この記事は、GoogleのBIツールであるLooker（Looker Studioではありません）について、調べて得た情報の一部になります。
Lookerについて初めて知る方向けの記事になります。（既にLookerを利用している方は、改めてということで）
Lookerとは？
- 2013年頃：Looker Data Sciences.Incにより開発されたBIツール
- 2020年 ：Googleが買収
- 2022年 ：GoogleデータポータルはLooker Studioへの改称され、
GoogleのBI製品はLookerブランドに統一された
Q.Lookerの特徴は？（一言）
データガバナンスが行いやすい設計になっている。
Q.データガバナンスってなに？
例えば、
- 集計結果の正確性が担保できる（分析官によって集計結果がぶれない）
- 分析官以外も正確なダッシュボードを作りやすいため、スピーディーにデータを見れる
Q.なぜデータガバナンスが効く？
- エンジニアによってテーブル定義が行われてから、非エンジニアが可視化・閲覧を行う設計であるから
- 例えばTableauは、ダッシュボード作成者がLOD表現で集計の粒度を変えることができる
- 対してLookerは、集計の粒度や集計方法等をエンジニアによって定義する
Q.どんなケースに向いてそう？（データガバナンスが活きるときは？）
- 組織横断的（大規模）にダッシュボードを見ていきたいとき
（色々な部署の人がダッシュボードに触れる、ダッシュボード作成者が変わっていく状況） - 社員のIT知識が十分でないとき（データガバナンスが必要なケースが多い）
Q.逆にTableauの方が向いていると思われるケースは？
- スモールスタート（使い道を模索している）段階
探索的に分析を行うのにデータを使いたいとき（事前にテーブル定義をしない分、探りやすい） - ダッシュボードのビジュアルに力を入れたいとき
その他
webに出ている他社事例を見たところ、導入理由は軒並みデータガバナンスである。
ビジネスユーザーよりかはシステム部門のニーズを解決したケースが多い。ビジネスユーザーよりも、エンジニア側に求められやすいツールなのだろう。
