「BI ツール」活用 超入門 Google Data Portal ではじめるデータ集計・分析・可視化

最新 ビジネス・インテリジェンス ツール
体験しながら学ぶ「BI ツール」での意思決定!

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データ分析に興味あるけど
BI ツールってなに?
という人のための入門書
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■分析ダッシュボードを作ってみよう – 実際の業務体験ハンズオン
●BI ツールの基本 ●データの読み込みと集約 ●集計とグラフによる可視化 ●関係性の分析 ●結果の展開と共有 ●ダッシュボードとインタラクティブ機能 など

■いろいろなデータサイエンスの基本を学ぶ
●KPI 分析 ●単回帰分析 ●時系列解析 ●類似度 ●DID など

データ分析に興味はあるものの、BI ツールを触ったことはないという人に向けて、Google の無料の BI ツールでダッシュボードを作りながら、集計と可視化の基本から KPI 分析、単回帰分析、時系列解析、類似度、DID までを手を動かして学ぶ入門書です。『「BI ツール」活用超入門 Google Data Portal ではじめるデータ集計・分析・可視化』 (近藤 慧 著、前側 将 監修、秀和システム、2021 年 11 月 23 日発売) は、BI ツール全般を使いこなすために必要な知識やコツを、特定の製品の操作説明にとどめずに幅広く扱うと版元が案内しています。練習用のサンプルデータはダウンロードで提供されるので、読者は同じデータで同じダッシュボードを組み立てられます。

入門編、ステップアップ編、レベルアップ編の 3 章構成

目次は 3 つの章に分かれます。第 1 章「入門編」は、実際の業務を想定したハンズオンで分析ダッシュボードを 1 つ作り上げる章で、BI ツールの基本、データの読み込みと集約、集計とグラフによる可視化、関係性の分析、結果を共有するためのデザイン、結果の展開と共有、ダッシュボードのインタラクティブ機能と進みます。第 2 章「ステップアップ編」は利用場面ごとのダッシュボードを作る章で、KPI のモニタリングと分析、意思決定のための分析、業務情報を検索するダッシュボードに続き、データサイエンスを取り入れる節として単回帰分析、時系列解析、類似度、DID の 4 つが並び、情報管理とデータの加工で締めくくられます。第 3 章「レベルアップ編」は操作から離れ、BI ツールが使われる場面、BI 環境に求められる 8 つの機能、ETL (ELT) と DWH の基礎知識、ほかの BI ツールの紹介、BI エンジニアの業務フロー、データマネジメントを扱います。1 章と 2 章の多くの節は、その作業を何のために行うのかという説明からハンズオンへ入る形で、ステップアップや補足が添えられた節も目立ちます。

Google の BI ツール Data Portal の名称の移り変わり

本書が Google Data Portal と呼んでいるのは、Google が無料で提供している BI ツールで、日本語ではデータポータル、英語では Data Studio という名前の製品です。Google は 2022 年 10 月に、自社の BI 製品群を Looker の名の下にまとめ、Data Studio を Looker Studio に改めると発表しました。そのあと 2026 年 4 月に、Looker Studio のプロダクト名は元のデータポータルに戻ったと Google の公式ドキュメントが案内しています。刊行時の名前と 2026 年 10 月時点の名前は同じですが、本書の画面と操作の説明は 2021 年の刊行時点のものです。ボタンの位置や項目名が手元の画面と食い違ったときは、名前の変更をはさんで年月が経っていることを踏まえ、何をしたい操作なのかという節の目的から当たりを付けると読み進めやすくなります。

BI ツールの裏側にある、データを集めて整える仕組み

BI ツールは、グラフを描く道具である以上に、組織のデータを意思決定に使える形で届けるための窓口です。売上や在庫の数字は業務システムごとに散らばっていて、そのままでは集計できないため、多くの組織では ETL や ELT と呼ばれる工程でデータを抜き出して整え、分析用にまとめた データウェアハウス に蓄えてから BI ツールで可視化します。第 3 章が BI 環境に求められる機能として、収集、加工、蓄積、可視化、配信と共有、メタデータの管理、ジョブ管理、パフォーマンス管理の 8 つを並べているのは、ダッシュボードの見た目の裏にこうした仕組みが要ることを示すためです。第 2 章の DID は差分の差分法とも呼ばれる手法で、施策を打ったグループと打たなかったグループの変化の差を比べることで、季節や景気のように両方に効く要因を差し引いて施策の効果を見積もります。こうした データサイエンスの手法 を、プログラムを書かずにダッシュボードの上で試せる点が、本書の第 2 章の特徴です。

表計算の集計から一歩進みたい人に向く理由と、向かない目的

合うのは、表計算ソフトで毎週の集計表を作っていて、それを関係者が自分で絞り込める共有のダッシュボードに置き換えたい人や、データを根拠にした提案を求められているのに何から始めればよいか分からない人です。無料のツールとダウンロードのサンプルデータで始められるので、ソフトの購入や環境構築の手間をかけずに BI の考え方を一通り体験できます。一方、Tableau や Power BI のように別の製品の操作を深く覚えたい場合は、その製品を主題にした本のほうが近道です。統計モデルを SQL や Python で組み立てる力を付けたい場合も、本書の単回帰分析や時系列解析はダッシュボードで使うための入り口という位置づけなので、統計やプログラミングの専門書を別に用意する必要があります。BI ツールを業務で使う必要に迫られ、まず 1 つ動くダッシュボードを作るところから始めたい人には、操作と考え方の両方を最初の段階で押さえられる一冊です。