Looker のデータガバナンス機能を解説

Looker Google Cloud

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G-genの開原です。当記事では、Looker のデータガバナンス機能について解説します。

データガバナンスとは？
Looker の運用フロー
Lookerのガバナンス機能
まとめ

データガバナンスとは？

ガバナンス（governance）とは、日本語では、「統治」・「管理」・「支配」等を意味した言葉です。

つまり、データガバナンスとは、データの取り扱いを統制していくことを意味しています。よって、データガバナンスを効かせるためには、以下を実行していく必要があります。

データの定義・ルール策定
データ活用の効率化
セキュリティ強化

Looker の運用フロー

Lookerは下記のような運用フローで利用されます。

Lookerの運用フロー

データアナリストがLookMLで指標や集計ロジックを定義する
ビジネスユーザは、定義された情報をExplore画面で可視化したいデータ項目（dimension,measure）を選択する
Lookerは、選択されたデータよりSQLを自動生成し、データベースへクエリを投げる
データベースから取得した結果をExploreに表示する
ビジネスユーザは、表やグラフを必要に応じてダッシュボードに追加する
作成されたダッシュボードを他のユーザーが参照する
共有が必要なものは、スケジュール機能やアラート機能を使って定期配信する
データアナリストは、各ユーザーの検索履歴やアクセス状況を確認する
データアナリストは、必要に応じてLookMLをメンテナンスする

Lookerのガバナンス機能

上記運用フロー図の中で、具体的にどのようなデータガバナンス機能が実装されているかを以下にまとめました。

LookMLによる指標・集計ロジックの集中管理

指標、集計ロジックとダッシュボードを分離することで、ビジネスユーザーはデータ項目を選択するだけで表やグラフを作成することができる
セルフサービス系のBIツールでよくある、ユーザー毎による指標の違いによる数値のズレを無くし、誰が操作しても同じ結果を取得することができる
データの修正や変更が必要な場合は、LookMLの定義を一箇所変更するだけで、全てのダッシュボードへ変更内容を反映することができる
Gitによるバージョン管理は、いつ・だれが・何のために 変更したかを管理したり、リリース前のレビュー等に活用したりすることができる

分析結果を活用するためのアクション機能

スケジュール機能で、ダッシュボードの定期配信ができるので、組織内だけでなく組織外のパートナーも含めて簡単に分析結果を共有することができる
Googleサイトや社内ポータル等にダッシュボードを埋め込むことができる
約40種類程のクラウドサービスへの連携ができ、開発することで連携先を追加することもできる
設定した任意のしきい値に応じて、Slackやメールで通知するアラート機能がある
API から分析結果を取得することができる

セキュリティーを強化する権限管理

ユーザー、またはグループ単位でのデータアクセス権の管理ができる
データセット、ビュー、列レベルでのアクセス権の制御ができる
ユーザー属性や引数に応じて、検索条件や集計ロジックを動的に変更することができる

システムアクティビティ機能

各ユーザーのデータの検索履歴を記録するため、ユーザーやグループ単位での利用状況を確認できる
履歴データを可視化して、ダッシュボード表示することができる
アクセスされていないダッシュボード等を洗い出し、不要なものを削除したり、改善したりすることができる

まとめ

BIツールによる分析結果は、組織における意思決定を行う上で非常に重要な情報です。

そのためには、正確な分析結果が必要です。BIツールを選定する上で、データガバナンス機能も非常に重要な選定基準です。

BIツールの選定については Looker と Looker Studio (旧称データポータル) を比較した記事もご参照ください。

blog.g-gen.co.jp