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が管理されたデータを提供。必要な指標は定義済みで再利用可能、信頼性にも優れています。接続されたソースからご利用の高度な分析モデルへ、かつてなく簡単に直接データを収集、統合、フィード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で、最も価値ある疑問に答えられ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。

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Lookerの無料トライアルで、データが持つ真の価値を引き出しましょう。

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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
最善のソリューション
  • 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
  • フィードバックループを緊密にしてテストの質を高め、統計モデルを最適化
  • 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なら、高度な分析モデルへクリーンで完全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。Google TensorFlowからDataRobotまで、Lookerが統合済みの複数のソースをお客様のデータにライブ接続できます。

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。LookerのAPIに直接接続し、Looker内のクリーニング済みデータセットからクエリを簡単に発行、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。

データサイエンス関連のお客様によるLookerの活用例

「当社では時間の大幅な節約になっており、かつては数時間かかった作業が数分まで短縮できました。」

データサイエンティスト、Julia Silges博士

「Lookerのおかげで、データの検証よりも分析に時間をかけ、どんなデータが入手可能で、どんなインサイトを利用できるのかということに集中できます。」

Charles Whittaker氏 - 米国製品担当シニアディレクター

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「かつては、編集者は自分の記事の成功を予測することしかできませんでした。そこで、私たちはそれを数値化するプロジェクトを立ち上げました。今はその情報を使ってコンテンツを見つけ出し、最適なオーディエンスに届くようにしています。」

Lyle P.M. Smith氏 - データサイエンティスト

「Lookerを使用したことで、サイエンティストらは時間に余裕ができました。今ではサイエンスを追求する時間があります。」

Kevin Ford博士 - データサイエンティスト

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