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BIツールでダッシュボードを構築する正しい手順とは
運用型広告 注目記事Pick Up：2024年2月によく読まれた記事をまとめて紹介- 2024年3月28日 フェディバースとは？スレッズを中心としたソーシャル連合体は実現するか- 2024年3月22日 Microsoft 広告 アカウントマネージャーに聞く第17回：Microsoft 広告、PMAX がすべての市場で提供開始（3月アップデート）- 2024年3月22日 Criteo、インティメート・マージャーの共通IDソリューション「IM-UID」と連携- 2024年3月22日 Googleの決算書をわかりやすく解説：2023年4Q 過去最高売上を記録！ 知っておくべきポイントは？- 2024年3月1日 BIツールのダッシュボードは、正しい手順を踏まないで構築すると、使用されない価値のないものになる可能性があります。本コラムではそれを防ぐためのダッシュボードをBIツールで構築する正しい手順
分析ツールnehanとは
これまで様々な形で各所に保有されていたデータ集約にnehanを効果的に利用することで、関連する業務について大幅な時短に成功しています。
データ集計基盤の改善でLooker導入に至ったワケ - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。開発部データエンジニアの遠藤です。現在、私はデータ×テクノロジーでZOZOグループのマーケティングを支援するデータチームに所属して、データ処理基盤の運用などに従事しています。 本記事では、Lookerを用いて運用中のデータ集計基盤をきれいなデータをスマートに取り出せる基盤に改良した件について報告します。 データ集計基盤で燻っていた問題 1. クエリ管理の限界 2. 集計定義に対するデータの信憑性が謎 Lookerは何が良い？ ～データガバナンス機能～ LookML データディクショナリ Gitによるバージョン管理 データ集計基盤（改）の設定フロー データ集計基盤（改）でのデータマート更新 まとめ データ集計基盤で燻っていた問題 ZOZOでは、サービスに関するあらゆるデータをBigQueryに集約しています。BigQueryに集約した大量のデータからデータマートとして必要なデータ
GitHub - cube-js/cube: 📊 Cube — The Semantic Layer for Building Data Applications
Website • Getting Started • Docs • Examples • Blog • Slack • Twitter Cube is the semantic layer for building data applications. It helps data engineers and application developers access data from modern data stores, organize it into consistent definitions, and deliver it to every application. Learn more about connecting Cube to data sources and analytics & visualization tools. Cube was designed to
SCOUTER社でデータ可視化が定着するまで - ROXX開発者ブログ
こんにちは、株式会社SCOUTERの開発責任者の小平（@ryotakodaira ）です。 業務では、SARDINEという人材紹介会社向けの業務管理システムを開発しています。 自分の担当している事業では、metabaseというBIツールを使用して数値管理・可視化をしています。 そこで今回は事業全体にBIツールを用いた数値管理を定着させるまでの話を書いていきます。 BIツールとは簡単にいうとサービスのDBなどに蓄積されているデータを可視化するためのツールです。 BIツールの「BI」とは、「ビジネス・インテリジェンス（Business Intelligence）」を意味します。ビジネス・インテリジェンスとは、企業が日々蓄積されていく膨大なデータを分析し、その分析結果を経営意思決定に活用することをいいます。 このBIを助けるシステムを総称したものを「BIツール」と呼びます。 *1 metabas
エンジニアを魅了する次世代 BI ツール『Looker』を Quipper が導入した理由（わけ） - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは、データグループのマネージャーをやっています beniyama と申します。 先の記事『プロダクトの「負債」を「機能」と呼び直す 〜A/Bテストを用いた"価値"の定量化〜』でも触れられていますが、データグループではデータ分析基盤の構築（参考資料）からデータ分析、あるいは学習データを活用した研究開発までスタディサプリのデータに関わることほとんど全てを担当しています。 プロダクトや事業 KPI の社内向けモニタリング環境の構築・整備も行なっているのですが、今回、既存の環境を刷新して Looker というまだ日本ではほとんど無名？のツールを導入することにしましたのでその経緯をお話ししつつ、今後国内でもユーザーが増えていくといいなという願いを込めて１エンジニアとして興奮したポイントを書き連ねていこうと思います。 最初の１年間は DOMO を導入して運用 スタディサプリではもともと各種 K
Slack Commandを使った、分析チームのナレッジを全社に広めるためのAutomation・Karakuri | メルカリエンジニアリング
Slack Commandを使った、分析チームのナレッジを全社に広めるためのAutomation・Karakuri こんにちは、メルカリのAQA(Automation & Quality Assurance)チームで、自動化をぶりぶりしている tadashi0713 です。 私は普段、QAテストの自動化・CI/CD改善・その他社内の生産性を上げるための自動化・ツール作成を行っています。 今回は、社内の分析クエリを簡単に検索・共有できるSlack Commandを最近作ったので、それについてご紹介したいと思います。 実装した背景 弊社のBI(Business Intelligence)チームでは現在、過去の分析クエリをGitHub上に蓄積しています。 分析クエリを蓄積することによって、その知見をBIチームメンバーだけではなく、社内で分析に興味のあるメンバーに共有することが可能です。 http
Open Source Business Intelligence | by Luba Belokon | Cube Dev
Open source BI allows businesses to install the core platform on any system in their environment for free. Hundreds of developers are continuously improving and expanding these products. You can benefit from regular updates, or even customize BI software by modifying or extending source code to meet your company’s specific needs. Cube.jsCube.js is an open source modular framework to build analytic
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GitHub - shzlw/poli: An easy-to-use BI server built for SQL lovers. Power data analysis in SQL and gain faster business insights.
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