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BI関連に関するmetroqのブックマーク (6)

  • BdashというBIツールをリリースしました - hokaccha memo

    BdashというアプリケーションをElectronで作りました。 bdash-app/bdash: A simple business intelligence application. 以下からダウンロードしてインストールできます(現状まだMac版だけ)。 https://github.com/bdash-app/bdash/releases ざっくりとこんな感じのことができる。 SQLを書いて保存&実行できる 結果を元にグラフを書ける gistで共有できる 現状で対応しているデータソースはMySQL、PostgreSQL(Redshift含む)、BigQuery 仕事でRedshiftを使って分析SQLを書くことが増えて、手元ではJupyter Notebookを使ってたんだけど、SQL書いてグラフを書くだけの用途には若干オーバースペックでもうちょっと簡単にできるといいなと思ったのがき

    BdashというBIツールをリリースしました - hokaccha memo
  • インテージのマーケティングデータ、CRMツール等と連携可能に 「INTAGE connect」公開へ

    『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

    インテージのマーケティングデータ、CRMツール等と連携可能に 「INTAGE connect」公開へ
  • Excelへの未練を断ち切り“脱Excel”を成功させるBIツール選びの4カ条

    関連キーワード Excel | BI(ビジネスインテリジェンス) | Microsoft(マイクロソフト) | データ分析 連載について 「Microsoft Excel」(以下、Excel)は、ビジネスにおいてなくてはならないソフトウェアとして、あらゆるビジネスシーンで長年広く利用されています。一方で、Excelがあまりにも普及してしまった“副作用”が少なからず見られます。ビッグデータブーム以降、ビジネスインテリジェンス(BI)ツールがデータ分析ツールとして再び注目を集めましたが、いざ導入しようとすると現場の反対を受け、思うように導入が進まないといった問題も見受けられるようになりました。 「なぜ、ビジネスの現場でExcelの利用がやめられないか」――連載では、その理由を検証し、どのようなプロセスでBIツールの導入を進めていくべきかについて解説していきます。 BIツールは百花繚乱(りょう

    Excelへの未練を断ち切り“脱Excel”を成功させるBIツール選びの4カ条
  • JALがSNS分析にBIツールを導入、クラウドにこだわった理由とは?

    JALではもともと、ソーシャルリスニングツールを利用してデータを取得したり、各SNSのインサイト分析ツールを使ったりと、さまざまなツールを使い分けていた。また、定型データを扱うような決まった機能しか活用できていない点も改善の余地があると感じていたと、JALの山名さんは話す。 「自社が投稿したコンテンツだけではなく、今、世界中でどれだけの人が“JAL”について言及しているのか、お客さまがJALにどのようなサービスを期待しているのかといったことも見ています。1つのコンテンツや施策について、発信と受信、双方をトータルで効率的に分析できるツールが必要だと感じていました」(JAL コーポレートブランド推進部 Webコミュニケーショングループ氏 山名敏雄さん) そうして山名さんが新たな分析ツールを探し始めたのが、2016年秋ごろのこと。選定にあたっては、クラウド型であること、データ連係がしやすいこと、

    JALがSNS分析にBIツールを導入、クラウドにこだわった理由とは?
  • 機械学習で変わるBIツール、データの関連性を自動発見

    エンドユーザー(企業の利用部門)が自分でデータ分析をするためのBIツールである「セルフサービスBI」で、機械学習の活用が始まっている。エンドユーザーは専門家であるデータアナリストに比べると、システムや分析に詳しくない。これを補うように、機械学習が専門家の知識やノウハウを肩代わりするのが、セルフサービスBIの新しい流れだ。米タブロー、米クリックテックといった代表的な企業が動き始めた。 「セルフサービスBIの活用には、大きく二つの課題がある」。タブロー・ジャパンの並木正之テクノロジーエバンジェリスト シニアセールスコンサルタントはこう打ち明ける。一つめはデータを分析に使える状態にする「データの準備」に手間が掛かること。二つめは、どういう分析を実施してどう見せるのが効果的なのか、その判断にノウハウが必要なことだ。 これらの課題を解決するのが、セルフサービスBIに搭載される機械学習を活用した新機能

    機械学習で変わるBIツール、データの関連性を自動発見
  • コラム | mcframe

    BI編 第6回『M2M(Machine to Machine)などの機器やセンサーのデータ活用』 第5回のコラムでは製造業にフォーカスして製造業におけるBIを利用した情報活用を紹介させていただきました。今回は、製造業で注目されていますM2M(Machine to Machine…… つづきを読む BI編 第5回『製造業におけるBIを利用した情報活用』 第4回のコラムでは「ビッグデータ」とともに話題になっています「データサイエンティンスト」って何?を紹介させていただきました。今回は、製造業にフォーカスして製造業におけるBIを利用し…… つづきを読む

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