Data Marketing データマーケティングコラム

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14万社が導入したBIツールGoodDataとは？特徴や活用事例を紹介

2024 / 03 / 15

GoodDataは、大人数の現場社員によるデータ活用に向いたシンプルなクラウド型BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールです。15年以上にわたって安定的に提供されている一方で、注意点に気をつけないと導入に失敗することがあります。今回は、GoodDataの導入を検討する際に知っておくべき、特徴、導入メリット、活用事例、注意点についてご紹介します。

クラウド型BIツールGoodDataとは
GoodDataの導入メリット
GoodDataの活用事例
GoodData導入時の注意点
GoodData運用で不安があるならCrossDataがオススメ

クラウド型BIツールGoodDataとは

GoodDataは15年以上に渡り安定的に提供されてきたクラウド型BIツールです。全世界で大企業を中心に14万社以上に導入されています。

数あるBIツールの中でもGoodDataは、ユーザーフレンドリーでシンプルなUIが特徴で、パソコンだけでなくスマートフォンにも対応しています。ユーザーはいつでもどこでも直感的にダッシュボードを作成したり、データ分析を行うことが可能です。

GoodDataがオススメな組織

GoodDataはデバイスを選ばずに利用できるクラウド型BIツールとして、多拠点・多部門運営を行う組織、更には外出先や店舗でのデータ利用を考えている企業にオススメです。

直感的でシンプルな設計であるGoodDataは、探索的な分析を行いたい少人数のデータ分析チームには不向きですが、大人数の現場社員によるデータ活用に向いています。

▼GoodDataがオススメな組織
・複数の部門や拠点を持ち、組織全体でのデータ共有・活用を目指す組織
・データを見るユーザー数が非常に多い組織
・スマートフォンを通じてデータを閲覧したい現場スタッフがいる組織

GoodDataの特徴

GoodDataの特徴1：様々なデバイスに対応したクラウド型BIツール

GoodDataはブラウザ経由でどこからでもデータを閲覧できるクラウド型BIツールです。

ダッシュボードはブロックエディターを採用しており、デバイスに応じてグラフ配置が自動で最適化されます。これにより、パソコン、スマートフォン、タブレットの画面でも見やすく表示され、場所を問わずデータ分析ができます。

スマートフォンやタブレットからもGoodDataにアクセスできるので、接客する店舗スタッフや外出が多い営業マンでもデータに基づいた改善施策を打つことができるようになります。

GoodDataの特徴2：閲覧権限の設定機能

GoodDataはユーザーごとに閲覧権限や編集権限を設定できるほか、ダッシュボードやデータのアクセス制限も可能です。

ダッシュボードを全ユーザーに公開することも、特定の部署、役職、個人向けに限定公開することもできます。

さらに高度な制御を行うことで、同じダッシュボードを開いた際に人によって見られるデータを変えることもできます。例えば、売上管理のダッシュボードを見たときに、本部の人は全店舗のデータが見られますが、店長は自店舗のデータのみ限定して見られるような制御もできます。

GoodDataの特徴3：カスタマイズ分析機能

共有されたダッシュボードのグラフを基に分析軸を変更し、深掘り分析ができることもGoodDataの特徴的な機能です。

ダッシュボード上のグラフを起点に分析軸を変えることでデータを課題感に応じて分析したり、プライベートダッシュボードとして保存することで個人的に定期チェックしたりすることもできます。これにより、組織内での部門レベルでのデータ共有はもちろん、チームや担当ごとに見たい分析ニーズを同時に満たせます。

GoodDataの特徴4：ダッシュボード埋め込み機能

GoodDataのダッシュボードは、Googleサイトや社内ポータルなどにダッシュボードを埋め込むこともできます。BIツールを導入しても能動的に開いてくれない人に対して、普段の業務導線で見せることができるので、現場社員がデータに触れる機会を自然と増やすことができます。

