2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】LookMLの構成とは？

LookMLとは？
- LookMLの主要な要素
- LookMLの特徴
LookMLの構成要素
LookMLの特徴
LookMLのポイント
【練習問題】LookMLの構成
PDE試験対策

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】LookMLの構成とは？について解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

LookMLはLookerで使用される専用のマークアップ言語で、データモデルの定義に使用されます。

LookMLは、データの分析と可視化のための強力なツールです。LookMLの構成について、要素と特徴を説明します。

LookMLとは？

LookMLは、Google Cloudのビジネスインテリジェンス（BI）ツールであるLookerで使用される特別な言語です。LookMLは、データモデルを定義し、データの分析と可視化を行うために設計されています。LookMLを使うことで、企業や組織が持っているデータをより理解しやすく、使いやすくできます。

LookMLの主要な要素

ビュー（View）: ビューは、データベースのテーブルやクエリに対応するもので、データ分析の基礎を形成します。ビュー（View）では、「ディメンション（寸法）」や「メジャー（指標）」などの分析のための基本的な要素を定義します。
モデル（Model）: モデルはビューを組み合わせ、データがどのように分析されるかを決定します。モデルには、データベースの接続設定や異なるビューの結合などが含まれます。
ダッシュボード（Dashboard）: ダッシュボードは分析結果を視覚的に表示するためのもので、データを整理し、視覚的に分かりやすくするために使用されます。

LookMLの特徴

Git統合: LookMLのコードはGit（バージョン管理システム）を使って管理され、変更の追跡やチーム間の協力が容易になります。
SQLライクな構文: LookMLはSQL（データベース言語）に似た構文を持っており、データベース処理が直感的に行えます。
カスタマイズ性: データモデルを特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズできます。
セキュリティとガバナンス: データの安全性と整合性を保つための機能が組み込まれています。

LookMLは、データを効果的に分析し、ビジネス上の意思決定をサポートするための強力なツールです。特に、データが複雑で、多様なデータソースからの情報を統合して分析する必要がある場合に役立ちます。

LookMLの構成要素

ビュー（View）:
- 定義: ビューはデータベース上のテーブルまたはクエリに対応し、データ分析の基礎となります。
- ディメンションとメジャー: ビュー内で、ディメンション（分析の軸や切り口）やメジャー（指標、数値）を定義します。
- 例: カスタマイズされた計算フィールド、グループ化、フィルタリングなど。