views4GCPのストレージサービスについてまとめてみた。Tokyoというイベントに参加してきました。Cloudに関する様々な発表、ハンズオンラボ、交流の場となっています。本記事は会場で数多く行われたセッションの一部のレポート記事です。Lookerによる新しいデータプラットフォームへの転換」です。」と非常に似ていることが印象的でした。多くの方がフォーカスしがちなデータの視覚化はLookerにとっては最重要ではないようです。20%!!!視覚化は工程において少なめであり、その前の処理パイプラインが非常に重要であることを示唆しています。データ民主化の前提としてデータは常に変化するデータソースは変化するものである。ボリュームは増え、利用者も増え、データ活用方法も変化する。データボリューム、データソース、データガバナンスデータは常に収集されているものの、69%の企業がデータを十分に活用できていないと感じている。データの肥大化2025年までに世の中に存在するデータは175ゼタバイトに肥大化すると予測されています。増大したデータどう使いこなすのかが重要となってくる。2018年〜2023年までに5億個の新しいビジネスアプリケーションが生まれる。データ収集が前提としたアプリが多く現れ、特にSaaSアプリの増大すると予想されています。エンタープライズと呼ばれる規模の企業では1,100以上のSaaSアプリケーション使用しています。小さな会社でも多くのアプリケーションを利用しています。その中で、一個のアプリを前提とした動きではなく、全体を俯瞰して、適切な場合に適切なアプリケーションを使うことが必要となってきます。データハングリーデータの利用は特定部門から、すべての職種へと拡大します。ユースケースの増大これは非常に共感します。色んな人が一貫性のないオペレーションをすることで、データが一貫性を保てなくなる。一部に編集が加えられたデータやコピーデータなどが社内に氾濫することが例として挙げられるかと思います。これにより、データの品質が保てなくなります。データ活用の高度化データを活用している企業は収益が増大します。(ユニコーン企業のIPOが参考:Uberなど)分析機能の組み込みは自然な流れ?経済合理性:開発コストと「組み込み」コストの比較が重要となる。テック領域のビジネスインパクトで考えると以下のようにすることが合理的です。コミュニケーションコストの低減データ俯瞰のニーズブレインパッドの事例を紹介されました。労働時間の減少を目指すも実際の生産性はどうなのか?が焦点となる。目指す企業が多いと思います。そのためにはアプリケーションに縛られず、最適なワークフローの構築を目指す必要があります。将来のための指針データドリブンな従業員SaaSアプリケーションの浸透いろんなアプリに柔軟に対応する。最新のデータウェアハウス性能は自社で使っているデータベースの性能に依存するはず。以上の3点がデータの観点から見た変化する働き方への対応に必要なこととして紹介されました。Lookerの特徴ここから実際にLookerの説明に入りました。NoデータアップロードBIツールのパフォーマンス改善、ユーザの自社データベースの利用する。LookMLでデータロジックの一元管理データの一貫性を担保する。データ定義のメンテナンスコストの削減する。共有・コラボレーション既存コラボツール(Slackなど)を中心としたワークフローの設計を可能とする。LookMLSQLの抽象化でLookerに情報を提供してくれます。データベースとユーザ間にモデルレイヤーを作成(ハブレイヤー)することで、ブラックボックス化しつつあった指標群を中央管理可能にした。データデリバリーコネクタは一切なし。コネクタをそれぞれのプロダクト用に準備するのは非効率のため無しとなった。基本的にAPIを叩くことで利用します。110%のAPIカバレッジを謳っていたことが印象的でした。構成に導入されたハブレイヤーデータの流れスキルやカルチャーとのFit運用のFit以上を重視したためにハブレイヤーの導入を行った。レポーティングなど様々なユースケースを実現しています。データベースを持たないため、Looker側が分析パフォーマンスボトルネックにならないアーキテクチャとなっています。LookMLでSQLを抽象化したデータ定義することで、ビジネスユーザはSQLを意識せずにデータ加工などを利用可能にしています。Git連携により、データ定義の透明化、属人性を排除しています。まとめデータ分析の民主化に向けて以下のことが重要であると述べていました。データの可視化はゴールではなく出発点。ツールにワークフローを含めるのではなく、理想的なワークフローにツールを寄せる感想6月にGoogleに買収され、話題となったLookerのセッションを聴きに行きました。本セッションでテーマとなったのはデータ分析民主化です。データを中心としたビジネスフローが増えるはずの社会のなかで、データの可視化ではなく、加工など含めたデータの流れ全体を重要視する視点を持つことは非常に重要だと感じています。Nextのセッションの中で働き方改革まで言及された貴重なセッションでした。