GoodDataの導入メリット

GoodDataのメリット1：部門ごとに異なるデータ活用が1ツールで完結

GoodDataを導入することで、多くの部門におけるデータ活用を一つのツールにまとめることができます。

部門ごとにデータ活用したい観点が異なるため、社内全体でデータ活用を推進しようとすると部門ごとに分析をまとめていく必要があります。これをExcelやPowerPointで実現しようとすると、部門ごとに膨大な分析ファイルを作成する必要がありますが、運用負荷を考えると実現の難易度は非常に高く、結果として画一的な報告に留まってしまいがちです。

一方で、GoodDataなら用途ごとにダッシュボードを効率的に作成する事ができます。また、元となるデータは一箇所で管理されているので、データ更新が発生しても全てのダッシュボードに自動的に反映されます。そのため、GoodDataであれば構築も保守も手間を大きく省くことができ、社内全体でのデータ活用の推進が楽になります。

GoodDataのメリット2：フィルターやドリルダウンによるデータ探索

GoodDataでは、フィルターで見たいデータを絞り込んだり、ドリルダウンで集計結果の内訳を深掘りしていくことができます。

生データを扱う場合、目的に応じて毎回データの読み解きから始まり、一から集計することになりがちで、欲しいデータを出すまでに膨大な作業時間が発生します。

GoodDataであれば、既存のグラフからドラッグ＆ドロップで分析軸を切り替えて分析できるので、現場で発生したその時々の課題に応じてデータを深掘りすることができます。深掘りした内容を定期的にチェックしたいときでもプライベートダッシュボードとして保存することで、個人やチーム内で共有することもできます。

GoodDataのメリット3：データの更新が楽で常に最新データを見られる

GoodDataはクラウド型BIツールなので、ブラウザでアクセスすれば誰でもどこでも同じ最新データを閲覧できることが特徴です。

ExcelやPowerpointであれば、データの更新をするたびに再度集計してファイルを再配布する必要があります。運用が長くなればなるほどバージョン違いのファイルが散在するようになり、同じ数字を見ているつもりでも数字の差分が発生して、どの数字が正しいか分からなくなったり、正しい数字がどれかの調査に大切な時間を費やすようになってしまいます。場合によっては間違った現状認識によって誤った判断を下してしまうこともあります。

一方のGoodDataであれば、データ更新のためのファイルの再配布の手間を省くことができるうえに、データのバージョン違いによる時間の浪費や判断ミスを減らすことができます。

GoodDataの活用事例

GoodData活用事例1：顧客満足度調査の現場活用の徹底

GoodDataを活用することで、顧客満足度調査の結果を現場で直接活用できる仕組みを構築することができます。顧客理解の重要性が高まる中、従来の月次レポートは往々にして経営層への報告や担当部門内の共有に留まり、現場部門向けでは社内サーバーに保存されるだけで顧客の声が十分に活かされないことがあります。

現場部門が探索的な分析を行えるようにする用途別ダッシュボードをGoodDataで作成することで、それぞれの部門が個々の顧客フィードバックを深く掘り下げることがワンツールで可能になります。例えば、営業部は顧客の声をセールストークに、マーケティング部はリアルな顧客像を施策立案に、商品開発部は商品改善や新商品開発のための洞察に、経営企画部は顧客満足度の実態と顧客の生の声を経営計画に、人事部は採用や社員満足度向上に顧客フィードバックを活用できるようになります。

結果として、CS担当部門の現場報告と調査の運用負担を軽減しながら、忙しい現場でも容易に顧客の声を普段の施策に活かすことができるようになります。

GoodData活用事例2：顧客データ活用による商談提案力の向上

自社の商品に関連する購買データや顧客アンケート等をGoodDataに集約することで、1人1人の営業が商談相手となる企業の顧客属性や課題感に応じてリアルタイムで最適な商品×ターゲットの組み合わせをフィルタリングしてデータを提示し、商談での提案力を高めることもできます。

