Lookerは、データウェアハウスなどにあるデータを参照しながら、ダッシュボードやレポートを作成・共有できるBIプラットフォームです。データを別の場所へ大量にコピーするよりも、分析基盤を単一の正として活用し、全社で同じ定義の数字を見られる状態を目指します。特に「指標の定義が部署ごとに違う」「同じ売上なのに数値が合わない」といった課題の解消に向きます。
実務では、LookMLというモデリング層で指標やディメンションの定義を管理し、分析ロジックを共通化する設計が中心です。ダッシュボードを量産するより先に、用語と計算式をセマンティック層に寄せておくと、数字の解釈が揺れにくいです。権限はロールや行レベルの制御で設計し、監査ログと合わせて「誰がどのデータにアクセスできるか」を説明できる状態にしておくと安心でしょう。
運用の注意点は、データモデルの変更やスキーマ変更がそのまま影響範囲を広げやすいところです。LookMLはGitでバージョン管理し、レビューと検証環境を挟んでから本番へ反映する流れにすると、定義の揺れや手戻りを抑えられます。クエリの重さが問題になる場合は、キャッシュや集計テーブル（PDT）なども含めて、性能と鮮度のバランスを設計すると運用が安定します。
