Lightdashの利活用状況ー導入から2年経った現在地_20250409

2022.10  2022.10〜   Retty登壇用テンプレート   Retty株式会社　名前なまえ   Copyright ©2025 Retty,
Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  　　2025.04.09 Tokyo dbt Meetup #13  Retty株式会社 Analytics Engineer   井下田洋輝 (@hiroki_igeta)   Lightdashの利活用状況   ー導入から2年経った現在地ー 

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  Lightdash導入の背景   Lightdash導入前は、Lookerを利用していました.  各導入の背景は、以前の登壇資料から抜粋・加筆修正して紹介します.  7  https://speakerdeck.com/hirokiigeta/migration-from-looker -to-lightdash-which-is-compatible-with-dbt

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  Lookerの契約更新タイミングをきっかけに導入検討をしました. ※「導入から2年経った現在地」と副題に据えましたが、 BI利活用よりも優先して取り組んだことが多く、　ロードマップを敷いて導入や利活用推進はできてないのが現状です . Lightdash導入〜現在まで   8  1月中旬  OSSを利用し検証  2023 3月下旬-4月末   ダッシュボード移行  2月上旬  Cloud版利用開始・YAML整備  -現在  ニーズに応じて適宜整備  2024・25

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  • Rettyは「データの民主化」を掲げていたが、データ出しのツールがBigQuery とDataPortal（現LookerStudio）だけで   利用障壁が高かった.     • Looker導入は「BigQueryに慣れない層が Lookerを用いて、  自ら分析を広げられる状態」を目標にした.  Looker導入の背景   9  RettyのLooker導入紀行 - Retty Tech Blog

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  Lightdash導入の背景   • データの民主化 ◦ 企画ではLookerのダッシュボードが浸透できた。一方で営業サイドまで広めていくと利用者数がかなり増えることがネックになっていた ◦ よりデータの民主化を進める観点でLightdashの料金体系がニーズに適していた • dbtとの相性の良さ ◦ dbt で利用している YAMLファイルを元に構築できる点が魅力的であった 10 

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  14  （参考）kpiテーブルのイメージ   entity や event log テーブルをアグリゲーションしたテーブル     select  page_type  struct(  count(event_id) as n_pv  , count(distinct user_id) as n_unique_user  , count(distinct session_id) as n_unique_session  ) as user  from `ent__xxx`  group by 1 

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  ユーザーさんの予約が入ったまま   閉店・休業してしまったお店の有無を、   dailyでSlackチャンネルに流している.     該当店舗がない場合もSlackに流し、   Lightdashがエラーでクエリ実行されない   場合にも気づきやすくしている.  ※現状、メンションはできないため運用次第では   　別のツールを使った方が良い場合もある.     同様に各チームのKPIダッシュボードも   Slackに流している .  15  活用事例①：Slackへの定期レポート  

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  • 企業単位での課金形態   課金形態がアカウント数単位ではなく企業単位のため、Lightdashを使った   データ出しを薦めやすくなった.  • dbtとのシームレスな連携   ◦ dbtのレポジトリ内のYAMLで管理できるため、開発や修正のサイクルが   回しやすくなった.  ◦ lightdash validateコマンドで壊れるダッシュボードがないかチェックや、   lightdash previewコマンドでブランチごとに検証環境を立ち上げて、開発内容が   どのようにGUIへ反映されるか確認できて便利.   18  Lightdash導入による便益  

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  21  現在の課題   具体的には...    • 課題①: Lightdashで可視化に必要なDWH,マート整備が追いついていない   ◦ 営業サイドでは、スプレッドシートでの運用や参照関係が多く、  利用されているマスタデータに辿り着き、それらを分析基盤に集約するのに苦戦...  ◦ イベントログについて、分析したい粒度とクエリ応答速度・課金額のバランスが  取れたデータマートの設計が後手に回っている  ▪ 幸いSQLを書けるPdMの方がアドホッククエリでデータ出しできているが、   属人化と分析工数を加味するとLightdashで分析できる状態に近づけたい   • 課題②: イネーブルメント活動に時間を割けていない   ◦ どんな時にスプレッドシート、Looker Studio等ではなく、Lightdashを  使った方が良いか整理と共有ができてない 

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  22  • BIの利活用を成功するには、DWH・マートの整備が一番のキモ   ◦ DWH・マート整備ができている領域からクイックウィンを  勝ち取ることはしやすい  • ツール導入しただけでは、銀の弾丸にはならない   ◦ ツールを導入後のイネーブルメント活動も見据えて、  リソース確保を行う必要がある  ▪ とはいえ、会社の状況や組織の状況を踏まえて、  時には完璧を諦めて対応の優先度をつけることが大事(だと自分は思う)  まとめ 

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  Lightdash の特徴 ※導入時点(2023/03/24)と現時点(2025/04/09)の違い  27  項目 Lightdash ※2023/03/24時点 Lightdash ※2025/04/09時点料金体系無料 or 固定料金無料 or 固定料金コード管理可能（dbtのYAML）可能（dbtのYAML）クエリ実行サービスアカウントサービスアカウント dry run クエリ実行前に処理するデータ量を確認できる機能確認できない確認できないダッシュボード埋め込み機能利用不可 ※バックログに対応予定の記載あり利用可能 ※https://docs.lightdash.com/references/embedding スケジュール配信 slack・メール slack・メールスプレッドシート(表形式のみ) 配信可能書式 csv・PNG csv・PNG・PDF スプレッドシート(表形式のみ)

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  項目 Lightdash ※2023/03/24時点 Lightdash ※2025/04/09時点配列の扱い(array) 新規でunnestしたビューを作成し、元テーブルとjoinする必要あり新規でunnestしたビューを作成し、元テーブルとjoinする必要ありフィルター機能 and と or 条件を併用できない ※バックログに対応予定の記載あり and と or 条件を併用できる join left join のみ対応全て利用可能 https://docs.lightdash.com/references/joins relationship 利用できない（Looker の one to one・many to oneは設定不可) 利用できない（Looker の one to one・many to oneは設定不可) その他円グラフが使えない dbt Semantic Layerに対応 ※現在は、Snowflakeのみ円グラフが使える dbt Semantic Layerに対応 ※Cloud版のみ 28  Lightdash の特徴 ※導入時点(2023/03/24)と現時点(2025/04/09)の違い 

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  29  ・YAMLファイルにcolumn名の記載があればdimensionとして利用可能  　※Lightdashで利用したくないdimensionは、meta情報で非表示設定が可能 ( hidden: true )  YAMLの記載例(dimensions) ：https://docs.lightdash.com/references/dimensions 

Inc.  Copyright ©2025 Retty, Inc.  ・dimensionの中身もカスタマイズ  　可能  　- sql: xxxxx    ・additional_dimensions:  　にて、既存のカラム結果を組み合わせて   　Lightdash上に、新規ディメンションとなる   　カラムを用意することも可能   YAMLの記載例(dimensions) ：https://docs.lightdash.com/references/dimensions  30 

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