なぜSisenseではなくLookerなのか

一元的に定義およびバージョン管理された、コラボレーションを可能にするLookerデータプラットフォーム。その基盤となるのが信頼できるデータモデルです。お客様からは、Lookerの柔軟かつパワフルな基盤が、社内外の顧客に実用的なインサイトを提供するための重要なカギになっているという声が寄せられています。

Lookerは、スキーマのテーブル間の関係に基づいてデータモデルを自動生成します。同時にユーザーは、バージョン管理された環境で俊敏かつ共同作業がかなう形で集中型モデルを拡張・調整することができます。こうした機能により、要件の変化に応じてデータモデルが即時にアップデートされるため、あらゆるスキルレベルのデータ消費者がビジネスに関する質問に対して素早く正確な答えを得ることができます。

これとは対照的に、SisenseのプラットフォームはElastiCubeと呼ばれる非接続型の断片化したメモリ内データモデルの作成・管理をベースとしており、その作業には多くの労力とかなりの技術的専門知識が必要となります。このため、Lookerが持つメリットのほとんどは、Sisenseでは得られません。

Sisenseの場合、クエリを実行する前にまず開発者がElastiCubeを構築する必要があります。過去にSisenseを利用していたお客様の声によると、これは非常に手間のかかる作業です。データモデルの拡張に伴い、大規模なキューブを構築する時間は数時間にもおよぶため、時間の管理が難しくなります。そして開発プロセスの遅れを招き、拡張が困難になります。また、開発者はデータベースやロジックが変更されるたびにElastiCubeを修正しなければならず、作業が複雑化します。

LookerのソリューションをSisenseと比較したお客様からは、Lookerのプラットフォームから得られる次のようなメリットに関する声が多く寄せられました。

バージョン管理された柔軟なデータモデル

データベースでの分析に最適

データ収益化のためのプラットフォーム

エンタープレイズレベルの最新アーキテクチャ

より良いビジネス上の意思決定を支えるセルフサービス

Lookerのエキスパートによるチャットサポート

バージョン管理された柔軟なデータモデル

Lookerのプラットフォームは、データチームの誰もがメタデータ層で簡単にデータ定義と関係を更新し、集中管理されたデータエクスペリエンスを協力して効果的に管理できるような、独自の設計がなされています。ビジネス定義の変更は、データモデルで一回行うと、すべての依存オブジェクトに自動的に伝播されます。この簡素化されたプロセスにより、データモデルの管理と維持が容易になります。

一方、Sisenseではその独自のデータストアであるElastiCubeをユーザーが構築しなければなりません。ElastiCubeの構築には多くの技術的な専門知識が必要な上に、小さなミスでElastiCubeの読み込みがエラーになる可能性もあります。また、ElastiCubeのメンテナンスは非常に時間のかかる作業です。というのも、一度に一人の開発者しか変更ができず、バージョン管理されていないためキューブの変更を追跡できない上に、変更を元に戻すことも不可能だからです。柔軟性に欠けるElastiCubeではこうした断片化によりデータの重複が大量に発生し、メンテナンス作業は悪夢さながらとなりがちです。

データは常に変化するもので、ビジネスの要件も同様です。ITチームが物理データモデルを変更する代わりに、SQLに詳しいビジネスアナリストがLookerのgitバージョン管理されたデータモデルに関与し、組織のビジネスルールを定義したり維持したりすることができます。各データアナリストにそれぞれの開発環境が与えられ、他のユーザーに影響を与えることなく新しい分析を試すことができるため、必要に応じてデータモデルに対するあらゆる変更の監査、調査、ロールバックを行うことも可能です。

データベースでの分析に最適

Lookerは、最先端のデータベース内アーキテクチャを使用したリアルタイムのデータ&アナリティクスプラットフォームです。組織のユーザーはあらゆるデータに自由にアクセスしながら、基盤となるデータベースの独自のデータ処理機能を活用することができます。Sisenseでは、ユーザーは構築済みのダッシュボードを使用するため、疑問に対する答えをリアルタイムで得ることができません。これに対しLookerは、SQL対応のデータベースに直接接続することで、ビジネスの状況をリアルタイムで把握します。

