Google データポータルとは? ダッシュボード作成のメリットと注意点

2020.09.03

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Google データポータル(旧Google データスタジオ)は、Google が提供しているダッシュボード作成ツールです。複数のデータソースに接続し、ダッシュボードにまとめて可視化、リアルタイムでレポートを共有することができます。ここではGoogle データポータルを用いてダッシュボードを作成し運用していくメリットや注意点をご紹介します。

Google データポータルとは

Google データポータルは、Google が無償で提供しているダッシュボード作成・データビジュアライズ(可視化)ツールです。Google アナリティクスやGoogle Ads 、Google スプレッドシートなどのデータに接続し、表やグラフにデータを可視化、関係者に共有することで、レポートをリアルタイムに確認することができます。Google マーケティングプラットフォームのWebサイト内では以下のように記載されています。

インタラクティブなダッシュボードと魅力的なレポートを使ってデータのパワーをフル活用し、ビジネス上の意思決定をさらにスマートなものにしましょう。ご利用は簡単、しかも無料です。
https://marketingplatform.google.com/about/data-studio/

 

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(図:Google データポータルのダッシュボードテンプレート)

Google および Google ロゴは、Google LLC の商標です。

ダッシュボードを作成するビジネスメリット

Google データポータルなどのダッシュボードを利用すると、ビジネス関係者それぞれにメリットがあります。以下は重複することもありますが、メリットを得られる関係者の例となります。

レポーティング担当者

現状把握に必要なデータが自動でレポートに反映されることで、データ抽出・レポート作成の作業時間が削減される。要因分析・考察・アクション立案といった付加価値を生み出す業務に集中することができる。

意思決定者

レポートのテンプレートを決めておくことで、データを理解するための時間的コストを減らすことができ、施策・アクションの意思決定を迅速に行うことができる。

全関係者

常に最新のデータが共有された状態になることで、重要指標の急激な変動を察知し即座にアラートをあげることができる。アクションまでのタイムロスを削減することができる。


Google データポータルを利用するメリット

無料で利用できる

データを可視化し意思決定を行うBIツール(ビジネスインテリジェンスツール)は一般的に有償で提供されるため導入コストを気にしますが、Google データポータルであれば無料で利用することができます。

Google アカウントがあれば今すぐに始められる

Google アカウント単位でダッシュボードの編集・共有・閲覧ができるため、無料で利用でき、今すぐにダッシュボードの作成を始めることができます。一度利用してみて、その後必要な機能を整理したうえで有償ツールの導入に進んでもよいでしょう。

ダッシュボードの編集と共有・閲覧をツール内で完結できる

他のBIツールの場合、ダッシュボードの新規作成・編集を行うツールと、関係者への共有・閲覧を行うツールが分かれている場合があります。Google データポータルではデータの接続・ダッシュボードの作成・編集・共有・閲覧をひとつのツールの中で完結できるため、機能を理解する負担を軽減することができます。


Google データポータルでダッシュボードを作成するときの注意点

ダッシュボードを利用する対象者、目的、アクションを明確にする

Google データポータル上でグラフや表を作成する前に、「誰が」「何を目的に」ダッシュボードを利用するか、「どのようなアクションを起こせるようにするか」を明確にしておきましょう。データを可視化する選択肢が無数にあるなかで、選ぶ基準を事前に用意することが大切です。

ダッシュボードの運用ルールを明確にする

ダッシュボードを作成して関係者に共有したものの利用されていない、というのは、よく起こる問題ではないでしょうか。Google データポータルのダッシュボードはブラウザ上からいつでも確認できますが、レポートを確認するタイミングや確認するポイントなど、運用ルールを明確にして実際に利用をはじめることが重要です。利用する中でフィードバックを得て、見せ方や項目をアップデートしていくこともできます。

アイレップでは、Google アナリティクスのデータを可視化するダッシュボードテンプレートをご用意しています。お客様のご要望をヒアリングしながらカスタマイズして作成するサービスもご用意しています(複数データソースへの対応も可能です)。

 

▼関連資料

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この記事の著者

DIGIFUL編集部

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