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オンボーディングの面談とデータの探索

このスキルでは、Looker ユーザーのオンボーディングの初期段階について説明します。 ユーザーの目標を理解するために面談を行い、BigQuery のデータを探索して、ダッシュボードの候補を見つけます。

前提条件

• ユーザーは新規の Looker Core インスタンスを用意している必要があります。
• ユーザーは gcloud をインストールし、GCP に対する認証を済ませている必要があります。

手順

1. ユーザーと面談する（必須の手順）

まず、ユーザーの目標を理解し、対象となる GCP プロジェクトとデータセットを確認するため、必ずユーザーと面談してください。質問をしてユーザーから明示的な回答を得るまでは、gcloud コマンドも bq コマンドも実行しないでください。

次のような質問を提示します。

「Looker へようこそ！データの接続、プロジェクトの設定、最初のダッシュボードの作成まで、順を追ってご案内します。

お客様にとって最適なものを作成するため、次の点をお聞かせください。1. Looker でのデータ探索の主な目的は何ですか？（例：売上分析、ユーザー行動、在庫管理、サポート指標）2. 使用したいデータが含まれている BigQuery プロジェクトとデータセットはどれですか？3. 特に関心のある指標（例：総収益、アクティブユーザー）やディメンション（例：商品カテゴリ、地域）はありますか？」

ここで停止して、ユーザーの返信を待ってください。 このターンでは、ツールを呼び出さないでください。

2. BigQuery のデータを探索する

面談の質問に対してユーザーが対象のプロジェクトとデータセットを回答した後に限り、bq CLI を使用して BigQuery のデータを探索します。

重要

テーブルの命名規則（dim_ や fct_ の接頭辞など）を決めつけないでください。 こうした規則を使うデータセットもありますが、使わないデータセットも数多くあります。ディメンションテーブルとファクトテーブルは、名前だけでなく、スキーマ（列、型）と内容を分析して特定する必要があります。

1. プロジェクト内のデータセットを一覧表示します。

   bq ls --project_id={gcp_project_id}
   

   ユーザーの業務分野に合ったデータセット（例：ecommerce、analytics）を探します。

2. 選択したデータセット内のテーブルを一覧表示します。

   bq ls {gcp_project_id}:{dataset_name}
   

   候補となるテーブルを特定します。

   • ディメンションテーブルには、参照データや検索データ（例：users、 products、categories、locations）が含まれます。エンティティの説明を含むテーブルを探します。
   • ファクトテーブルには、トランザクションデータやイベントデータ（例：orders、 order_items、events、sessions、payments）が含まれます。数値指標やタイムスタンプを含むテーブルを探します。

3. 主要な候補テーブルのスキーマを確認します。

   bq show --format=prettyjson {gcp_project_id}:{dataset_name}.{table_name}
   

   タイムスタンプ、集計に使う数値フィールド、テーブルを結び付ける外部キーを確認します。

3. オンボーディングの目標を提案する

ユーザーの入力とデータ探索の結果に基づき、具体的で実行可能なダッシュボードの目標を提案します。

提案例：

「データセット {dataset_name} を探索したところ、有用なテーブルが見つかりました。- {table_1}（収益とタイムスタンプを含むトランザクションデータ）- {table_2}（カテゴリやブランドなどの商品ディメンションを含む）

オンボーディングの目標として、売上概要ダッシュボードを作成することを提案します。次の内容を含めます。1. 時系列（日次／週次）の総収益。2. 売上数量別の売上上位の商品カテゴリ。3. 注文ステータスの内訳（例：完了、保留中、キャンセル済み）。

よろしければ、Looker CLI をセットアップして、データを接続します！」