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POS／ID-POSの膨大なデータを分析するには手間と時間が必要

購入履歴が蓄積されたPOSシステムから必要なデータをダウンロードして、データ集計や分析する行うことは、売上向上を行うためにもとても重要な業務です。

しかし、ダウンロードするデータ数が多いと、エクセルで集計することも困難になってきます。

多店舗展開している企業では、店舗別、部門別、商品分類別、商品別に売上点数や売上金額を、年次、月次、日次、52週、前年同曜日などの集計期間を設けて、データ分析を行っています。

実際に分析する時間だけでなく、データの統合や加工・フォーマットの統一などの準備にも多くの時間がかかります。

このような作業時間を劇的に解消する方法として、ダウンロード作業を自動化するRPA、膨大データを瞬時に処理できるBigQuery、いつでもだれでも簡単にデータ分析できるLooker Studio（旧データポータル）を組み合わせることです。

Google BigQueryとは？

Googleが提供するサービスの1つです。

BigQueryは、数TB（1TB＝1024GB）から1PB（1PB＝1024TB）のビッグデータであっても、ユーザーがリクエストした条件の結果を迅速に返してくれます。とにかく高速です。

他社の類似サービスと比べると、利用料金が安いです。
利用料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja

なお、BigQueryと同様の高速処理できるサーバを構築しようとすると、数億円かかると言われています。

Google Looker Studioとは？

Looker Studio（旧データポータル）は、Googleサービスを主体とした、様々なデータソースへ簡単に連携ができます。

また、クラウド型のBIツールで、編集・管理・共有がしやすく、全機能を完全無料で利用できることが最大の魅力です。

そして、BigQueryと Looker Studioを用いれば、POS/ID-POSデータ、施設情報、商品情報、Googleアナリティクス、WEB広告、メルマガなどの各種データを連結して可視化することができます。

例えば、メルマガを閲覧した人がECサイトだけでなく、リアル店舗で購入したかどうかも計測して可視化できます

Looker Studioをインターフェイスとして、リクエストした集計条件結果をわかりやすいグラフや表などで可視化することが可能になります。

慣れが必要なBigQueryやLooker Studio

Looker Studioは専門知識が無くても、使い方を説明したサイトが多くあるため、比較的簡単に開発できるBIツールです。

一方、BigQueryは、データベースや標準SQLなどに慣れていない場合、学習に要するコストと時間は決して少なくありません。また、注意点として、BigQuery はアクセスするたびに利用料金が発生するので費用を抑えるために、中間テーブルを作成して最小処理を行うようにする必要があります。

より高速に、より低コストの仕組みを構築するために、専門会社に相談することをおすすめします。

さまざまなデータを連結して可視化する仕組み

GoogleのBigQueryと Looker Studioを利用すると、データが膨大なため簡単に集計ができなかったことや、複数のデータを連結するため簡単に評価できなかったことが、効率的に可視化することができます。

いつもでも誰でも簡単に最新データを分析できる仕組みを構築できると、データに基づいて仮説検証を行い、売上拡大のための新しいマーケティング施策を講じることができるようになるのです。

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