組み込み型分析ツールのためのRevealと Looker の比較。どちらのソリューションが適していますか?

データの収集は簡単ですが、そのデータを解釈するのは困難です。ここで役立つのが、Revealや Looker などのツールです。これらのツールは、生のデータをわかりやすく使いやすい分析情報に変換し、組織がビジネスのやり方を見直して近代化できるようにします。

この記事では、市場で最も人気の高い 2 つの組み込み分析ソリューションであるRevealと Looker を詳しく取り上げ、ニーズに最適なツールを見つけるお手伝いをします。

Revealとは何ですか?

Revealは、強力な分析機能とデータ可視化をアプリに簡単に追加できる、組み込み分析およびBI（ビジネスインテリジェンス）プラットフォームです。 は、インタラクティブなダッシュボード、ドリルダウン機能、共有Reveal、ホワイトラベル分析、ドラッグアンドドロップのダッシュボード作成エクスペリエンスによる真のセルフサービスなどを提供します。

埋め込み専用に構築された Reveal の最新アーキテクチャには、あらゆるプラットフォームに対応したネイティブ SDK が含まれており、デバイス間で最高のエクスペリエンスを提供します。これにより、いつでもどこでも、クラウド、デスクトップ、モバイル デバイスから簡単かつ便利に接続できるようになります。

Reveal組み込み分析ソリューションは、開発者ツール、アプリケーション設計ツール、そして最近ではビジネス インテリジェンス ツールの分野で 30 年以上の経験を持つ組織であるInfragistics 社(1989 年設立) の一部です。

Lookerとは何ですか?

Looker は、生データの収集、分析、視覚化に役立つブラウザベースのビジネス インテリジェンス プラットフォームです。ダッシュボードの色分けが容易になり、ユーザーフレンドリーなワークフローも提供されるため、企業は洞察力に富んだ視覚化を簡単に開発できます。

2019 年に Looker は Google に買収され、現在は Google Cloud プラットフォームの一部となっています。

Reveal VS Looker – 機能と機能性の比較

優れた組み込み分析ソリューションは、データの視覚化以上のものを提供します。このようなツールを最大限に活用して競合他社に先んじて収益源を増やすには、これを実現するために利用できるすべての機能に焦点を当てる必要があります。

この記事のこの部分では、Revealと Looker を区別する主な特徴と機能について説明します。これにより、組織のニーズに適したプラットフォームを簡単に選択できるようになります。

リビールの長所と短所

Pros:  

完全なセルフサービス– Reveal のトップの組み込み分析機能の1 つはセルフサービス機能です。つまり、エンドユーザーが大量の複雑なデータを分析し、カスタム ダッシュボードを構築し、レポートを独自に作成できるようにするプロセスとツールが提供されます。言い換えれば、技術者以外のスタッフや部門が、IT や BI の専門家に頼らずに、自分たちで作業してデータを理解できるようになります。

完全にカスタマイズ可能–Reveal SDK を使用すると、すべての UX 要素 (テーマとスタイル、丸みと四角さ、ダイアログなど) をホワイトラベル化してカスタマイズし、独自のブランドの外観と雰囲気に合わせることができます。こうすることで、ユーザーは気を散らされることがなく、実際にはまったく異なるソリューションを独自に使用していることにさえ気付くことはありません。完全なカスタマイズ機能により、ユーザーの採用率が向上し、ブランドの一貫性が確保され、最終的にはシームレスなユーザー エクスペリエンスが実現します。

ダッシュボードのリンク– この機能を使用すると、1 つのビジュアライゼーションまたはダッシュボードを別のダッシュボードまたは URL にリンクできます。たとえば、売上高に関する概要のダッシュボードを見ているとします。特定の地域の収益をさらに深く掘り下げたい場合は、クリックした地域パラメータを通過するより詳細なビューに上位ダッシュボードをリンクすることで、簡単に行うことができます。

データ ブレンディング– データ ブレンディング機能を使用すると、複数のデータ ソースを 1 つのビジュアライゼーションにまとめて、より深く並べて表示できるため、洞察を簡単に見つけることができます。

機械学習で予測を確認する– Reveal の機械学習機能を使用すると、データから予測を特定して視覚的に表示し、より証拠に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。これにより、電子システムは既存のデータから学習し、得られた洞察を使用して独自に予測と意思決定を行うことができます。

豊富なデータ分析– Reveal の統計機能とドリルダウン機能を使用すると、データについてより深い洞察を得ることができます。ドリルダウンにより、ユーザーは 1 回のクリックで一般的な概要からより詳細な分析に移動できます。外れ値の検出、時系列予測、線形回帰などの統計関数を使用すると、基本的なデータの視覚化と比較して、よりデータ駆動型で的を絞った方法でデータを操作できます。

ネイティブSDK–Reveal、.NET、JavaScript(Angular、React、Webコンポーネント)、iOS、Androidなど、すべての主要なプラットフォームで最新のネイティブSDK、学習ライブラリ、詳細なサンプルを幅広く提供しています。