Sisenseの場合、データを保存・分析するため独自のElastiCubeにデータを移動させる必要があります。データウェアハウスを導入していない組織では、まずデータをSisenseのエンジンに移行し、そこで再構築しなければなりませんが、この作業は時間も手間もかかる上、二度手間となります。ElastiCubeは大容量データの扱いに向いていないため、データ量が増えると目に見えてパフォーマンスが低下し、スケーラビリティや柔軟性が制限されるといった問題が発生します。そうなると、Sisenseのユーザーはデプロイを拡大して適切なパフォーマンスを得るために、サーバーを追加購入しなければならなくなります。

Elasticube内での作業を強いられるSisenseと異なり、Lookerは最新のデータを提供します。すべてのSQLデータベースに直接接続するため、Elasticube内の古いデータを更新したり、柔軟性に欠ける物理スキーマやメモリ内のキューブを使用したりする必要がありません。そして、おそらく最も重要なポイントは、ITチームがモデリングの変更作業を終えるのを待つ必要がないという点です。よりアジャイルなLookerのアプローチでは、データをデータベースに残すことで、ITチームにキューブの追加を依頼しなくても、ユーザーはより多くの情報を得ることができます。

Lookerならレポートを行レベルまでドリルダウンし、新しいクエリを作成したり、ビジネス全体の状況をリアルタイムで把握することができます。これらの作業を行うために、データチームに依頼してETL処理の完了を待つ必要はありません。

データ収益化のためのプラットフォーム

組織は組み込みアナリティクスを使用することで、世界レベルの分析を既存のアプリケーションに直接組み込むだけでなく、革新的なデータ製品を構築して市場に送り出し、新たな収益の流れを作ることができます。Lookerが提供する優れた開発フレームワークでは、開発者が構築済みのコンポーネントを用いてデータ体験を構築可能です。これらのコンポーネントを使用することで、そうしたカスタム体験がどのアプリケーションにも自然に馴染むようになります。

Lookerは、開発者にとって使いやすい最新のGITソフトウェア開発ワークフローとツールを導入した初の最新型分析プラットフォームです。Looker秘伝のコードベースのモデリング言語では、次のようなことが可能になります。

  • ひとつのプロジェクトでのコラボレーションを強化
  • 質の高いコードを確実に提供
  • 業務の中断を防止

また、Lookerはパフォーマンスや料金が明確で予測を立てやすく、拡張をすることで素早く製品の質を高めることができます。顧客層が拡大しても、一か所で集中してモデルを管理し、変更内容を自動的にすべての箇所に適用することも可能。すでに備わっているセキュリティとユーザープロビジョニングを活用することで、新しいユースケースやペルソナ、ユーザータイプ、顧客タイプの追加も迅速かつ低コストで行うことができます。

Lookerと他の組み込み型アナリティクスとの違いについて詳しくは、ホワイトペーパー「The Looker Platform vs. Alternatives」をご覧ください。

エンタープレイズレベルの最新アーキテクチャ

Lookerは、最新技術を用いて新世代のデータエンジン向けに特別に設計された、100%ウェブベースのツールです。進化し続ける現代のデータエコシステムに対応しており、ビジネスのニーズの変化に応じて簡単に修正できる柔軟性を備えているため、企業は迷うことなく独自のデータスタックを構築することができます。

一方、Sisenseはインフラコストが高く、アプリケーションを完全に機能させるために一定量のメモリとスペースを必要とする「重い」アプリケーションです。ユーザーやデータの増加に合わせて拡張するために新しいサーバーを購入しなければならないため、隠れたコストが膨大になることも珍しくありません。

