Lookerの長所、短所、Lookerの代替案

製品チームがデータドリブンなエクスペリエンスの提供を目指す中、アプリ内分析の需要が高まっています。エンドユーザーは、高速でアクセスしやすく、日常のワークフローに沿った洞察を求めています。

Looker の組み込み分析は、頼りになるオプションと見なされることがよくあります。Google Cloud とのつながりと BI 分野での確立された存在感により、すでにそのエコシステムを使用している組織にとって魅力的な選択肢となっています。

しかし、認識は準備と同じではありません。本当の問題は、Lookerが現代の製品ニーズにどの程度適合しているかということです。このレビューでは、Looker の長所と短所を検討し、Looker が優れている点と、その制限が SaaS およびエンタープライズ アプリケーションの速度を低下させ始める点を強調します。

Looker Embedded は貴社のプロダクト アーキテクチャ向けに構築されていますか?

Looker 組み込み分析は BI で高い評価を得ていますが、そのアーキテクチャは製品チームを念頭に置いて設計されていませんでした。このプラットフォームは、指標と関係を定義する独自のモデリング言語である LookML を中心に構築されています。強力ではありますが、学習曲線が急になり、分析の組み込みは多くの製品チームに欠けているスキルに依存します。SaaS リーダーにとって、これは立ち上げ時間が長くなり、専門スタッフへの依存度が高まります。

現在、ほとんどの組み込みBIプラットフォームは、開発者ファーストの統合に重点を置いています。対照的に、Looker は埋め込みを iFrame に大きく依存しています。チームは、署名された URL、認証フロー、セッションの引き継ぎを管理して、アプリ内にダッシュボードを配信する必要があります。この設定では、ユーザーエクスペリエンスを制御できる量が制限されます。スタイル設定、応答性、イベント処理はすべて、プロダクトのフレームワークではなく、Looker のフレームワークに関連付けられます。

これらのアーキテクチャの選択は、マルチテナント アーキテクチャやクラウドネイティブ アプリケーションにおいてより大きなハードルになります。複数の顧客にダッシュボードを提供するには追加の設定が必要であり、ワークロードをスケーリングするとパフォーマンス チューニングがトリガーされることがよくあります。開発者は、カスタム インタラクションを作成したり、製品ワークフローに合わせて分析を拡張したりする際にも制限に直面します。Looker は従来のレポートには適していますが、その技術的基盤により、分析がネイティブで柔軟でスケーラブルであると感じられるようにしたいチームの速度が低下する可能性があります。

長所: Looker組み込み型分析ツールがうまくいくこと

Looker の長所と短所をレビューすると、いくつかの制限が浮き彫りになりますが、このプラットフォームには真の強みがあります。これらの利点は、分析ツールを求める企業にとって依然として一般的な選択肢である理由を説明しています。

Looker 組み込み分析の主な利点: 

• 直感的なインターフェース:ユーザーは Looker のデザインにアクセスしやすく、技術者以外のユーザーでもダッシュボードを簡単に操作できます。

• 強力なデータ視覚化:このプラットフォームは、チームが洞察を明確に共有するのに役立つ洗練されたインタラクティブなダッシュボードを提供します。

• 広範な統合: Looker は、幅広いデータベース、クラウド ツール、CRM に接続し、幅広いレポート ニーズをサポートします。

• LookMLによるセマンティックモデリング:一元化されたモデリングにより、レポート間の一貫性が確保され、ビジネス ロジックの整合性が保たれます。

• エンタープライズのセキュリティとガバナンス:ロールベースのダッシュボード、権限、Google Cloud のセキュリティ フレームワークとの統合により、企業の要件がサポートされます。

これらの強みにより、Looker はガバナンス、データの視覚化、一元化されたレポートが最も重要な環境で優位に立つことができます。すでに Google Cloud に接続している組織にとって、その統合は分析を拡張する簡単な方法を提供します。

