Lookerで全社のデータ活用を推進した話
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株式会社タイミー / Tatsuya Mihashi
メンバー / データアナリスト
最終更新日投稿日
ツールの利用規模 | 事業形態 |
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1,001〜5,000名 | B to B B to C |
ツールの利用規模 | 1,001〜5,000名 |
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事業形態 | B to B B 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
はじめに
本記事はタイミーのProduct Team Blog で紹介した内容を元に作成しております。
他にもLookerに限らず技術的な事例を掲載しているのでご覧ください。
推進前の背景
タイミーでは全社のBIツールとしてLookerを利用しており、営業メンバーも利用しています。
これまでも定期的に社内向けにLookerの利用方法に関する講習会を実施してきました。
当時の課題
社員数が1,000名を超え、データアナリストだけではデータ関連のニーズに応えるのが困難になってきました。
課題が高度化するにつれて従来のLooker講習会だけで対応しきれず、講習内容の見直しが必要なフェーズにも差し掛かっていました。
どのような状態を目指していたか
- 社内でヒアリングを実施した結果、「各組織にLookerを使える人材を最低1名配置することで、全社的なデータ活用を効果的に推進できるのではないか」という仮説が浮上しました。
- 「全員の基本操作習得」から「各組織のデータ活用推進を担う人材の育成」へ戦略を変更し、社内のデータ活用推進を目指すことにしました。
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
- 取り組み前後で比較し、Lookerスキル水準のLevel1到達割合が大幅に増加しました。
- 社内全体のLookerレベルの底上げに貢献することができました。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
推進の取り組み
- タイミー独自のLookerスキル水準を策定しました。(アーキテクチャー図を参照)
- 取り決めた戦略に沿った人材を選定しました。
- スキルチェックの問題作成およびに、対象者への受験依頼を行いました。
- 基礎編・応用編のLooker講習会を開催しました。
- ポータルサイトの整備を行いました。
- 上記の取り組み後、再度スキルチェックの問題を受験依頼をしました。
活用方法
よく使う機能
- Look, Dashboardを用いたデータの可視化
- データの抽出
- スプレッドシートやslack, メールへの定期配信
ツールの良い点
- 営業メンバーがSQLを書くことなく、データを確認できます。
- 閲覧するメンバーによって、利用するデータの定義に相違が生まれないです。
- 一つのBIツールで様々な観点から、データの活用ができます。
ツールの課題点
- 営業メンバーが実務でLookerを活用するまでのサポートをする仕組みが必要です。
- 講師側のマンパワー・リソースの確保および最適化が課題です。
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