インコンテキスト編集– この機能を使用すると、ユーザーはアプリケーションを離れて別のアプリに移動することなく、アプリケーション内で編集を行うことができます。必要な編集を行って、更新をサーバーに簡単にプッシュできます。

計算フィールド– この機能を使用すると、データ ソースの追加フィールドを作成して、すぐに使用できるデータ視覚化が可能になります。

Cons:  

Reveal多くの強力な機能と機能性がありますが、私が新しく開発したツールであるため、まだいくつかの便利な機能が欠けています。現在開発中であるため、必ずしも欠点とは見なされないいくつかの機能としては、グリッド機能、シリーズの強調表示とフィルタリング、データ分析を改善するための完全なツールバーなどがあります。また、Revealのチームは、新しいデータ視覚化とより多くのデータソースの追加に取り組んでいます。

Revealの実例を見る

Looker の長所と短所

Pros: 

マルチクラウド対応– エンドユーザーのエクスペリエンスに影響を与えることなく、Looker をデプロイする場所を簡単に変更できます。サポートされているデータベースには、Amazon S3、Azure storage、Google Cloud Storage、Actian Avalanche、Mongo、Vector などが含まれます。

SQL Runner のパワー– Looker の SQL Runner を使用すると、技術的な抽出方法を使用せずに、洞察力に富んだ情報グループを簡単に作成できます。スキーマ内のテーブルを移動し、データに対して事前に作成された記述クエリを実行し、クエリを共有します。

Slack との統合– Slack との統合により、Looker のユーザーはあらゆる会話に洞察をもたらすことができます。この統合の欠点は、すべてをワークフロー内に統合するのではなく、異なるアプリ間で切り替える必要があることです。

Looker ブロック– ユーザーが一般的な分析パターンとデータ ソースに利用できる事前構築されたデータ モデル。ブロックを最初から作成する代わりに、他のユーザーが作成したブロックを使用でき、ブロックを正確な仕様にカスタマイズできます。利用可能なブロックには、埋め込みブロック、データ ブロック、分析ブロックなどが含まれます。

データ ブレンディング– Reveal のデータ ブレンディング機能と同じ機能ですが、Looker が結合結果の概念によるデータ ブレンディングをサポートしている点が異なります。データ ブレンディングを実行するには、Explore からクエリを作成して結果セットを生成し、次に別のクエリを追加して元のクエリにマージする必要があります。

Cons:  

iFrame、ブラウザベース– Looker は完全に Web ベースのプラットフォームであり、埋め込みアセットを表示するには Looker にログインする必要があります。これは、アプリに埋め込まれた分析のユーザー エクスペリエンスをまったく制御できないことを意味します。ユーザーに独自のブランドに合わせてすべてをカスタマイズするホワイトラベル機能を提供する代わりに、Looker の UX、色、ボタンとダイアログのスタイル、ダッシュボードの表示方法などにこだわることになります。Looker は SaaS として構築および設計されています。 -ベースのセルフサービス BI ツールであり、組み込み SDKではありません。したがって、アプリケーションに真に埋め込まれた分析エクスペリエンスを提供する SDK、API、またはコンポーネントはありません。

Looker サーバー上のデータ: Looker では、データがコマンドを実行するサーバー上に存在する必要があります。これにより、データを安全なオンプレミスの場所からクラウドにプッシュする必要があり、セキュリティ、認証、認可を Looker に 100% 依存することになります。過去数年間で地球上の最大手の企業でさえハッキングされたことは周知の事実であるため、データのセキュリティと安全性を保証できるベンダーを利用することをお勧めします。さらに、データが Looker のクラウドに送信されると、そのデータに対する柔軟性が失われます。つまり、ダッシュボードを取得し、独自のデータに対して不必要な複雑さ、メンテナンス、ガバナンスを追加するためだけに、Looker のルールと構成に従う必要があります。

段階的な価格設定: Looker は、Web サイトで価格情報を一般公開することを好みませんが、代わりにカスタム モデルを提供することを選択しています。 Looker の価格スペシャリストから得られる最終的な見積もりは、総ユーザー数、ユーザーの種類 (閲覧者と編集者)、データベース接続、導入の規模などの複数の要因によって異なります。これは、取得した見積もりが Looker の開始価格になりますが、ユーザー ベースの成長に応じて価格も上昇することを意味します。サードパーティのサイトによると、Lookerの料金は10ユーザーの場合月額3000～5000ドルで、新規ユーザーごとに月額50ドルが追加される。この価格体系は、透明性の高い SaaS ベースの価格設定に慣れている見込み顧客にとって魅力的ではない可能性があります。

統合をReveal

既存のアプリケーションにアナリティクスを統合する場合、重さや複雑さを増やすことなく、ソフトウェアがシームレスに流れることが不可欠です。Revealがそうであるように、まず組み込みを念頭に置いて一から構築する必要があります。Reveal、柔軟性と追加要件のないアーキテクチャにより、アナリティクスをコードにすばやく統合し、顧客の需要に対応することができます。

