【Looker Studio】（旧Googleデータポータル）でいったい何ができるの？活用事例付

こんにちは、サイバーホルンのマーケティングデータチームのエンジニアです。

今回は、Google データポータルでできること、弊社での活用事例について紹介したいと思います。

コロナ感染者数予測

11月17日、Google は コロナウイルス感染症に関するデータを公開しました。

Google（グーグル）は11月17日、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染予測（日本版）を公開した。感染症の数理モデルとAIを組み合わせることで、対象期間である将来28日間に予測される死亡者数、感染確認者数、入院・療養等患者数などを都道府県別に表示する。全国の予測値は都道府県の予測値を足し合わせている。

https://jp.techcrunch.com/2020/11/17/google-cloud-japan-covid-19-forecasts/

そして、そのレポートが Google データポータルの形式で閲覧可能です。

COVID-19 感染予測 (日本版) – Google Dataportal

Looker Studio（旧Google データポータル）ってどんなツール？

上記からわかるように、Looker Studio（Google データポータル）は端的に説明すると、数値データのレポートを作成するためのツールです。機能や操作方法としては、Excel と PowerPoint をいいとこ取りしたイメージです。

一般的に数値を入力して表やグラフを作成する際には、Excel やスプレッドシートを用いる方が多いのではないでしょうか？ Excel やスプレッドシート は、様々な関数を組んで数値を処理し、表計算によって表やグラフを容易に作成できる反面、PowerPoint のスライドのようなわかりやすい資料として提示するための機能はそれほど充実していません。

そのため、Excel で作った表やグラフを、スクショやコピペによってパワポに貼り付ける、という手段がとられることが多いです。

しかしながら、グラフや表を画像データとしてパワポに貼り付けると、データが更新された際の差し替え作業が必要になります。たとえば、1月報告分のサイトアクセス数の分析資料をパワポで作成して、翌月は、パワポの表やグラフ部分を最新データに差し替える、というような。

Excel で関数を組んでいれば、データソースの CSV を差し替えることで自動的に表やグラフのデータを更新できますが、やはりExcelは、レポートや資料として共有する形としては適さない。

上記のようなデータ×レポートに関する悩みを解決してくれるツールが、Looker Studio（旧Google データポータル）です。

Looker Studioのようなツールは、一般的に「BIツール」とよばれ、他類似サービスとしては、 tableau や キントーン などが有名です。

COVID-19 感染予測 (日本版) – Google Dataportal

上記の感染者レポートから分かるように、Looker Studioを用いることで、刻一刻と変化する数値のデータを、あらかじめ定めたレポート形式の表やグラフに自動的に落とし込むことが可能です。

ピックアップしたい数値をカード形式で強調したり、テキストボックスでコメントを入れられるという点で、PowerPoint のように数値にメッセージ性をもたせたレポートが作成可能です。

また、データポータルレポートの中で、数値の大きい順で表の並べ替えができたり、表やグラフの対象期間を変更して表示させたりと、Excel のフィルタ機能に相当するデータ分析機能も充実しています。

Excel とデータポータルが大きく異なる点は、「表・グラフと、データソースが分離されている」という点です。

Excel で表を作成する際にはしばしば、元データに色々手を加えることで表を作ったりしますし、フィルタを使って分析する際も、分析対象のデータに対して手を加えることが可能です。これは裏返すと、データを分析する際に、元データに誤って手を加えてしまう危険性があるということです。

一方で、表・グラフと、データソースが分離されているデータポータルでは、レポート上で対象期間を変えたり、数値の並び替えを行う際も、レポート上の表示が変わるだけで、元データに手が加えられることがありません。そしてデータポータルでは、「データソース」を最新の数値に更新することで、最新の数値を含んだ表やグラフを簡単に得ることができます。

データソースについて

Looker Studio（旧Google データポータル）では、さまざまな形式のデータをデータソースとすることができます。CSVファイルをアップロードすることでデータソースとすることもできますし、Google スプレッドシートに入力されたデータをデータソースとすることもできます。

Looker Studioが威力を発揮するのは、手入力程度で処理できる程度のデータではなく、大規模なデータからレポートを作成する場合です。

コロナの感染予測やサイト訪問ユーザに関するデータのような大きなデータをExcel で処理しながら表やグラフを作成しようとすると、PC のスペックによっては処理が重くなってしまう可能性があります。

Looker Studioでは、そのような大規模データを Google Cloud (Big Query) に格納することで、 クラウド上のデータソースと連携されたレポートが作成可能です。先ほど紹介したコロナ感染予測レポートでは、感染者に関する数値を Google Big Query に自動的に格納・更新し、日々刻一刻と変化する大規模なデータに基づいたレポートを表示させています。

大規模データの格納、処理はクラウド上で行われているので、手元の PC の処理能力を気にする必要はありません。

なお、感染者予測に関するデータはオープンにアクセス可能であるため、興味がある人は、自分自身でコロナ感染者数レポートを作成することも可能です。

これらの情報はダッシュボードで閲覧できるほか、Google Cloudのデータ分析用ツールBigQueryや、CSVファイルとして利用可能。利用の際はユーザーガイドを必ず参照するよう呼びかけており、予測データをダウンロードまたは使用するには、Googleの利用規約に同意する必要がある。

https://jp.techcrunch.com/2020/11/17/google-cloud-japan-covid-19-forecasts/

ビジネスの場面における活用事例

Looker Studio（Google データポータル）は、ビジネス、特にマーケティングの場面におけるデータ分析やレポート作成とすごく相性が良いツールです。

web広告代理店であるサイバーホルンも、データポータルを用いた広告レポートを作成し、クライアント様と共有を行っています。

Excel や PowerPointはファイルとして逐一送付する必要がありますが、Googleデータポータルのレポートはリンクなどで共有可能であるため、「最新のデータの表やグラフを」「手作業で表を作り直すことなく」「レポートとしてつねに共有可能」という強みがあります。

そのほか、Google には「Google Analytics」という web サイトアクセスデータ分析ツールや、SEO対策に不可欠な「Google Search Console」という検索キーワードの順位確認ツールが用意されています。

Google Analytics の画面は操作に慣れていないと必要な情報を探すのが大変な部分もありますし、詳細な多くの指標が用意されているため、「重要な指標を抜き出して、社内外やチームで共有できるようなレポートを作成したい」という場面で、Google データポータルの活用は非常に有用です。

また、Google Analytics や Google Search Console のデータは、同じ Google のサービスでありながら、別々の画面をチェックしに行く必要がります。

そのため、Looker Studioを活用することで、Google Analytics と Google Search Console の別々データを、同じレポート上に情報を集約することができます。このようにLooker Studio は、複数のデータソースをもちいて、情報を集約したレポートを作成することが可能です。

Looker Studioと同じGoogleのサービスであるため、Google Analytics や Google Search Console のデータをデータポータルのデータソースとして容易に利用可能となっています。

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まとめ

本記事では、Looker Studio（旧Google データポータル）とは何か？そして、その活用方法の例について紹介しました。

ルーティンで作成する数値レポートの作成業務を効率化したい、マーケティングに関する重要な指標を、リアルタイムでチームで共有したい場合という場面でぜひとも活用したいところです。

サイバーホルンのブログでは引き続き、Googleデータポータルの使い方の基本、より高度な活用方法、Big Query で SQLを用いたデータソースの接続方法などについて更新していきます。

データポータルの活用について相談したい、という方は、ぜひとも「お問い合わせボタン」から相談ください。

(文章 : Cyberhoron マーケティングデータチーム エンジニア)