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データを収集するのは簡単ですが、そのデータを解釈するのは難しいものです。ここに、RevealやLookerのようなツールが役立ちます。これらのツールは、生のデータを理解しやすく、使いやすいインサイトに変換し、組織がビジネスの方法を再構築し、近代化することを可能にします。
この記事では、市場で最も人気のある組み込み分析ソリューションの2つ、RevealとLookerに焦点を当て、お客様の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ビジュアライゼーションをアプリケーションに追加することを容易にする、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インサイトに変換することで、データ処理能力をエンドユーザーの手元に届けます。Reveal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、共有機能、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体験による真のセルフサービスなど、その他多くの機能を提供します。
組み込みに特化して設計されたRevealのモダンなアーキテクチャには、あらゆるプラットフォームに対応するネイティブSDKが含まれており、デバイスを問わず最高の体験を提供します。これにより、クラウド、デスクトップ、モバイルデバイスから、いつでもどこからでも接続することが容易かつ便利になります。
Reveal組み込み分析ソリューション は、開発者向けツール、アプリケーションデザインツール、そして最も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 の一部です（1989年設立）。
Lookerとは何ですか？
Lookerは、生のデータを収集、分析、視覚化するの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。ダッシュボードの着色を容易にし、ユーザーフレンドリーなワークフローを提供することで、企業が洞察に富んだビジュアライゼーションを開発しやすくなっています。
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、データビジュアライゼーション以上のものを提供します。競争に打ち勝ち、収益源を増やすために、このようなツールを最大限に活用するには、実現を支援す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を差別化する主要な機能と機能を見ていき、お客様の組織のニーズに合った適切なプラットフォームを簡単に選択できるようにします。
Revealのメリットとデメリット
メリット:
完全なセルフサービス – Revealのトップ組み込み分析機能 の1つがセルフサービス機能です。これは、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、レポートを独立して作成する力を与えるプロセスとツールを提供することを意味します。つまり、IT部門やBIの専門家に頼るのではなく、非技術スタッフや部門が自力でデータを扱い、理解できるようにします。
完全なカスタマイズ性 – 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、角の丸み vs 四角さ、ダイアログなど）をホワイトラベル 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。これにより、ユーザーは気が散ることなく、実際には独自のソリューションの一部として完全に異なるソリューションを使用していることに気づきません。この完全なカスタマイズ機能は、ユーザーの採用率を高め、ブランドの一貫性を確保し、最終的にシームレスなユーザーエクスペリエンスにつながります。
ダッシュボードのリンク – この機能により、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やURLにリンクできます。たとえば、売上高に関するハイレベルなダッシュボードを見ているとします。特定の地域における収益をより深く掘り下げたい場合、クリックした地域パラメータを渡す、より詳細なビューにハイレベルなダッシュボードをリンクすることで、簡単にそれを行うことができます。
データブレンド – データブレンド機能は、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ることで、より深く、並行したビューでインサイトを見つけやすくします。
機械学習による予測の表示 – Revealの機械学習 機能は、データから予測を特定し、視覚的に表示するために使用でき、より根拠に基づいたビジネス上の意思決定を可能にします。これにより、電子システムが既存のデータから学習し、得られたインサイトを使用して、独立して予測と意思決定を行うことが可能になります。
リッチなデータ分析 – Revealの統計関数とドリルダウン機能により、データに関するより深い洞察を得ることができます。ドリルダウンは、ユーザーを一般的な概要から、単一のクリックでより詳細な分析へと導きます。外れ値検出、時系列予測、線形回帰などの統計関数は、基本的なデータビジュアライゼーションと比較して、データに対してはるかにデータ駆動型でターゲットを絞った方法で操作することを可能にします。
ネイティブSDK – Revealは、.NET、JavaScript（Angular、React、Web Components）、iOS、Androidを含むすべての主要プラットフォームで、幅広いモダンなネイティブSDK、学習ライブラリ、詳細なサンプルを提供します。