短所: Looker組み込み型分析ツールの主な課題

Looker の組み込み分析は強力な機能を提供しますが、ユーザーと製品チームは長期的な適合性に影響を与える課題に遭遇することがよくあります。これらの問題は、多くのチームが Looker の代替案を評価し始める理由を説明しています。

Looker 組み込み分析の主な短所: 

• 急な学習曲線と LookML への依存関係: Looker の成功は、独自のモデリング言語である LookML を習得できるかどうかにかかっています。これにより、オンボーディングが遅くなり、その専門知識を持たないチームにとって障壁が生じます。

• 大規模なパフォーマンスの低下:ユーザーは、大規模なデータセットや多くの視覚要素を含む遅いダッシュボードを報告します。ワークロードのスケーリングには、多くの場合、継続的なパフォーマンスチューニングが必要です。

• 埋め込みの複雑さと iFrame の制限: Looker は、iFrame、署名付き URL、セッション管理に大きく依存しています。これにより、統合が複雑になり、カスタマイズが制限されます。

• 価格設定の複雑さとユーザーベースの成長:ロールとシートに関連付けられた見積もりベースの価格設定は、採用が拡大するにつれて急速に増加し、コストを予測できなくなります。

• 限定的なホワイトラベル管理:デフォルトでは、埋め込みダッシュボードには Looker ブランドが付けられます。より詳細なカスタマイズには、管理者設定または追加のライセンスが必要であり、UI統合は不完全なままです。

これらの欠点は、スケーラブルな分析、開発者に優しい統合、ネイティブに感じられるホワイトラベルのダッシュボードを必要とする SaaS 環境でより顕著になります。動きの速いチームにとって、LookML の学習、iFrame の管理、コストの予測のオーバーヘッドにより、配信速度が妨げられ、ユーザーの満足度が低下する可能性があります。

Looker Embeddedが適している場合

Looker には顕著な制限がありますが、Looker Embedded で十分な特定のケースがまだあります。特定の優先順位と確立された慣行を持つ製品の場合、Looker は引き続き適切な価値を提供できます。

Looker は、次の場合に製品に適合する可能性があります。 

• Google Cloud の調整:すでに BigQuery と GCP サービスを使用している組織は、ネイティブ統合の恩恵を受けることができます。

• 内部ポータルまたはパートナーポータル:ダッシュボードが顧客向けアプリではなく、従業員や信頼できるパートナーにサービスを提供する場合に最適です。

• 一元化されたレポートのニーズ:ガバナンス、コンプライアンス、一貫性のあるデータの視覚化が、詳細なカスタマイズよりも重要な場合に最適です。

• 使い慣れたワークフロー:すでに LookML でトレーニングされているチームは、同じエコシステム内で継続することを好む場合があります。

• 限定的なブランディング要件:プロダクト UI との視覚的な一貫性が重要でない場合は、Looker のデフォルトのデザインで十分です。

このようなユースケースでは、Looker が実行可能なオプションになる可能性があります。しかし、分析が完全にネイティブであるか、複雑なワークフローをサポートするか、予測可能に拡張する必要がある場合、多くのチームは、最新の製品の需要により適合する BI の代替手段を比較し始めます。

Looker の代替手段を検討する場合

Looker は特定のレポートのニーズを解決しますが、SaaS チームや ISV チームは、分析を製品内に存在させる必要がある場合、その設計に制限があると感じることがよくあります。これらの制限が積み重なるにつれて、Looker の代替手段を検討することは選択肢ではなく、より必要になります。

代替案を評価する時期が来たことを示す主要なトリガー: 

• 分析は顧客向けです。ユーザーは、ダッシュボードがアプリの一部のように感じられることを期待しています。Looker では、埋め込みは iFrame に依存しており、多くの場合、切断されているように見えます。これにより、シームレスな製品エクスペリエンスが損なわれ、採用が減少します。チームには、組み込み機能のように動作する組み込み分析が必要です。

