Looker のセルフサービス BI 機能を使用する

1. はじめに

今日の目まぐるしく変化するデータ環境では、セルフサービスビジネスインテリジェンス（BI）でビジネスユーザーを支援することが重要です。Looker は、Gemini の機能を組み合わせて、ユーザーがデータをアップロード、探索、可視化できる革新的な機能を提供します。この Codelab では、Looker のセルフサービス BI 機能について説明します。高度な技術的な専門知識がなくても、分析情報をすばやく導き出し、データドリブンな意思決定を行う方法を説明します。

演習内容

この Codelab では、Looker のセルフサービス BI 機能を活用する方法を学びます。データをアップロードし、式アシスタントを使用して新しいディメンションを作成し、新しい Looker Explore インターフェース（[クイックスタートを参照]、[分析情報アシスタントに質問]、[ゼロから探索] など）を使用してデータを探索します。また、Looker の AI 機能を使用して、分析情報と可視化をすばやく生成する方法についても説明します。

必要なもの

セルフサービス Explore が有効になっている Looker インスタンス。
（省略可）コードラボで生成された探索をクリーンアップするための管理者アクセス権。

対象者: LookML デベロッパー、データエンジニア、ビジネスアナリスト。

2. Looker インスタンスにデータをアップロードする

サンプルデータリンクを右クリックし、[名前を付けてリンクを保存] を選択してファイルをダウンロードします。[保存] をクリックする前に、ファイル名が .csv で終わっていることを確認します。
Looker インスタンスのホームページで、[作成] > [データのアップロード] をクリックします。
次の [Data Upload] 画面が表示されます。ローカル PC から CSV ファイルまたは xls ファイルをアップロードできます。[クラウドからインポート] を選択して、Google スプレッドシートからインポートすることもできます。この Codelab では、ダウンロードした CSV ファイルを使用します。[データを選択] をクリックして、CSV ファイルを選択します。
[アップロード] をクリックします。
すべてのディメンションと指標を含む [データフィールド] インターフェースが表示されます。

3. Expression Assistant を使用してディメンションを生成する

キャンペーンを階層に分類する新しいディメンションを作成したい。[ディメンションを追加] をクリックします。[ディメンションの作成] インターフェースが表示されます。
Gemini を使用してディメンションの式を生成します。
- [Gemini で文書作成サポート] をクリックします。
- [式の説明] フィールドに、プロンプト「campaign binning into short, medium, and long based on duration」を入力します。
- [作成] をクリックします。
[適用] をクリックします。Looker の [ディメンションを作成] インターフェースに式が追加されました。
インターフェースに次の情報を追加します。名前: campaign_tier、ラベル: Campaign Tier。[保存] をクリックします。
campaign_tier 指標を作成しました。
右上の [データを探索] をクリックして、データの探索を開始します。

4. 新しい Explore インターフェースを使用する

ここでは、Looker の新しい Explore インターフェースを使用します。インターフェースが次の画像のようになっている場合、インスタンスは従来の Explore インターフェースを使用しています。

従来のデータ探索のスクリーンショット

インスタンスで従来の Explore インターフェースを使用している場合は、[新しい Explore を試す] をクリックします。いずれの場合も、新しい Explore インターフェースが表示されます。

new_explore のスクリーンショット

インターフェースには、データの探索を開始するための 3 つのオプションがあります。

クイックスタートを見る
インサイトアシスタントに質問
ゼロから探索

クイックスタートの参照から順に見ていきましょう。

5. クイックスタートを参照する

[クイックスタートをブラウジング] をクリックします。
Looker はモデルを確認し、3 つの個別の探索オプションを生成します。これは非決定論的であるため、結果は異なる場合があります。興味のあるオプションを 1 つ選択します。
次のような更新された Explore が表示されます。
右下の [すべてクリア] をクリックして、データ探索をクリアします。

6. インサイトアシスタントに質問する

分析情報アシスタントを使用すると、自然言語を使用して Explore を生成できます。この Explore のデータを使用して分析情報や質問への回答を見つけるための関連フィールドを特定するのに役立ちます。

[Ask Insight Assistant] をクリックします。インサイトアシスタントのサイドバーには、データに関する具体的な質問を入力できるプロンプト領域があります。
[このデータの詳細を教えて] をクリックします。
[データに関する質問をする] に、プロンプト what is the revenue by campaign tier? を入力します。インサイトアシスタントは、質問への回答を返します。回答の生成に使用したデータの重要な詳細と、使用した Explore のフィールドのリストが表示されます。次のようになります。
[挿入] をクリックして、特定されたフィールドに基づいてデータ探索を生成します。データテーブルが表示されます。
[グラフを選択] をクリックし、[棒グラフ] をクリックします。Explore のデータに基づく棒グラフが表示されます。
[X] アイコンをクリックして、分析情報アシスタントを閉じます。
右下の [すべてクリア] をもう一度クリックして、データ探索をクリアします。

7. ゼロから探索する

[ゼロから探索] をクリックします。インターフェースの現在の状態は、従来の手動 Explore と似ています。分析をゼロから作成するには、[構成] パネルを使用して、必要な特定のフィールドをドラッグします。
[ディメンション] から [キャンペーンチャネル] を選択します。
[指標] から [Planned Budget] を選択します。
[実行して更新] をクリックします。更新されたデータテーブルが表示されます。
[グラフを変更] > [自動ビジュアリゼーション] をクリックします。Looker は Gemini を使用して、最適なグラフを自動的に選択します。
次のようなグラフが表示されます。

8. クリーンアップ手順（省略可）

これらの手順を完了するには、Looker インスタンスに対する管理者権限が必要です。

Looker ホームページの左側のパネルで [管理者] メニューをクリックし、[セルフサービス分析] をクリックします。
アップロードしたデータセットの横にある [削除] ボタンをクリックします。もう一度 [削除] をクリックして確定します。

9. 完了

以上で、この Codelab は完了です。

学習した内容

セルフサービスデータアップロード機能を使用して、Looker インスタンスにデータをアップロードした。
式アシスタントを使用して新しいディメンションを作成しました。
新しい Looker Explore インターフェースを使用してデータを探索しました（[クイックスタートを参照]、[分析情報アシスタントに質問]、[最初から探索] など）。
Looker の AI 機能（分析情報アシスタントと自動可視化）を活用して、分析情報とグラフを迅速に生成しました。

次の方法をお試しください

Google スプレッドシートで機能を試す。
クイックスタートでさまざまなオプションを試す
Insight Assistant でさまざまなプロンプトを試す