Lookerの導入効果をレビューでご紹介(BASE株式会社-glassmonkey)

導入背景

• Redashを基盤として使っていたが、誰が管理していくのかが明確に決まっておらず、メンテナンスされていないクエリがあったり、インスタンスの負荷があったりしていた。
• データ分析観点とは別で基盤リプレース企画の話が出ており、ショップをサポートするチームで実施したいことを担保できる仕組みに変更しようとしていた。

比較検討したサービス

• Redash（継続利用）
• Salesforce Marketing Cloud
• Aimstar
• b→dash
• Tableau

選定理由

※全社的にLookerを導入するという決断は全社横断のデータプラットフォームチームが主導

Redash（継続利用するか）との比較

• データ分析がSQLをかける人に限られてしまい、属人的になってしまっていた
• 当初の目的として、ショップをサポートするチームのやりたいことを実現できるのがLookerだった

導入時の苦労・悩み

• 苦労したこと
  • データ分析にあたってエンジニアとエンジニアではない人で職能の垣根がないチームを理想として目指していた。一方で、Redashで作っていたデータ基盤のテーブル構造は実装を優先したものであり、分析観点では使いづらく、そのままLookerで実装するのは難しかった。そのため、SQLがかける方の視点では、Looker へ移行をするよりもSQLを書いた方が良いのではないか、という意見も存在していた
  • データ基盤ではどういうデータ構造なら扱いやすいかを考え、ETLではなくELTにすることで分析しやすいようなデータ構造を1つ1つ作りアウトプットを共有しながら進めた
• 導入初期
  • データ属人化への対応
    • Redash利用時の反省を活かし、管理者不在の状態をなくすために、組織ごとにデータの責任者をおいた。それぞれの責任者がデータマートを作り、自チームのデータの定義を決めて運用を始めた。
  • Looker独自の用語のキャッチアップ
    • Looker単体の固有名詞も多かったため新しい用語のキャッチアップをした
  • Lookerのベストプラクティスがあまりなかった
    • 他社の事例やどのようなExploreを作ると良いか、ファイル構造のベストプラクティスなどがあまりなく手探りで進めていた

導入に向けた社内への説明

よく使う機能

ツールの良い点

ツールの課題点

その他

BASEでは複数のサービスを展開していますが、まずはBASE BANKチームがファーストペンギンとしてデータの責任者を立て、データの定義を実施して運用し始めたことでうまくいったため、いきなり全社への導入をするのではなく、まずは一つのサービスから導入するなど、小さく初めていくことをおすすめします。また、Lookerの導入は単純にツールの導入にとどまらず、データを全員で扱えるようになったことにも繋がっており、文化醸成にも貢献しています。

ツールを検討されている方へ

他のどのBIツールを導入するにせよ、メンテナーは事業部を跨いだ横断チームだけではなく、データマートごと（事業部ごと）においておいた方が良いでしょう。事業部側から見たいタイミングでみることができること、また、全社横断チームに任せてしまうと、オーナーシップが薄れてしまいます。メンテナーに向いているのは、アナリストやSQL（分析クエリ）がある程度書ける人が良いと考えています。

まだまだLookerに関しての事例が足りないので、Looker コミュニティへの参加もお待ちしております！

https://looker-japan-user-group.connpass.com/