メルカリのデータサイエンスチームと分析エコシステムのはなし | メルカリエンジニアリング

※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ

[sp4ghet]

BigQueryの圧倒的存在感なぁ

[manboubird]

[[dataScience][bigQuery][googleSpredsheet][devOps][googleAppEngine][slack]

[show_motto]

気になる "Spreadsheet & Google App Script & Slackの連携がアツい"

[attrip]

おもしろそーーー！！

[toyama0919]

Cloud datalab使ってるのか

[roshi]

Spreadsheet+GAS(トリガー)は本格的な処理になると重い＋たまに失敗するのがなぁ。。BigQueryが優秀なだけに残念なところ。

[aquarickn]

良かった

[shochan727]

“今日”

[braitom]

メルカリの分析環境について。どのようなツールをどのような用途で使っているのかが書かれている。具体的な使い方も書かれているので分かりやすい

[paul_oguri]

“Google Cloud Datalab”

[niconegoto]

大好きなメルカリBIのhikaruさんの記事