従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
はてなブログのキャッシュ周りをきちんと改善したら、アプリケーションサーバの台数を半分にできた話 - Hatena Developer Blog
はてなブログでSREをやっているid:cohalzです。 2019年12月頃からid:utgwkkやid:onkとともに、はてなブログにおけるキャッシュ周りの改善を行いました。その結果、次のような成果が得られました。 ブログ記事のキャッシュヒット率が、1日平均で8％から58％に向上 アプリケーションサーバの台数を、以前の半数以下に削減 DBに届くリクエスト数が、以前の3分の2まで減少 レスポンスタイムの平均が、以前の8割まで減少 この記事では、実際にどういった改善を行ったのか、その際に気をつけたことや大変だったことを紹介します。 はてなブログがVarnishを導入した経緯と課題 開発合宿をきっかけに問題が明らかになる 進め方をまず考える ホストのメモリをできるだけたくさん利用する メモリを積んだホストでなぜかレイテンシが悪化 キャッシュが分散しないようVaryヘッダを使う デバイス情報を適
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、第11代黒帯（ヤフー内のスキル任命制度／Webフロントエンド領域）の浜田（@narirow）です。今回はヤフー全社で実施してきた、「Webパフォーマンス改善プロジェクト」についてお話ししたいと思います。 長期に渡る活動の結果、多くのサービスのWebパフォーマンスが徐々に向上しています。この記事では、取り組みの経緯や、多くのサービス分析を通してわかったコスパの良い施策（比較的簡単に実施できてスコアも上がりやすい施策）などをご紹介します。 全社横断でWebパフォーマンス改善を実施する経緯 さかのぼること2021年、Googleから以下のような案内がありました。 「Core Web VitalsがGoogle検索の検索順位に
営業、受注、制作、納品、運用と、ウェブ制作の活動は長期に渡り、そのタスクの種類と量は膨大です。だからこそ、基本的なプロセスや使用するドキュメントなどを明確に定義しておかないと、サービスの品質が担当者により大きく変わることになります。 ベイジは社員がまだ5名の頃、各人に委ねた進め方によって以下のようなトラブルが頻発していました。 ミスが発生しても「次から気をつける」と精神論で終わらせてしまう 担当するディレクターやクリエイターによってタスクの抜け漏れが起きる 担当者それぞれが属人的な進め方をしてて品質が安定しない 役割が不明瞭なグレーゾーンのタスクが放置されてしまう 創造的な仕事の時間が、ルーチンや計画にないタスクに奪われてしまう 新しい社員が入る度に同じことを教えないといけない これら問題を解決するため、2014年頃からワークフローを整備するようになりました。ちなみに私が入社したのはこれ以
「丁寧に説明する」や「丁寧な説明を心がける」の印象がとにかく悪い。というのも、偉い人がこういうだけで、特に丁寧な説明が行われた試しがないと感じるからだ。誰も彼も「丁寧に説明」と言うだけで、それを履行しないというメソッドがはびこっている印象があるのだ。これをデータで確認したい。 「丁寧な説明」の運用と私が持っているイメージ データの作り方 「丁寧な説明」発言ダッシュボード 見どころ 与党は丁寧に説明しがち 第二次安倍政権は丁寧に説明しがち 安倍さんと岸田さん 「丁寧な説明」メソッドを発明したのは誰だったのか 注意事項 「丁寧な説明」の運用と私が持っているイメージ 最近もこういう感じで「丁寧な説明」が出現していた。 まあこれは組織として動け、みたいな観点での批判を入れたいのでちょっと違う気がするが、各議員から丁寧な説明がされてるとは感じない。 「丁寧な説明」というと安倍さんが連発していたイメー
家の中のセンサデータをRaspberryPiで取得しまくり、スーパーIoTハウスを実現 - Qiita
