【Tableau or DataStudio？】データ活用をスモールスタートするのに最適なツール、DataStudioの紹介

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> https://datastudio.google.com/overview

## はじめに
みなさん、**DataStudio**って知ってますか？（日本での名前がデータポータルに変わってしまいましたが、urlがまだdatastudioなので、そのまま呼びます。）
DataStudioはGoogleが提供しているBIツールです。
近頃、「データの民主化」という言葉が流行し、BIに興味のある企業の方も多いのではないでしょうか？

そもそもBIって何？ と思う方もいると思うので、BIツールで有名なTableau社の説明を参照します。

> BI (Business Intelligence) は、データから有用な情報を引出しビジネスの成長に活かすための仕組み

結構ふわっと書かれていますが、自分の中では、「データを可視化、集計しながらビジネスに有用な知見をデータから引き出すこと」と捉えています。

さて、いざBIツールを導入しようとしても、有料のツール（Tableau, Lookerなど）は高性能ですが、使う人の分だけアカウントが必要なため共有しづらかったり、最低購入数がある場合もあり、「なんとなくやってみよう」レベルのスモールスタートに向きません。

また、無料のツールでも、大抵UIがイケてなくて使う気力が起きなかったり、操作が小難しいなど機能がかなり制限されてしまいます。

そこで、無料で使えて、UIがイケてて、使い勝手が良くて共有が簡単というBIのスモールスタートにぴったりのツールが、**DataStudio**なんです。

## 可視化はなぜ重要なのか？何の為に可視化するのか？
少し戻って、そもそも、なぜ可視化が必要なのか考えてみようと思います。
ちょっとだけ付き合ってください。

突然ですがクイズです。以下の表の中で最も大きい数字を答えてください！

![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/221497/7ba0b271-a62f-66fc-7484-3991919980c3.png)

どのくらいかかりましたか？5秒以内に答えられた方、いらっしゃいますか？
数字がごちゃごちゃしていて、見づらいですよね。
では、これを、ヒートマップで可視化すると、こんな感じになります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/221497/6f8d9c95-fe75-5756-618c-8f5e0d838aa5.png)

今度は5秒以内に答えられるんじゃないでしょうか？
数字の大小を色の強弱で表しているので、一目見てパッと数字が大きいところがわかります。

今回の例の数値は適当に乱数で、生成させた数字なので、特に傾向はありませんが、例えばあるサービスのユーザー数を横軸に曜日、縦軸に時間をとって表示すれば、一目でそのサービスが利用されている時間帯がわかります。

では、次の例行ってみましょう。
次は、都道府県毎のあるサービスのユーザー数のデータです。

| 都道府県 | 北海道 | 鹿児島県 | 愛媛県 | 滋賀県 | 長野県 | 福岡県 | 徳島県 | 群馬県 | 岡山県 | 佐賀県 | 熊本県 | 大阪府 | 山梨県 | 宮城県 | 長崎県 | 東京都 | 神奈川県 | 鳥取県 | 香川県 | 広島県 | 富山県 | 岩手県 | 奈良県 | 石川県 | 福島県 | 茨城県 | 和歌山県 | 新潟県 | 福井県 | 山形県 | 静岡県 | 島根県 | 兵庫県 | 愛知県 | 埼玉県 | 青森県 | 三重県 | 千葉県 | 山口県 | 京都府 | 栃木県 | 高知県 | 沖縄県 | 秋田県 | 宮崎県 | 大分県 | 岐阜県 |
|:--|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|--:|
| ユーザ数 | 1353 | 4373 | 3768 | 6915 | 3180 | 2906 | 3132 | 4039 | 3902 | 4642 | 1189 | 3747 | 2580 | 7679 | 5027 | 5864 | 3240 | 6617 | 6352 | 3823 | 6681 | 8628 | 5945 | 5676 | 9206 | 5484 | 5191 | 1504 | 5512 | 8611 | 1691 | 6161 | 5835 | 3534 | 6798 | 9225 | 6247 | 3260 | 1714 | 2704 | 2860 | 2111 | 1574 | 7137 | 4788 | 6474 | 6345 |

これを見ても、「ふーん」くらいで終わってしまい、特に傾向とかは見つけられないと思いますが、これを地図上にプロットしてみるとどうでしょうか？


![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/221497/35ec3fee-06a9-edc2-5117-c5a4bbced6d9.png)

ユーザー数の大小を色の強弱で表していて、ユーザーは東北地方に集中していることが瞬時にわかります。
このように、数字の羅列を眺めているだけではわかることは僅かで、理解するのにもとても時間がかかりますが、可視化の力を利用すると一目で問題点の特定や、データの特徴を把握できます。

これを実務に置き換えると、KPIなど重要な指標を時系列でモニタリングすることで、

* 何か施策を打った時の効果を測定する
* 現状に異常な変化が起こっていないか監視する
* 周期性などデータの特徴を理解する

などが可能になり、データ活用の地盤ができてきます。

下記の参照記事でも書いてありますが、組織にデータ活用を浸透させる第一歩は、現状の可視化をすることによって問題点、活用状況など含め、現状を理解することにあるのではないでしょうか？

> [データ分析の「7つの進化のステップ」を今一度おさらいしてみる](https://tjo.hatenablog.com/entry/2016/01/18/080000)

## 超簡単に可視化できるツール：Google DataStudio（データポータル）の紹介
前項で、可視化の有用性について伝えさせて頂きました。
ここからは、DataStudioの機能について書きます。

### 接続できるデータソース

Googleの主要なサービスには接続できるようになっていて、ローカルファイルもアップロードして接続できます。

* BigQuery
* Google Ads
* Attribution 360
* Cloud SQL
* Google Analytics
* Google Sheets
* MySQL
* PostgreSQL
...