Lookerは、パブリック、プライベート、ハイブリッド、マルチクラウドの各種環境とそれぞれの機能やメリットを活用できる独自のアーキテクチャを備えています。Lookerのマルチクラウド機能を導入すれば、将来的にも有効なデータ戦略を立てることが可能で、Lookerを導入する場所や基盤となるクラウドデータベースは、ダウンストリームのエンドユーザーに影響をおよぼすことなく簡単に変更できます。

より良いビジネス上の意思決定を支えるセルフサービス

Lookerのパワフルな探索セクションは、あらゆるレベルのユーザーがドラッグアンドドロップで操作できるため、あらかじめ用意されたダッシュボードやレポートを利用するだけでなく、独自の質問を問いかけることができます。この柔軟なインターフェースでは、ユーザーはリアルタイムで質問を繰り返すことができるため、担当業務のより良い理解につながります。

Sisenseのアーキテクチャでは、ほとんどのユーザーがコンテンツの作成や探索をすることができず、事前に定義されたダッシュボードやキューブのみを使用するため、データのボトルネックが発生する可能性があります。通常は社内で1人の「管理者」がElastiCubeを構築し、そして1人の「設計者」がキューブを元にダッシュボードを作成します。まったく新しい質問に対してデータを引き出す場合は、管理者が手動でSQLクエリを作成して新しいElastiCubeを構築した後、設計者がユーザー向けにダッシュボードを作成するという一連の作業が必要になります。

BIツールの多くは美しいビジュアリゼーションを生み出し、目を引くダッシュボードを提供します。Lookerのダッシュボードはライブでインタラクティブかつダイナミック。お客様は表面的なデータだけでなく、根底にあるデータを探索することができます。Lookerは、管理された最新のデータのもと、行レベルの詳細をお届けします。これにより、お客様はチャートを掘り下げ、ビジネスをより深く理解できるようになります。

Lookerのエキスパートによるチャットサポート

Lookerは、お客様からのフィードバック、そしてお客様との関係を第一に考えています。Sisenseや競合他社のように、回答が得られるまで数日かかるテクニカルサポートでお客様を待たせるのではなく、問題の解決を真摯に受け止める担当者におつなぎします。

Lookerでは、サポートチームを「Department of Customer Love(カスタマー・ラブ部門)」と呼んでいます。お客様への愛にあふれたそのサービスは、Lookerの評価をより一層高めています。

Lookerのサポートは、最も価値のあるサービスのひとつとして、常に高い評価をいただいています。

Lookerのお客様は、特定の機能について支援が必要な場合や、製品に関する質問がある場合に、プラットフォームを離れる必要なく、いつでも製品内でDCLサポートエンジニアとチャットすることができます。

その他のツールとの比較

Sisenseだけでなく、他のBIツールとの違いを比べてみてください。

ガートナー:アナリティクスおよび
BIプラットフォーム

ガートナー社はビジネスインテリジェンスに関するレポートを定期的に発行しています。同社の公平な分析を厳密に調べれば、プラットフォームのビジネスインテリジェンス比較についてより詳しいことが分かります。基準には、重要な機能、その分野のリーダー、BIベンダーの能力などが含まれます。

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Forrester Waveレポート

Forrester社ではビジネス分析に焦点を当てており、人工知能からブランド設定、クラウドコンピューティング、ビジネスインテリジェンスにいたるまであらゆるレポートを作成しています。これらのレポートは、BI企業と当分野の発展に関する詳細な見解を提供します。

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G2クラウドグリッドレポート

G2は、人材派遣会社、司法サービスプロバイダー、サイバーセキュリティ企業、BIインテリジェンスプロバイダーなどを含む幅広い分野のビジネス機能に関して、消費者の視点を重視したレビューを提供しています。

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BARCのBIに関するアンケート

BARCのBIに関するアンケートは、ビジネスインテリジェンス(BI)ソフトウェアユーザーに関する世界最大規模の最も包括的なアンケートです。36ものBIソリューションについて、世界95か国、3,000名を超える回答者から得られたフィードバックを提供します。

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