• スケーラビリティが重要: SaaS企業は急速に拡張します。Looker では、データセットが増大したり、テナントが増殖したりすると、パフォーマンスの問題が表面化します。クエリの速度が低下し、最適化が継続的なオーバーヘッドになります。最新のスケーラブルな分析では、大量のデータとマルチテナント環境にわたって一貫した速度と信頼性を提供する必要があります。

• カスタマイズが価値を高める:顧客は、ワークフローに合わせた分析を求めています。Looker では、デフォルトを超える限定的なカスタマイズが可能です。高度な機能には、多くの場合、大量の LookML コーディングや回避策スクリプトが必要です。チームは、API ファーストの統合と SDK ベースのツールから、製品に固有の機能やワークフローを構築できるというメリットをさらに高めることができます。

• コストは予測可能である必要があります。Looker では、ロールベースまたはユーザーベースの価格設定が使用されます。これは小規模なデプロイでは機能しますが、導入が進むにつれて、コストが急速に予測不能に上昇する可能性があります。長期予算の予測が難しくなります。多くのチームは、価格設定の透明性と安定したコスト構造を提供する代替手段を求めています。

• ブランディングはシームレスでなければなりません。Looker 埋め込みにはデフォルトでブランドが付けられており、より詳細なカスタマイズには追加の手順やライセンスが必要です。これにより、製品体験が損なわれるバラバラな外観が生じます。ブランドを反映するためにホワイトラベルのダッシュボードを必要とするチームは、多くの場合、他のオプションに目を向けます。

これらの問題が初日に現れることはめったにありません。しかし、使用が拡大するにつれて、摩擦は増大し、イノベーションが遅れます。多くの SaaS リーダーにとって、このターニング ポイントは、製品の組み込み用に構築された Looker の代替手段が論理的な次のステップになるときです。

Lookerの代替手段としてのRevealの比較

Looker の代替手段を検討しているチームは、多くの場合、ネイティブで、大規模なパフォーマンスを発揮し、予測可能なコストを伴う分析を求めています。Looker の組み込み分析は BI レポートをサポートしていますが、その構造により SaaS 製品の需要に合わせることが困難になります。Reveal、まさにそのシナリオ、つまりソフトウェア製品内に分析を組み込むために作成されました。

Revealでは、開発者はAngular、React、Blazor、Vue などと互換性のある JavaScript クライアント ライブラリと、.NET Core、NodeJS、Java 用のサーバー パッケージを使用してダッシュボードを埋め込みます。

このアプローチでは、API ファーストの統合を通じてユーザー インターフェイスを完全に制御できるため、ダッシュボードは外部フレームに限定されるのではなく、製品エクスペリエンスに一致できます。その結果、あたかも社内で構築されたかのように見え、動作する分析が得られます。

パフォーマンスも同様に重要です。Revealは、大規模なデータセットとマルチテナントSaaS環境向けに設計されたリアルタイム分析を提供します。ダッシュボードは迅速に読み込まれ、需要に応じて拡張され、ユーザー間で応答性を維持します。これにより、チームは成長を遅らせたり、インフラストラクチャを複雑にしたりすることなく、分析を提供できるようになります。 

コストも予測可能です。価格をユーザーや役割に結び付けるのではなく、単一の固定構造で価格の透明性を提供するReveal。チームは請求額の上昇を心配することなく導入を拡大できるため、計画が簡単になります。

ブランディングコントロールが組み込まれています。Revealは、製品のテーマとレイアウトを正確に複製するホワイトラベル ダッシュボードを提供し、シームレスなルック アンド フィールを実現します。詳細については、Revealのホワイトラベル分析へのアプローチをご覧ください。

Looker の代替手段を比較する SaaS リーダー向けに、Revealは柔軟性、パフォーマンス、コストの予測可能性を兼ね備えた開発者向けのプラットフォームを提供します。Revealの組み込み分析の詳細を確認するか、Revealと Looker の詳細な内訳をご覧ください。実用的な次のステップが必要な場合は、無料の組み込みBI機能チェックリストをお試しください。