クラウドAI
Lookerとは?
Lookerとは、データを可視化し、ダッシュボードやレポートとして共有するためのBI領域のサービスです。
関連表記: Looker / BI / ダッシュボード / データ可視化
試験で問われるポイント
- データ分析結果をビジネスユーザーが確認する場面で登場します。
- BigQueryなどの分析基盤と組み合わせて理解します。
- 指標定義をそろえて意思決定に使う観点が重要です。
具体例
経営指標や営業実績をLookerのダッシュボードで共有します。
混同しやすい点
- Lookerを機械学習モデルの学習基盤と考える。
- BIはデータ品質や指標定義と無関係だと考える。
関連問題で復習
店舗責任者が毎日の補充量を決めるため、BigQueryの在庫・販売データをLookerで利用します。意思決定につながる構成として最も適切なものはどれですか。
アプリとデータが複数環境に分かれています。Cloud SQLとLookerを利用する考え方として、適切なものを2つ選んでください。
事業部門が分析済みの指標をダッシュボードで確認し、自分で条件を変えてデータを探索したいと考えています。利用者向けのBI基盤として最も適切なものはどれですか。
SQLを使う分析チームが、BigQuery上のデータで予測モデルを作成したいと考えています。別の機械学習実行環境の構築を抑えられる機能はどれですか。
チームには既存のApache Sparkジョブと運用経験があり、コード資産を生かしながらクラスタ管理の負担を減らしたいと考えています。最も適したサービスはどれですか。
部門ごとに返品と値引きの扱いが異なり、同じ売上データから異なるKPIを出しています。Lookerのセマンティックレイヤーを使う狙いとして最も適切なものはどれですか。
工場のイベントを受け取り、値を補正して一定時間ごとの集計結果を分析基盤へ送ります。過去のファイルにも同じ処理を行いたい場合、バッチとストリームの処理基盤として最も適切なものはどれですか。
企業がBigQueryの分析データをパートナーへ共有します。受け手ごとにデータを複製して配布する管理を減らし、権限に基づく共有を行う機能はどれですか。