Reveal の SDK は開発者向けに作られています。これにより、開発者は単に iFrame をアプリケーションに埋め込み、パラメーター化された URL を使用してダッシュボードを構成する必要がなくなります。開発者は、実際のオブジェクトや実際のプロパティを含む実際のコードを使用できます。

さらに詳しい技術情報については、Reveal の詳細な SDK および API ドキュメントを参照してください。

Lookerの統合

Looker 分析は SQL ベースのデータ ソースでのみ機能します。つまり、Microsoft Azure SQL Data Warehouse、Amazon Athena、Greenplum などの SQL データベースやデータ ウェアハウスと統合できます。

データを NoSQL、REST-API ファイルなどに保存している場合、Looker はクエリを実行するために何らかの形式の SQL データベースを配置する必要があります。

一方、Looker の API は、顧客およびサードパーティのアプリケーション、および Google ドキュメントや Excel などの他のアプリケーションにデータを統合します。

ダッシュボードの例Reveal

Looker ダッシュボードの例

価格設定

当然のことながら、どの組み込み分析プロバイダーと提携するかを決定する際に、価格は考慮すべき主な事項の 1 つです。組み込み分析の分野では、ほとんどのベンダーが価格設定を秘密にしており、使用量やユーザーなどの予測不可能なコストを請求していることがわかります。

では、Revealと Looker はどうでしょうか?

Revealは、1つのシンプルで手頃な価格帯で、1つのアプリケーションにつき無制限のユーザーにリーチできます。の価格体系は、あらゆる規模の企業にとって透明性が高く、手頃な価格です。透明性が高いということは、支払い金額を正確に予測できるため、ROIの計算が容易になるということです。Reveal

Reveal の目標は、顧客にとって価値のある長距離パートナーになることであり、驚くべき料金、使用量、ユーザー層を約束することはありません。

一方、Looker の価格は、ユーザー数や導入規模などの要素に基づいて顧客ごとにカスタマイズされます。価格設定はあらゆる規模のビジネスに合わせて設計されており、価格設定のスペシャリストがお客様と直接連携して、お客様のビジネスに理想的な価格設定を実現します。

一見すると、お得に思えるかもしれませんが、もう一度読んでみることをお勧めします。

ユーザー数と展開規模に基づいて顧客ごとにカスタマイズされた価格設定は、ビジネスとユーザー ベースの成長に応じて支払う料金が増加することを意味します。

これで問題ない人もいるかもしれませんが、ベンダーは事前に顧客に警告しないため、事前に知っておくことが重要です。請求書が届いたときに、その数字を見てショックを受けることになります。

サポート

組み込み分析パートナーとしてRevealや Looker などのベンダーを選択する場合は、両方のソリューションのサポートも考慮する必要があります。質の高い経験豊富なサポートは、ソフトウェアの成功、ひいてはビジネスの成功につながります。

サポートに関して、Revealと Looker が互いにどのように比較されるかを見てみましょう。

Reveal、Revealのフォーラムであらゆる質問に答えるフレンドリーな 24 時間コミュニティと連携して、追加費用なしでさまざまな継続的なサポート サービスを提供しています。さらに、RevealのFAQ ページ、ヘルプ センター、トレーニング ビデオには、役立つリソースが豊富に用意されています。

さらに詳しいノウハウと高度な情報については、Reveal のウェビナーをご覧ください。

Looker はさまざまなサポート サービスも提供しています。たとえば、自分のペースで進められる e ラーニング コースやカスタム トレーニングなどを見つけることができます。ヘルプ センターで記事を参照したり、コミュニティ フォーラムで他のユーザーとネットワークを構築したり、サポート チケット リクエストを送信したりすることもできます。ユーザーは特にアプリ内チャット サポートを気に入っています。

まとめ…

結論として、Revealと Looker はどちらも優れた組み込み分析ツールであることに変わりはありません。ただし、ニーズと予算に応じて、どちらかがビジネスにとって確実に優れたソリューションとなるでしょう。

Reveal Looker に比べて非常に大きな利点があると考えています。たとえば、実装と開始がはるかに簡単で迅速であり、カスタマイズと視覚化のオプションが優れており、機械学習や AI などのネイティブの高度な分析機能を活用しています。

Reveal、Lookerとのもう一つの大きな違いは、料金体系です。どんなに成長しても、最初から支払う金額がわかっている方が、毎月支払う金額がどんどん高くなる請求書を受け取るよりも良いと私たちは考えています。

しかし、もちろん、ご判断はお客様にお任せします。

Reveal組み込み型分析ツールソリューションの詳細と実際の動作の確認にご興味がある場合は、デモをスケジュールしてください。弊社の分析エキスパートが、データの真の力をどのように活用するかをお見せします。