組み込み型分析ツール用の VS Looker Reveal;どのソリューションがあなたにとってより良いでしょうか?

データを収集するのは簡単ですが、同じデータを解釈するのは困難です。ここで、Revealや Looker などのツールが役立ちます。これらのツールは、生データを理解し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再構築し、最新化できるようにします。

この記事では、ニーズに最適なツールを見つけるのに役立つように、市場で最も人気のある 2 つの組み込み分析ソリューションであるRevealと Looker について詳しく説明します。

Revealは何ですか?

Reveal、強力な分析機能とデータ視覚化をアプリに簡単に追加できるようにす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。生のデータをエンドユーザーがすぐに理解できる実用的な洞察に変換することで、データの力をエンドユーザーの手に届けます。Reveal、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、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 ツールにおいて 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、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、Revealと Looker を区別する主な特徴と機能について説明します。

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 (テーマとスタイリング、丸さと四角さ、ダイアログなど) をホワイトラベル化し、独自のブランドの外観と雰囲気に合わせてカスタマイズできます。そうすれば、ユーザーは気が散ることがなく、実際にはまったく異なるソリューションを独自のソリューションの一部として使用していることに気づくことさえありません。完全なカスタマイズ機能は、ユーザーの採用を促進し、ブランドの一貫性を確保し、最終的にはシームレスなユーザー エクスペリエンスを実現します。

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 Components)、iOS、Android を含む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、および詳細なサンプルの広範なセットを提供します。

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には多くの強力な機能が備わっていますが、私が新しく開発したツールなので、いくつかの便利な機能がまだ欠けています。現在進行中の作業であるため、必ずしも短所とは考えられませんが、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。

実際のRevealを参照

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Reveal

分析を既存のアプリケーションに統合する場合、ソフトウェアが追加の重量や複雑さを加えることなくシームレスに動作することが重要です。Revealと同じように、最初に埋め込みを念頭に置いてゼロから構築する必要があります。Revealを使用すると、柔軟性があり、要件を追加する必要がないアーキテクチャにより、分析をコードに迅速に統合し、顧客の需要に応えることができます。

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、アプリケーションごとに無制限のユーザーにリーチできる、単一のシンプルかつ手頃な価格ポイントを提供します。Revealの価格体系は透明性が高く、あらゆる規模の企業にとって手頃な価格です。透明性とは、支払う金額を正確に予測できるため、ROI の計算が容易になることを意味します。

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。高品質で経験豊富なサポートは、ソフトウェアの使用、ひいてはビジネスの成功に役立ちます。

Revealと Looker がサポートに関してどのように比較でき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回答できるフレンドリーな 24 時間コミュニティと併せて、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、役立つリソースがたくさんあります。

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 は両方とも優れた組み込み分析ツールであるということ以上に言うことはありません。ただし、ニーズと予算によっては、どちらか一方が他方よりもビジネスにとってより良いソリューションとなることは間違いありません。

私たちは、Revealが Looker よりもはるかに簡単かつ迅速に導入・開始でき、カスタマイズや視覚化のオプションが充実しており、機械学習やAIといったネイティブの高度な分析機能を活用できるなど、非常に優れた点があると考えています。

Revealと Looker のもう 1 つの大きな違いは、前者が有利だと思われるのは、価格体系です。どれだけ成長しても、最初から支払う金額を把握しておくほうが、毎月支払う金額がどんどん高額に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についてさらに詳しく知り、実際にどのように機能するかを確認したい場合は、デモをスケジュールしてください。当社の分析専門家が、データの真の力を使用および活用する方法を説明します。