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こんにちは。MackerelチームにおいてCRE(Customer Reliability Engineer)をしているid:syou6162です。主にカスタマーサクセスを支えるデータ基盤の構築や、データ分析を担当しています。 最近、はてな社内のさまざまなチームでデータ活用が進んでいます。しかし、そういったデータ活用の知見は、それぞれのチーム内でとどまってしまいがちです。この記事では、チームを横断したデータ活用を推進するため、昨年の秋から開催している「突撃! 隣のダッシュボード」という会の企画を紹介します。 データ活用についてラフに議論できる場所 ダッシュボードの事例:種類といくつかの観点 ダッシュボードの設計という観点から ダッシュボードの作成という観点から ダッシュボードの活用という観点から ダッシュボードの育て方 データ活用の課題感と解決に向けた動き データ活用の3つの壁とメンバー固
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
データ視覚化やダッシュボードデザインは文字通り「視覚化」「デザイン」というくらいですので、目に見えているところだけを語られがちです。しかし、実は最も重要なのは徹底したオーディエンス(ユーザー)主義の意識、そして質の高い問いの設定です。なぜなら、オーディエンスは、つまらないと感じたり、わからないと感じるとすぐに離脱するからです。これはとても単純で当たり前とも言えるのですが、データ視覚化に夢中になっていると忘れがちなポイントです。 下図は、ダッシュボードに表れるものとその根底に潜む要素を模したものです。データ視覚化の深層部分はこのような氷山で説明できるのではと考えています。 上側半分はよく語られがちですが、下側は見過ごされがちです。ですので、本記事では、上側から下側まで一気通貫のチェックリストを紹介します。弊社では、プロジェクトの開始時から最後まで考えていることです。これらの要素は相互に影響し
※3/1追記。続編のようなものを書きました。 メディアの外側から COVID-19 国内症例マップ を発信する意味、シビックテック - Bi-Bo-6 私達で作成・更新を続けている、GISを用いた新型コロナウイルスのダッシュボード(公開情報一元化)について、独立行政法人 国際感染症センターさんが、Facebookでシェアをしてくださいました。ありがとうございます。17日に公開したこのレイヤは、22日深夜までで70万viewになりました。 www.facebook.com 都道府県別新型コロナウイルス感染症患者数マップ そこで、このダッシュボード作成で感じたことを書いておこうと思います。(論文か?) ◯ダッシュボード本体 https://jagjapan.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/641eba7fef234a47880e1e1
技術部 SRE グループの鈴木 (id:eagletmt) です。 去年クックパッド開発者ブログでも紹介した hako-console の延長として、メトリクス表示に Grafana の scripted dashboards を利用するようにしているのでその紹介をしようと思います。 アプリケーション毎のダッシュボード クックパッドではダッシュボードの作成に Grafana を利用しており、主に Amazon CloudWatch と Prometheus に保存されているメトリクスを Grafana で可視化しています。それ以外にも一部開発用のメトリクスは InfluxDB に保存しており、その可視化にも Grafana が利用されています。 Grafana の variables 機能を利用すればリソースの種類毎にダッシュボードを作成することは簡単です。 ELB のロードバランサー名、
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
Neilは、イギリスのAstraZenecaで働くUXデザイナーです。現在さまざまなUXデザインのプロジェクトを率いています。 もしあなたがプロの自転車競技に詳しければ、「アシスト(Domestique)」という用語を聞いたことがあるでしょう。馴染みがない人に向けて説明すると、アシストとは自転車競技のチームにおける選手の役割を指します。「Domestique」はフランス語で「下僕」という意味です。 アシストの選手は、水のボトルをチームの車から集めてほかのチームメイトに渡すという役割を担っています。また、チームの車が近くにいないときに先頭選手の自転車が故障したら、自分の自転車や予備のタイヤを渡します。さらに、遅れているメンバーがいれば、先頭集団に追いつくまで彼らを牽引し、追いついたら自分はペースを落とします。このようにアシストの選手は無欲にひたすら奉仕し続けます。決してアシスト自身がレースに
こんにちは。Takayuki Suzukiです。 2回目の投稿となる今回は、意思決定や分析に効果的なダッシュボードについて考えてみたいと思います。 目次 ・ダッシュボードとは ・ダッシュボードのメリット ・ダッシュボード構築のポイント ・効果的なグラフ作成のための参考図書・URLダッシュボードとはダッシュボードは、あらゆる情報を一目で把握できるように指標やデータが配置されたものです。掲載する情報はグラフとして表現される場合が多いですが、マトリクス表やコホートも必要に応じて載せたりします。 またダッシュボードを構築する上ではTableau / Google Data Studio / Redashなどのダッシュボード専用ツールを活用します。 (下図はGoogle Data Studioのサンプルダッシュボードです。) ダッシュボードのメリット問題や新たな気付きの早期発見につながる ダッシュボ
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