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エニグモでのLooker活用事例
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中村友哉
メンバー / データエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名
最終更新日投稿日
| ツールの利用規模 | ツールの利用開始時期 | 事業形態 |
|---|---|---|
| 11名〜50名 | 2019年2月 | C to C |
| ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
|---|---|
| ツールの利用開始時期 | 2019年2月 |
| 事業形態 | C to C |
アーキテクチャ
導入の背景・解決したかった問題
導入背景
ツール導入前の課題
- SQLをかける方が少なかった。
- 結果として、SQLの作成をエンジニアへ依頼することが多くなり、分析工数がかかっていた。
- 分析ツールがRedashしかなく、DBへ直接SQLを書くしかない状況だったため、プロダクト影響の懸念もあった。
どのような状態を目指していたか
- BIツールを導入することで、SQLをかけない人でもデータ分析しやすい環境を目指していた。
比較検討したサービス
- Tableau
比較した軸
- コード管理できるか。
- エンドユーザーにBIツール経由でデータ提供できるか。
選定理由
- BIツールの開発自体はエンジニアが行うため、コード管理できる点が一番決め手になった。
導入の成果
改善したかった課題はどれくらい解決されたか
- SQLの作成をエンジニアへ依頼することが少なくなり、データ分析の工数削減につながった。
- DBへの直接SQLが減り、プロダクト影響が少なくなった。
成果
- 社内のLooker利用者、ダッシュボード数が年々増加しており、導入前と比較してデータ活用が進んでいる。
- 社内の分析用途だけでなく、エンドユーザーへデータ提供し、顧客の満足度向上につながった。
| 集計年 | 利用者数 | ダッシュボード数 |
|---|---|---|
| 2019 | 21 | 128 |
| 2020 | 30 | 351 |
| 2021 | 33 | 701 |
| 2022 | 37 | 920 |
| 2023 | 40 | 1242 |
| 2024 | 40 | 1496 |
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
不明です。
活用方法
- システムの性能をダッシュボード化し、定期的にチームへ共有している。
- Looker上のデータをMAツールへ毎日連携し、LTV向上施策等で利用している。
- KPIダッシュボードを毎日Slackへ通知し、達成状況を周知している。
よく使う機能
- ダッシュボード
- 通知機能
ツールの良い点
- コード管理できるため開発しやすい。
- 文法が比較的簡単なので、ビジネスユーザーも開発に参加してくれている。
ツールの課題点
- ダッシュボードと、そのダッシュボードから実行されたSQLが1対1で紐づいているExploreが用意されていると嬉しい。現状それがないため(把握できていないだけかもしれないが)、コスト周りの分析がしにくい。
今後の展望
- AIを活用してさらにデータ活用を推進していきたい。
中村友哉
メンバー / データエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名
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