手間を減らして、もっと分析。

データの準備が迅速になれば、効率アップで投資回収までの時間短縮に。

的確なデータを効率よく準備

Lookerは、管理されたデータを提供し、必要な指標は事前に設定され、再利用可能で、高い信頼性を保証します。接続したあらゆるソースからのデータの自由な収集と組み合わせが可能で、高度な分析モデルに直接適用することができます。

一般的なツールを利用した処方的分析

予測のための単純回帰分析から顧客セグメンテーションのk平均法まで、すでに使い慣れた手法やツールを使用して、最も価値ある質問に回答できる人工知能と機械学習のモデルを構築できます。

モデルのアウトプットに基づいて速やかに対応

関係者やその他のエンドポイントに実用的なインサイトを提供し、回答からよりすばやく結果を得ることが可能に。モデルのアウトプットをLookerの他のデータセットと統合して、データの可視化や、ビジネスプロセスに関わるアクションのスケジュールとトリガーの設定が行えます。

無料トライアルをお試しください

Lookerの無料トライアルで、あなたのデータが持つ真のビジネスバリューを体験してください。

使ってみる

データサイエンスのワークフローにLookerを取り入れるメリット...

時間を節約

  • BigQueryで統一された機械学習ワークフローにより、データ移動の必要性を排除
  • Lookerの整理されたデータセットを利用して、BQMLモデルにフィードするモデル開発を迅速化
  • ビジネスユーザーの予測指標を瞬時に見つけ出し、Lookerならではのセルフサービスでそれらを運用可能に

統合

  • R StudioやJupyter Notebookとの堅牢なデータ接続
  • BigQueryやDataRobot、BIgSquidその他の技術提携により、AI分析の手法を民主化
  • Google TensorFlowやBigQueryの統合によるスケーラブルな機械学習

より質の高い結果

  • より厳格なフィードバックループにより、統計モデルの検証と最適化を実現
  • インサイトの洗い出しとビジネスプロセスのトリガーのアクションを自動化
  • より多くの場所と方法にもっと大きな影響をもたらすため、最も価値の高い作業を優先

Lookerを使い慣れたツールに統合

Lookerでは、高度な分析モデルに完全でクリーンなデータセットを簡単にフィードできるため、データの整理に時間を取られずモデルの構築に集中して取り組めます。

Lookerのクリーニング済みのデータを格納したお客様のBigQueryデータベースに予測モデルを組み込むことで、データ移動の必要性を排除し、フィードバックループを増加させます。モデルのアウトプットをLooker内で瞬時に洗い出し、機械学習モデルの価値をビジネス全体へ応用できるようにします。

Jupyter Notebooks内でPythonで作業しながら、あらかじめモデル化されたLookerのデータを活用します。LookerのAPIに直接接続し、Looker内のクリーニング済みのデータセットからクエリを発行し、フィードバックループをよりタイトにして、データの準備にかかる時間を短縮できます。

LookerをフルSDKとともに、お使いのR-Studioに完全統合。R-Studioから直接APIコールを発行し、Lookerのデータモデルからあからじめクリーニング・準備済みの整理されたデータを見つけ出すことができます。

Auto Traderのデジタルトランスフォーメーションとデータの力。

Foxのデータ製品構築

GoSpotCheckが対消費者企業チームの競争力を高めるデータエクスペリエンスを提供

三菱重工​​​​​​​がデータによるデジタルトランスフォーメーションを確立

Moderna - 適度な量のデータを使用して探索を効率化。

Wixがデータの力で数百万人を支援

アナリティクスを快適に

ビジネスインテリジェンス、ビッグデータ分析、顧客の360°ビュー。Lookerはお客様のどんなニーズにもお応えします。当社のデータエキスパートにご相談ください。

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