その他、パートナーコネクタというものも多数用意されていて、twitterやYoutube, Facebookなんかにも接続できます。AWSのデータへのコネクタは用意されていないようです。
データソースの一覧表が見つからなかったので、気になる方は下のリンクから見てみてください。

> https://datastudio.google.com/u/0/datasources/create

### 料金
冒頭でも述べましたが、**無料**で使えます。（BigQueryなどの有料サービスに接続する場合、クエリの料金は課金されます。）

### 共有方法
通常のGoogleのサービスのように、リンク取得での共有の他に、PDF形式でのエクスポートにも対応しています。
権限も閲覧権限、編集権限を分けられます

### 共同編集
Google sheet, Google documentなどのサービスと同様に、複数人が共同編集できます。

##グラフの作成
DataStudioには、ダッシュボードを構築し、指標を定点監視するのに向いた**レポート**と、探索的な分析を行える**エクスプローラ**の機能がありますが、主要な機能はレポートなので、レポートのみ紹介します。

いくつかサンプルのデータも用意されているので、今回はGoogle analyticsのサンプルデータを使用します。

###折れ線グラフの描画

![datastudio_part1.gif](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/221497/b92fe672-c622-d701-5cd1-c7582ff87e0d.gif)

DataStudioが自動で横軸に期間を表す指標、縦軸に数量を表す指標を設定し、セッション数の時系列推移を表示してくれました。

### 指標の追加
指標は複数追加することもできます。試しに、UU数も表示してみましょう。

![datastudio_part2.gif](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/221497/116ec5a7-4ddc-9216-5924-019905792921.gif)

### グラフの調整
グラフの色やポイントの表示なども簡単に切り替えられます。

![datastudio_part3.gif](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/221497/975c40da-1033-bc59-7ef7-3f07c6a76227.gif)

サイズの変更も簡単です。
![datastudio_part4.gif](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/221497/0bf1d8ea-85fc-6a49-373e-3a1f5249217f.gif)

### ページネーション
ページを切り替えられるので、デイリー、ウィークリー、マンスリーでページを分けたいときや、テーマを分けたいときに活用できます。

![datastudio_part5.gif](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/221497/cae76a2f-1ee4-5499-1747-524dbf770246.gif)

### 表示期間の変更、フィルター
表示期間も絶対指定や先月、先週などから選べます。
![datastudio_part6.gif](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/221497/f8d789b0-d80b-fc44-6d9e-d3e98044286c.gif)

各セグメントごとの値をフィルターできます。
![datastudio_part7.gif](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/221497/f0c89c85-a120-bc30-8829-62d1789706c0.gif)

このように、ドラッグ&ドロップの簡単な操作だけで、綺麗なグラフが描けます。
さらに、表示期間の変更やフィルタリングなど要点を抑えていて、機能面も過不足ありません。

## DataStudioの向き不向き
BIツールには大きく下の２つの機能があります。

* 探索的な分析機能
* ダッシュボードによる一覧化

DataStudioにはどちらの機能も備わっていますが、特に２番目のダッシュボードによる一覧化、中でも**KPIのような定常的に監視する必要のある指標を定点監視**することに秀でているツールだと思います。

１番目の、探索的な分析機能も備わっていますが、Tableauなど他のBIツールと比較すると、使い勝手が劣ります。
また、データサイエンティストの方であれば、探索的なデータ分析には、Jupyter notebookやRという強力なツールもあるので、そちらを用いた方が良いと思います。

あくまで、DataStudioはデータ活用の第一歩として、**KPIモニターダッシュボードを誰でも見ることのできる状態にしたい時**が主なユースケースだと思います。

####補足：Tableauとの比較
僕は普段Tableau, DataStudioを使っていて、共有してモニタリングしたい系は極力DataStudioで作成するようにしていますが、一部TableauにあってDataStudioにない機能があるので、紹介します。

* パラメータ：Tableauだとパラメータという可変の値を用いることができ、AとBの比較みたいなものを簡単に出せたり指標を可変にできたりする
* LOD：１つのシートに複数の集計レベルでのグラフを入れ込める。（例：特定セグメントのデータと全体平均との比較）

DataStudioでは必要最小限の機能が実装されていて、自由度の高さはTableauには劣ります。
自由度が低いことは、デメリットのように感じられますが、こだわれないので素早くグラフを作れる、誰がやっても綺麗なグラフになるというメリットもあります。

まとめると、より柔軟でインタラクティブなチャートを作りたい時はTableau, 固定された指標をモニタリングしたい場合はDataStudioという使い分けになりそうです。

## おわりに
可視化の有用性、データスタジオの機能紹介、向き不向きとまとめてきました。
データを活用したいと思うけど、ちょうど良いツールがないという悩みを抱えている方、多いのではないでしょうか？
この記事で、そんな方たちの悩みを解決できたら嬉しく思います。
皆さんもぜひ、KPIをDataStudioでモニタリングするところから、データ活用を初めてみてはいかがでしょうか？