はじめに 巷ではスーパシティ法によるデータ管理が話題ですが、 インドア派な私はシティの前にハウスで時代の波に乗ろう！と思い立ち、 大量のセンサデータをリアルタイムでダッシュボード表示する仕組みを作りました。 結論から言うと、センサデータを安定して見える化できるシステムが構築できたと感じています。 初心者の方でもわかりやすいよう、説明の飛躍のない記事作成を心がけたいと思います。 飛躍、間違い等あれば、ご指摘頂けるとありがたいです！ 2021/12追記 さらに進化？したので以下の記事もご参照ください 必要なもの ・RaspberryPi（今回はPi3Model Bを使用） ・Python実行環境（今回はプリセットのPython3.7.3使用） ※RaspberryPiでのPython開発環境は試行錯誤の結果、こちらに落ち着きました ・Googleアカウント（スプレッドシートを使うのに必要） ・
超ユーザーファースト主義で成長。「Smooz」代表のリテンションマーケティングへのこだわりと使用ツールに迫る - engagemate（エンゲージメイト）
超ユーザーファースト主義で成長。「Smooz」代表のリテンションマーケティングへのこだわりと使用ツールに迫る 事業をグロースさせてきた先駆者（Pathfinder）を取材する連載企画「Pluto pathfinder’s story」。 今回は、ブラウザアプリ『Smooz』を運用するアスツール株式会社（以後アスツール）。2016年3月に創業し、9月にSmoozをリリースすると多くの支持を集め、「App Store Best of 2016」を獲得。 競合が大きなシェアを獲得していたブラウザ市場に新規参入し、わずか3年でユーザー獲得、継続率、課金といった数字を改善し成長を続けている。ユーザーファーストを掲げマーケティングツールの最大化、最適化を徹底する先駆者、アスツール代表の加藤雄一氏にお話を伺った。 ※本記事に記載したアスツール、Smoozに関するデータ等はすべて2019年8月7日取材時点
あなたは上位何％？ITエンジニアの年収分布まとめ【データベース完全公開】 | Forkwell Press | フォークウェルプレス
こんにちは。Forkwell の赤川です。 本記事では、2022年4月時点で Forkwell に登録するIT/Webエンジニアの匿名データのうち1万人分を分析し、年代別・経験別の年収を解説します。単なる平均年収にとどまらない、世代別の年収分布、スキル別の年収分布を詳細に出した過去に類を見ないレポートです。このレポートが、ITエンジニアの年収事情の透明性を高め、個人がキャリアを考えるうえで検討材料となること、また企業の評価が適正になるきっかけとなることを願います。なお、このレポートは個人のキャリアに貢献することを目的として執筆しておりますので、商業媒体での引用等、営利目的で利用したい場合は筆者にご相談ください。それでは見てみましょう。 ITエンジニアの世代別年収は？ 以下のグラフは、ITエンジニア全体の平均年収が世代別にどのように分かれているかを示したものです。（グラフは Googleデー
全社員からデータ基盤への問い合わせが殺到して2人では捌けなくなったので仕組みで解決する話〜datatech-jp Casual Talks #2 登壇後記〜 - MonotaRO Tech Blog
データ基盤グループの吉本です。 今回は先日開催されたdatatech-jp Casual Talksで登壇した内容について補足も含め紹介します。 datatech-jp.connpass.com 発表資料はこちらです。 データ基盤に関わる問い合わせ対応を仕組みで解決する from 株式会社MonotaRO Tech Team www.slideshare.net 発表内容の背景（問い合わせ対応における課題） 発表したこと 発表の反響 最後に datatech-jpは主にデータエンジニアリングやデータ活用に関わる方が参加するコミュニティで、DWHやデータマネジメント、データエンジニアリングに関わる技術、ツールなどについて知見を共有したり、輪読会やLT会のようなイベントを実施しています。 オーガナイザーとして同社同僚の吉田(id:syou6162)が参加しています。 その中でCasual
Pull Requestから社内全チームの開発パフォーマンス指標を可視化し、開発チーム改善に活かそう - Hatena Developer Blog
こんにちは。id:shiba_yu36です。MackerelチームでWebアプリケーションエンジニアをしています。最近の開発合宿で、id:syou6162やid:polamjagと一緒に、社内の全チームの開発パフォーマンスを表す指標をGitHubのPull Requestから可視化し、開発チームの改善に活かせるようにしました。今回はその紹介をします。 説明するサンプルコードは、次のレポジトリで公開しているので参考にしてください。ここではGitHubのhatenaオーガニゼーションで集計していますが、forkして少し手直しすれば、別のオーガニゼーションの集計も可能になっています。 hatena/pull-request-analysis-sample 開発チームの改善におけるいくつかの課題感 開発チームのパフォーマンス指標に何を使うか 4つの指標のうち何からまず集計するか 変更のリードタイム