インコンテキスト編集 – この機能により、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直接編集を行うことができます。必要な編集を行い、その後、簡単に更新をサーバーにプッシュできます。
計算フィールド – この機能により、データビジュアライゼーションのために、データソースに追加のフィールドを作成できます。
デメリット:
Revealは多くの強力な機能と機能を持っていますが、新しく開発されたツールであるため、まだいくつかの便利な機能が不足しています。現在、デメリットと見なさないいくつかの点には、グリッド機能、シリーズのハイライトとフィルタリング、および改善されたデータ分析のための完全なツールバーが含まれます。また、Revealのチームは、新しいデータビジュアライゼーションとより多くのデータソースの追加に取り組んでいます。
Lookerのメリットとデメリット
メリット:
マルチクラウド対応 – エンドユーザーの体験に影響を与えることなく、Lookerをデプロイしたい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などがあります。
SQL Runnerの力 – LookerのSQL Runnerを使用することで、技術的な抽出方法を使わずに、洞察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ナビゲートし、データに対して事前に記述された記述的なクエリを実行し、クエリを共有するなど、さまざまなことができます。
Slackとの統合 – Slack統合により、Lookerのユーザーは、あらゆる会話にインサイトを持ち込むことができます。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、異なるアプリ間を切り替える必要がある点です。
Looker Blocks – ユーザーが一般的な分析パターンとデータソースのために利用できる、事前に構築されたデータモデルです。ゼロ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、その後、ブロックを正確な仕様に合わせてカスタマイズできます。利用可能なブロックには、組み込みブロック、データブロック、分析ブロックなどがあります。
データブレンド – Revealのデータブレンド機能と同じ機能ですが、Lookerは「結合された結果（Merged Results）」という概念でデータブレンドをサポートしている点が異なります。データブレンドを実行するには、エクスプローラーからクエリを作成して結果セットを生成し、次に元のクエリにマージするための別の結果を追加する必要があります。
デメリット:
iFrame、ブラウザベース – Lookerは完全にウェブベースのプラットフォームであり、組み込みアセットを表示するにはLookerのログインが必要です。これは、アプリケーション内の組み込み分析のユーザーエクスペリエンスを完全にコントロールできないことを意味します。すべてを独自のブランドに合わせるためのホワイトラベリング機能を提供する代わりに、LookerのUX、色、ボタンや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縛られます。Lookerは、組み込みSDK ではなく、SaaSベースのセルフサービスBIツールとして構築および設計されました。したがって、SDK、API、またはコンポーネントは、アプリケーションに真に組み込まれた分析体験を提供しません。
Lookerサーバー上のデータ: Lookerは、コマンドを実行するデータが自社のサーバー上に存在することを要求します。これにより、安全なオンプレミスからクラウドにデータをプッシュし、セキュリティ、認証、認可において100% Lookerに依存することが強制されます。地球上の最大の企業でさえ、過去数年間にハッキングされたことは秘密ではありません。したがって、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選ぶ方が良いです。さらに、データがLookerのクラウドに移動すると、それに対する柔軟性を失います。つまり、ダッシュボードを取得するためだけに、Lookerのルールと設定に従わなければならず、独自のデータに対して不必要な複雑さ、メンテナンス、ガバナンスが加わります。
**段階的な価格設定:** Lookerは、自社のウェブサイトで価格情報を公開することを好まず、代わりにカスタム調整されたモデルを提供することを選択しています。Lookerの価格設定スペシャリストから受け取る最終的な見積もりは、総ユーザー数、ユーザータイプ（閲覧者 vs エディター）、データベース接続、展開規模など、複数の要因に依存します。これは、受け取る見積もりがLookerの開始価格となるものの、ユーザーベースが成長するにつれて成長するということを意味します。サードパーティのサイトによると、Lookerの価格は10ユーザーで月額3,000ドルから5,000ドルから始まり、新規ユーザーごとに月額50ドルが追加されます。この価格設定構造は、透明なSaaSベースの価格設定に慣れている見込み客には魅力的ではない場合があります。
Revealの統合
既存のアプリケーションに分析を統合する場合、追加の負荷や複雑さを加えることなく、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のように、最初から組み込みを念頭に置いて構築される必要があります。柔軟性があり、追加の要件がないアーキテクチャにより、Revealを使用すると、顧客の需要に対応しながら、迅速に分析をコードに統合できます。