例えば、販売先から主要顧客を商談の場でヒアリングした際に、タブレットなどでGoodDataの画面を開き、顧客層に合わせて最適な商品とその購買動機を抽出して「40代の女性にはこの商品が特に人気で、休日に自宅でお茶を飲みながら食べる傾向があります。そのため、飲料とセット販売することで売上向上に繋がります。」といった具体的な提案ができます。類似しているスーパーの成功事例から、最適な商品とその購買動機の抽出も可能です。

取り扱う商品が増えれば増えるほど、営業担当者が商品ごとの顧客データを把握するのは難しいですが、GoodDataを活用することでそれぞれの商談において提案先企業の担当者からヒアリングしたお客様属性や課題感に合わせて最適な商品を即座に提案できるようになります。

GoodData導入時の注意点

GoodData導入時の注意点1：エンジニアが必要

GoodDataで既に構築されたデータモデルを元に、新たにグラフやダッシュボードを作成するのはピボットテーブルを作成するのと同じぐらい直感的で簡単です。しかし、効果的に活用しやすい堅牢なデータモデルの設計には、エンジニアリングの知識が欠かせません。

GoodDataには独自のデータモデルの仕様があるので、適切に構築できないと正しい集計ができずに上手く分析できなかったり、データの絞り込みが機能しなかったりします。もし、適切なデータモデルが設計できなかったために再構築しようとすると、場合によっては作成済みのグラフが消滅するので注意が必要です。

また、独自のデータ集計値を作るには「MAQL」というGoodData独自のプログラミング言語を学習する必要があります。SQLなどのデータベース言語と呼ばれるプログラミング知識がないと手を出しにくいというハードルがあります。

GoodData導入時の注意点2：十分な現場理解がないとダッシュボードを作っても使われないことも

現場部門が活用しやすいGoodDataダッシュボードの設計には、該当部門の業務に関する深い理解が欠かせません。

社内にデータ設計に強いエンジニアがいても、すでに現場の運用を十分に理解しているケースは稀でしょう。そのため、上手に要件をヒアリングすることで現場側のニーズを引き出すことが重要です。しかし、現場側と適切にコミュニケーションが取れ、ニーズを理解し反映できるエンジニアは非常に希少な存在です。

現場からの要望を引き出せないままダッシュボードを作ってしまうと、現場の運用にそぐわないものが出来上がってしまい、現場側から使い物にならないと見なされて使用されないまま導入に失敗することがあります。

GoodData導入時の注意点3：マニュアルやサポートが英語のみ

GoodDataは欧米を中心にサービス提供をしているので、ドキュメントやサポートが英語しか対応していません。

やる気のある社員がGoodDataの学習をしようとしても英語ができないと、参考文献がないので手探りで学ばざるをえません。結果としてマスターできるまでの時間が長引くことになります。さらに問題発生時にサポートに問い合わせたくても英語でのコミュニケーションが必須となります。英語ができないとサポートの力を借りるのも厳しくなります。

GoodData運用で不安があるならCrossDataがオススメ

GoodDataは多くの社員にデータ活用を促進するための優れたBIツールですが、データ活用人材の存在によって導入の成否が大きく分かれます。

現場運用について的確にヒアリングできるコミュニュケーション能力、堅牢なデータモデルを設計できるエンジニアリング能力、GoodDataのドキュメントやサポートを利用するための英語スキル、そして活用が定着するまで現場との調整を行うプロジェクト推進能力を兼ね備えたデータ活用人材が、導入成功のカギを握ります。加えて、安定的な運用のために現場業務の変化に合わせてダッシュボードの改修を適宜行ってくれるよう、データ活用人材が長期間に渡って在籍してくれるのが理想的でしょう。

もし、社内にそのような人材が在籍しておらずGoodDataの導入や運用に不安がある場合は、ユーザー数無制限で月額4万円からツール利用ができる「CrossData」がオススメです。「CrossData」は、GoodDataをエンジンとしてマーケティング領域に強いデータ活用のプロ「データマーケター」がダッシュボードの構築から活用までを伴走するサービスです。GoodDataの導入から運用を伴走するサービスとして、現場におけるデータ活用をより容易にします。

GoodDataの運用で不安があれば、ぜひご検討ください。