Looker Studioの機能面や料金面のデメリットや課題を解説

text: XEXEQ編集部


Looker Studioのデメリット

「Looker Studioのデメリット」に関して、以下2つを簡単に解説していきます。

  1. データ処理の制限事項
  2. 高度な分析機能の不足

データ処理の制限事項

Looker Studioは、データ処理に関して一定の制限があります。大規模なデータセットを扱う際には、処理速度が低下する可能性があります。また、複雑なデータ変換や計算を行う場合、SQLの知識が必要となることがあります。

  • データ量に応じた処理速度の低下
  • 複雑なデータ変換の難しさ
  • SQLスキルの必要性
  • リアルタイムデータ処理の制限
  • カスタムフィールドの作成制限

これらの制限事項は、ビジネスの規模や分析の複雑さによっては、Looker Studioの利用を躊躇する要因となる可能性があります。特に、大量のデータをリアルタイムで処理する必要がある場合は注意が必要となります。

高度な分析機能の不足

Looker Studioは、基本的なデータ可視化と報告書作成に優れていますが、高度な分析機能には一部制限があります。予測分析や機械学習といった先進的な機能が十分に提供されていないことは、デメリットの一つとして挙げられます。

分析機能 Looker Studio 他の高度なBIツール
基本的なデータ可視化
ドラッグ&ドロップ操作
予測分析
機械学習統合 ×
高度なデータマイニング ×

このような高度な分析機能の不足は、データサイエンティストや専門的なアナリストにとっては物足りなさを感じる原因となります。複雑なビジネス課題に対して深い洞察を得たい場合、Looker Studioだけでは十分でない可能性があります。

Looker Studioのコスト面のデメリット

「Looker Studioのコスト面のデメリット」に関して、以下2つを簡単に解説していきます。

  1. 隠れたコストの存在
  2. スケーラビリティの課題

隠れたコストの存在

Looker Studioは基本的に無料で使用できますが、実際の運用では隠れたコストが発生する可能性があります。特に、データソースの接続や高度な機能の利用において、追加の費用が必要となることがあります。

  • 有料データソースの接続費用
  • 大容量データ処理時の追加料金
  • カスタムコネクタ開発のコスト
  • 専門家によるサポート費用
  • トレーニングや教育にかかる費用

これらの隠れたコストは、初期導入時の予算計画を超過させる可能性があります。特に、大規模なデータ分析プロジェクトや、複数のデータソースを統合する場合には、予想以上の出費が発生することがあります。

スケーラビリティの課題

Looker Studioは、小規模から中規模のプロジェクトには適していますが、大規模な組織での利用には課題があります。特に、ユーザー数やデータ量が増加した際のパフォーマンスや管理面での制約が、スケーラビリティの面でデメリットとなる可能性があります。

項目 小規模利用 大規模利用
レポート作成速度 高速 低下の可能性
同時アクセス数 問題なし 制限あり
データ更新頻度 高頻度可能 制限の可能性
管理の複雑さ
コスト効率 高い 低下の可能性

このスケーラビリティの課題は、急成長する企業や大規模な組織にとっては重要な考慮点となります。データ分析ニーズの拡大に伴い、Looker Studioから他のエンタープライズ級BIツールへの移行を検討する必要が出てくる可能性があります。

Looker Studioの使用上の課題

「Looker Studioの使用上の課題」に関して、以下2つを簡単に解説していきます。

  1. カスタマイズの難しさ
  2. 学習曲線の存在

カスタマイズの難しさ

Looker Studioは、直感的なインターフェースを提供していますが、高度なカスタマイズには制限があります。特に、デザインや機能面での細かい調整が必要な場合、他のBIツールと比較して柔軟性に欠ける部分があります。

  • レイアウトのカスタマイズ制限
  • 独自のビジュアライゼーション追加の難しさ
  • テーマやカラーパレットの選択肢の少なさ
  • カスタムスクリプトの制限
  • 高度な条件付き書式設定の制約

これらのカスタマイズの制限は、ブランドガイドラインに厳密に従う必要がある企業や、独自の分析視点を表現したいアナリストにとってはデメリットとなる可能性があります。特に、他のBIツールから移行する場合、この点で戸惑いを感じることがあります。

学習曲線の存在

Looker Studioは、直感的な操作性を謳っていますが、初心者にとっては一定の学習期間が必要です。特に、データソースの接続やカスタムクエリの作成など、技術的な側面での理解が求められる場面があります。

機能 初心者の難易度 専門知識の必要性
基本的なチャート作成 不要
データソース接続 一部必要
カスタムクエリ作成 必要
高度なデータ変換 必要
レポート共有設定 一部必要

この学習曲線の存在は、導入初期段階での生産性低下や、チーム全体での活用までに時間がかかるというデメリットにつながる可能性があります。特に、データ分析の経験が少ない組織では、この点を考慮した導入計画が必要となります。

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