国立国会図書館では、さまざまなオープンデータが公開されています。 その中に「図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」試行版LODがあります。 これは、日本全国の図書館に関する情報が網羅的にまとめられているRDFデータとなります。 提供されているデータはXMLファイルなので個別にデータを取得するためにはプログラムなどで処理する必要があるので、Webブラウザで各データを見やすく提供するWebサイト「図書館施設データポータル」を作成しました。 ここでは、 図書館施設データポータル を紹介します。 図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」試行版LOD とは 元データは、「図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」という図書館等につけられる国際的な識別子で、国立国会図書館では、このISILが付与される図書館の情報をオープンデータ(XMLファイルのRDFデータ)
あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。 久しぶりに登場しました菊池です。 僕は昨年から新しいデータ基盤を構築するプロジェクトを担当しておりまして、最近システムが無事に実稼働してホッと一息したところです。思い起こせば入社時はインフラ担当部署に配属だったのが、広告配信システムの開発をやったり、カジュアルゲーム作ったり。新規事業のスマホアプリを作りつつサーバーサイドの API を作って立ち上げたり、海外向けのサービスを作ったり。いつのまにかメディア運営に関わったりしてきましたが、最近はデータ基盤の開発もやってます。そんなキャリアを歩んできましたが、いつか森の中の開けた草原にあるネット環境の整ったポツンと一軒家で、庭にチャボを放飼にしつつ養蜂をやってみたいと思っています。 話は戻りますが、今回はこの稼働したてホカホカ状態のデータ基盤について概要を紹介したいと思います。よろ
取扱注意!?Search Console の検索パフォーマンス レポートを正しく活用するために知っておくべきこと - ブログ - 株式会社JADE
SEOを考えたWebサイトの運営を行う上で、Search Console 内の1つの機能である検索パフォーマンス レポートで確認できるデータを活用しないという選択肢はありません。 検索パフォーマンス レポートでは、Search Console で設定した自身の関わるWebサイトのプロパティ範囲内という制約こそありますが、Google 検索を利用した検索ユーザーのGoogle 検索結果ページ上での行動データを確認することができるためです。 上記での行動データというのは、Google 検索で検索したユーザーが「どのような検索キーワード」で検索して、検索結果に表示された自身の関わるWebサイトの「どのページ」をクリックし、サイト内へ流入しコンテンツを閲覧することになったのかをデータを指します。 Webサイトをより良くするためのSEOを考えた改善施策に必要不可欠となる行動データを確認できるSear
2023年7月1日にGA（ユニバーサルアナリティクス）が計測終了とのアナウンスと所感 - Real Analytics （リアルアナリティクス）
2022年3月16日に「Google Analytics（ユニバーサルアナリティクス）」の計測終了に関するアナウンスが行われました。無償版の計測終了日は2023年7月1日です。 日本語の公式ヘルプ（今後も更新されるようです） support.google.com 英語版ブログでのアナウンス blog.google 公式ヘルプにもありますが、重要なポイントをピックアップすると ポイント ・Google アナリティクス（ユニバーサルアナリティクス）の計測停止は2023年7月1日。送られてきたヒットが処理されなくなります。つまりタグが入っていてもGA上には数値が出てこない。有償版も2023年10月1日に計測終了。 ・APIに関しても同様の日程となるため、APIを利用している場合は後述するGA4のAPIへの移行が必要になります。 ・Google広告とGoogle アナリティクスを連携している場合は