RevealのSDK は開発者のために作られています。これを使用すると、開発者はアプリケーションに単にiFrameを埋め込む ことや、パラメータ化されたURLでダッシュボードを設定することを強制されません。開発者は、実際のオブジェクトと実際のプロパティを持つ実際のコードを使用できます。
より詳細な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 を参照できます。
Lookerの統合
Lookerの分析は、SQLベースのデータソースでのみ機能します。これは、Microsoft Azure SQL Data Warehouse、Amazon Athena、GreenplumなどのあらゆるSQLデータベースまたはデータウェアハウスと統合できることを意味します。
データがNoSQL、REST-APIファイルなどに保存されている場合、Lookerはクエリを実行するための何らかのSQLデータベースを必要とします。
一方、LookerのAPIは、データを顧客およびサードパーティのアプリケーション、ならびにGoogle DocsやExcelのような他のアプリケーションに統合します。
Revealダッシュボードの例
Lookerダッシュボードの例
価格設定
理解できることに、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考慮すべき主要な点の一つが価格設定です。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、使用量やユーザー数など、予測不可能なコストを請求することがわかります。
では、RevealとLookerはどうでしょうか？
Revealは、アプリケーションあたりの無制限のユーザーに到達できるようにする、単一のシンプルで手頃な価格を提供します。Revealの価格設定構造は透明性が高く、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、したがってROIをより簡単に計算でき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期的なパートナーとなることであり、驚くべき手数料、使用量、またはユーザー層を一切約束しません。
一方、Lookerの価格設定は、ユーザー数や展開規模などの要因に基づいて、各顧客向けにカスタマイズされています。彼らの価格設定はあらゆる規模のビジネスに適合するように設計されており、理想的な価格構造を確保するために、価格設定スペシャリストが直接あなたと協力します。
一見すると、それは良い取引のように思えるかもしれませんが、再読す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各顧客向けにカスタマイズされた価格設定とは、ビジネスとユーザーベースが成長するにつれて、支払う価格が増加することを意味します。
これは一部の人にとっては問題ないかもしれませんが、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あり、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可能性があります。
サポート
RevealとLookerのようなベンダーの間で組み込み分析パートナーを選ぶ際には、両ソリューションのサポートも考慮する必要があります。質が高く経験豊富なサポートは、ソフトウェア、ひいてはビジネスの成功に役立ちます。
RevealとLookerがサポートの面でどのように比較されるかを見てみましょう。
Revealは、追加費用なしで幅広い継続的なサポートサービスを提供し、Revealのフォーラムであらゆる質問に答えられるフレンドリーな24時間コミュニティと連携しています。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で多くの役立つリソースを見つけることができます。
より深いノウハウや高度な情報については、Revealのウェビナー をフォローできます。
Lookerもさまざまなサポートサービスを提供しています。例えば、自己ペースで学べるeラーニングコースのほか、カスタムトレーニングもあります。ヘルプセンターの記事を閲覧したり、コミュニティフォーラムで他のユーザーとネットワーキングしたり、サポートチケットの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好んでいます。
まとめ…
結論として、RevealとLookerの両方が素晴らしい組み込み分析ツールである以上のことは何もありません。しかし、お客様のニーズと予算によっては、一方のソリューションが他方よりもビジネスにとって間違いなく良い解決策となるでしょう。
私たちは、RevealがLookerよりも非常に大きな利点を持っていると信じています。実装し、開始するのがはるかに簡単で速く、より優れたカスタマイズとビジュアライゼーションのオプションを提供し、機械学習やAIなどのネイティブな高度な分析機能を活用しているからです。
RevealとLookerのもう一つの大きな違いは、私たちが最初のものが有利だと考える価格設定構造です。どれだけ成長しても、最初からいくら支払うかを知っている方が、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思います。
しかし、もちろん、決定はあなたに委ねます。
Reveal組み込み分析ソリューションについてもっと詳しく学び、実際にどのように機能するかを見たい場合は、デモを予約 してください。当社の分析専門家が、データの真の力をどのように使用し、活用するかをお見せします。
データ駆動型の意思決定を行う
ユーザーに実用的なインサイトを—いつでも、どこからでも、どのデバイスからでも—提供する力を与えてください。
