です。

まずはお気軽にご相談ください。

他部署へのデータ抽出依頼などが発生してデータを集めるのも一苦労。またビッグデータはあるものの、音声、動画、画像などの非構造/半構造データをうまく扱えず放置。

原因①:データ収集が困難

データ分析において、最も時間がかかるのはデータ整形。
手作業での整形、変換ツールはシステム毎に別で、時間とコストがかかりすぎる。

原因②:データの変換・整形に時間がかかる

上記の原因により時間がかかりすぎて、データの鮮度が古くなってしまう。結果、データ分析の有効性を示せなくなる、といった悪循環に陥る。

結果的に分析サイクルが長くなる!

つまるところ「データの収集」「データ変換・統合」が「主なボトルネック」になっており、これによって本来の目的である「継続的なデータ分析」が行えず、データ分析自体が起動にのらない、とった事態を引き起こしています。高価な分析ツールやAIがあっても、データの下準備が不効率であれば、いつの間にか「手段が目的」になってしまうでしょう。

「データ分析」の成功の秘訣  =「下準備の効率化」

「データ分析パイプライン」とは、データ分析の問題を解消する仕組み指します。「データ分析パイプライン」により、データ準備処理における「データの収集、変換・格納」といったプロセスをフロー化し、データ分析における「手作業」を減らし手間のかかるデータ準備処理を最大限に効率化します。

POINT 01 収集〜分析までのシームレスなフロー
POINT 02 手作業・工程毎の別ツールからの解放
POINT 03 データ準備〜分析の反復サイクルが加速

「データ分析パイプライン」構築は、一度作ってしまえば完成というものではありません。

(=目まぐるしく変わるビジネスニーズに沿った形で、継続的に反復して分析観点を見直せることが最も重要)

適切な「データ分析パイプライン」が反復を加速させ、本来の目的である「生きたデータ​の可視化/利活用」に注力できる

以下、パイプライン基盤にGoogle Cloud Platformをベースとした例になります。

上記はあくまで一例です。

弊社では構成や規模に関わらず、柔軟な提案・対応が可能です。

まずはお気軽にご相談ください。

Looker内にデータベースを持たない

Looker内部にデータを持たず直接データウェアハウスに接続するため、データを最新の状態で深掘り可能。データ管理側のコスト削減につながり、データの利用者と管理者の協奏(=DataOps)が加速する。

組み込み型アナリティクス/連携

API連携でさまざまなアプリケーションにLookerを埋め込み可能。日常的に使うSalesforce、Slackなどのアプリケーション上でも閲覧が可能となり、わざわざダッシュボードを開いて・・・という手間を軽減可能。Slack以外も、Box,Dropbox、Google Driveなどにも連携可能。

Looker上の言語「LookML」

Looker上言語である「LookML」は、SQLの良さを残しつつ、ビジネス要件にも柔軟に耐えられるような機能を利用出来るような独自の言語。LookMLを用いて低レベルの懸念を抽象化し、ユーザーは分析を行う事に集中出来るようになる。再利用可能でありGitでの管理も可能。

「指標」と「分析品質」の統一

「LookML」にて全ての指標をLookerで定義&一元管理。これにより、組織の中で部門ごとに指標の定義が違うといった問題を回避でき、分析の「品質」が統一される。共通指標定義を行い、LookMLマニュフェストの中で継承させるという「オブジェクト指向」ライクな構成が可能。

マルチクラウド データプラットフォーム

接続先のデータウェアは限定されれず、あらゆるSaaSサービスとの接続が可能。(Amazon Redshift、Snowflake、Google BigQuery、Postgres、MySQL、AzureSQL、Oracle、DB2、SAP・・・)

閲覧状況・利用状況のトラッキングが可能

要望通りに作ってみたものの、実際は誰にも見られていないようなレポートの把握が可能。利用状況のトラッキングは、利用者とのギャップを埋めることに繋がる。

Lokerは単なるBIツールにとどまらない、データドリブンな「プラットフォーム」
Lookerはアナリスト向けというよりあらゆる従業員がデータを活用するためのツールであり、データとデータのオペレーションについての考え方が他と異なります。

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