オリジナルグッズ作成・販売サービス「SUZURI」に関わるエンジニアメンバーや事業部長が登壇し、SUZURIの開発の今や、現在の課題・今後の取り組みについて話す「43万人超のクリエイターの表現活動を支える！ECプラットフォームSUZURIの開発の裏側」。ここで技術部の近藤氏が登壇。生産性をすることになった背景と、具体的な測定方法を紹介します。 自己紹介 近藤宇智朗氏（以下、近藤）：では、お願いします。「生産性を可視化したい」と題して発表します。ということで、自己紹介します。私は技術部に所属している、近藤といいます。ふだん、インターネットなどでは“うづら”と呼ばれているので、お気軽にうづらと呼んでください。現在、技術基盤チーム兼データ基盤チームという感じで働いていて、SUZURIの事業部には直接所属していませんが、お手伝いという感じで今回はお話しします。 ちなみに、福岡市のエンジニアカフェと
はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の松本です。 普段はデータ基盤や MLOps の構築をしたり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。また、昨年は Google Cloud Partner Top Engineer 2024 に選出されました。今年も Goodle Cloud 界隈を盛り上げていけるよう頑張っていきたいと思います。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております！ 今回は、次世代データ基盤であるデ
ビジネスとエンジニアリングをつなぐ「アナリティクスエンジニア」とは。リクルートが“価値あるデータ整備”のための新たな職種に着目した理由 - はてなニュース
世間でデータの利活用やDX（デジタルトランスフォーメーション）の手法が盛んに議論される一方、データの利活用環境やそれを整備するデータ組織・人材について「理想と現実のギャップ」に苦しむ企業は少なくないでしょう。 そうした企業にとって、事業で得られたデータをスピーディーな意思決定につなげたり、そのプロセスを牽引する人材を育成したりすることは、喫緊の課題であるように思います。 データを活用してカスタマー・クライアント双方の「不の解消」を目指すリクルートも例外ではなく、これまでさまざまな課題に直面してきました。そんな中、同社のデータ推進室では2022年、「データに基づく意思決定の実現」を目標に、D3M（Data Driven Decision Making）部を設立。高精度な意思決定を実現すべく、高品質なデータを提供するアナリティクスエンジニアという職種を導入しました。 一般的に、アナリティクスエ
エリート DevOps チームであることを Four Keys プロジェクトで確認する | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 DevOps Research and Assessment（DORA）チームが実施した 6 年間の研究から、ソフトウェア開発チームのパフォーマンスを示す 4 つの指標が確立されました。 デプロイの頻度 - 組織による正常な本番環境へのリリースの頻度 変更のリードタイム - commit から本番環境稼働までの所要時間 変更障害率 - デプロイが原因で本番環境で障害が発生する割合（%） サービス復元時間 - 組織が本番環境での障害から回復するのにかかる時間 概要レベルでは、デプロイの頻度と変更のリード時間は速度の指標であり、変更障害率とサービス復元時間は安定性の指標です。チームはこれらの値を測定し、継続的に改善を繰り返すことで、ビジネス成果を大幅に向上させることができま
はじめに この記事タイトルに興味をもって読み始めていただいている方の多くは、ソフトウェアエンジニアとしてチームで開発をしていたり、エンジニアリングマネージャーとしてチームビルディングやマネジメントをされている方なのではないかと思います。 実際、この記事を書いている加藤も、リクルートライフスタイルのデータプラットフォームグループ (以前は CETチーム と呼ばれていました) に所属するデータエンジニアとして、データ活用のための基盤開発・運用を行っている一人です。また、担当している社内データプロダクトのプロダクトマネージャーも兼任しています。 本記事では、自分の所属している DevOps チームを「イケてる DevOps チーム」にするために取り組んだ内容や気づいた点をお伝えしたいと思っています。 目次 はじめに 「イケてる」DevOps チームってなに？ Four Keys とは なぜ Fo
はじめまして。JX通信社でデータアナリストをしている @nrtaking です。 弊社では、7/23〜8/8に行われた東京オリンピック、8/25〜9/5に行われた東京パラリンピックにあわせて関連した日本語ツイートを全量収集し、Twitter Japanなど各社に提供していました。 内容に関する簡単な分析についてはプレスリリースでお伝えしているので、そちらもあわせてご覧ください。 prtimes.jp 実はこのツイート収集システムは、2週間ほどでほぼゼロから立ち上げたものでした。 今回は五輪関連のツイート収集を支えた技術について紹介します。 叶えたかった要件 五輪に関するツイートを、NTTデータの提供するAPIからストリームで受け取り続ける ツイート量などの統計情報やRTが多いツイート情報をダッシュボードの形で見ることができる 上記を（ほぼ）リアルタイムで実現できる 実はこの取り組みにあたり
企業ブログの価値を、どう計る？アクセス解析の専門家 小川卓とコンサルタント 村山佑介が「ブログ運用担当者が見るべき数字」を語る - 週刊はてなブログ
ときにバズり、多くのユーザーに出会う。あるいは、普遍的な情報で、長くユーザーに読みつがれる。ときに企業は、このようなユーザーとの幸福なコミュニケーションをオウンドメディアを通じて築きます。しかし一方で、オウンドメディア運用が企業のマーケティング活動の一環である以上、「ユーザーとの出会いには、どのような意味があったのか」を可視化することが求められます。 ユーザーが自社のサービスに好感を持ってくれた。ユーザーがメディアを通じてサービスやプロダクトの利用者になってくれた。こうしたコンテンツの先にある「メディアを運用する意味」を具体化すためには、メディアにどんなユーザーが来訪し、どのような行動をとったのか、などの要素を解析することが必須です。では、企業が見るべき、「オウンドメディアが生み出す数値」とは。 はてなブログの法人向け新プラン「はてなブログBusiness」のリリースに合わせて『週刊はてな
GA4連載第1回：オウンドメディア担当者がGA4に移行するべき4つの理由（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
Google アナリティクス（以降「GA」）の利用停止が2023年6月末と残り9ヶ月をついにきりました。Googleは代替ツールとしてGoogle アナリティクス 4（以降「GA4」）を提供しており、多くの企業がGA4への移行を始めています。 support.google.com しかし「GA4は難しそう」であったり「今はまだGAが使えるから大丈夫」ということでGA4の移行を行っていないサイトも多いのではないでしょうか。3回シリーズとして、GA4の導入や設計など数多くの案件に携わっている株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）がGA4に関しての連載を寄稿させていただくことになります。 全3回の内容は以下の通りとなります 第1回：オウンドメディア担当者がGA4に移行するべき4つの理由 第2回：オウンドメディア担当者がGA4を導入するための初期設定と活用するべきレ
【書評】『Google Cloudのしくみと技術がしっかりわかる教科書』は、クラウド初心者から経験者までオススメできる一冊でした | DevelopersIO
【書評】『Google Cloudのしくみと技術がしっかりわかる教科書』は、クラウド初心者から経験者までオススメできる一冊でした このブログは、2021年9月16日に発刊された『Google Cloudのしくみと技術がしっかりわかる教科書』の書籍レビューの記事です。かなりの良著でしたので、良かった点などをまとめてご紹介できればと思います。 私は普段AWSを扱っていますが、GCPについてもざっくり理解したいという動機でこの本を購入しました。 オススメしたい人 この書籍は、以下が当てはまる方にオススメできます。 クラウド技術を学びたい初心者の方 他のクラウドに関する経験（AWSやAzureなど）がある方で、GCPの特徴もざっくりと理解したい方 テキストベースでなく、豊富な図や表を見てGCPのサービスをキャッチアップしたい方 また、私自身はGCPの認定資格を持っていないので何とも言えませんが、G
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの宮本（@tm73rst）です。普段は主にZOZOTOWNのホーム画面や商品ページにおいて、データ活用やレコメンド改善のプロダクトマネジメントを行っております。 近年ビックデータ社会と言われる中、データドリブンという言葉をよく耳にします。ZOZOTOWNのホーム画面は、ホーム画面の各パーツごとにViewable Impression（以降、view-impと表記）を取得できるようになったことでデータドリブンな評価や意思決定が促進されました。 本記事では特にZOZO独自のview-impの設計とview-impを用いてどのようにホーム画面を改善しているかについて紹介します。データドリブンな施策の推進を検討している方に向けて、本記事が参考になれば幸いです。 本記事におけるViewable Impressionの定義 本記事ではホーム画面のvi
Google Apps Script× BigQuery × Googleスプレッドシート × データポータルで簡易CRMを作ってみた - BASEプロダクトチームブログ
こんにちは!! BASE BANK 株式会社 Dev Division にてSoftware Developerをしている永野(@glassmonkey)です。 普段はGo/Python/PHPを主に生業に開発・運用から何でもござれの精神でフルサイクルエンジニアをしています。 現在、自分たちのプロダクトであるYELL BANKの分析基盤を構築しています。 その際に、BigQueryで扱っているデータをGoogle App Script(以下GAS)、Googleスプレッドシートとデータポータルで簡易CRMをビジネスサイドのメンバーである猪瀬 (@Masahiro_Inose)と協力して作ったのでそのご紹介です。 いざ実施してみるとハマってる点もそこそこ多く、意外とGASやBigQueryの連携している情報が少なかったので、誰かの助けになれば幸いです。 thebase.in 簡易CRMツール
先日、Google より Google アナリティクス (ユニバーサル アナリティクス) の終了とGoogle アナリティクス 4 (以下 GA4)への準備についてアナウンスがありました。それを受けて、はてなブログでは以下の告知にて、GA4の対応予定を案内いたしました。 本日、はてなブログにGA4の設定を追加いたしました。設定方法について詳しくはこちらをご確認ください。 help.hatenablog.com ユニバーサルアナリティクスとは別に設定のフォームを提供しておりますので、同時に計測することも可能です。GA4とユニバーサルアナリティクスは計測のタイミングに違いがあるなど、数字に差異が発生することが多いです。つきましては、ユニバーサルアナリティクスは設定したままで、GA4の設定も追加することをおすすめいたします。 また、はてなブログの設定からGA4の設定を行っていただくだけで*1、ブ
Google Data Studioのスクリーンショットを定期的にSlackに投稿するツールを作った - 日直地獄
サービスを運用していく上でメンバーに数字感を身に付けてもらったり、リリースした機能の利用状況、狙い通り正常に動作しているかを把握してもらったりすることはとても大事です。 同じオフィスにいる場合には、常時モニタに表示するなど工夫が可能ですが、リモートワーク下においてはそれも困難になりました*1。 これにまつわる、いくつかの課題を解決するためにGoogle Data Studio *2の任意のページのスクリーンショットを定期的にSlackに投稿するGoogle Apps Scriptを書きました。 利用開始する前にはSlack側でAppを作成したりそれなりに準備が必要なのですが、一度設定したら、あとは手がかからなくなるので、費用対効果はいいと思います。 詳しい導入方法などは下記を参照してください。 https://github.com/airreader/datastudio-2-slack
この1年すすめていた「プロジェクトの健康状態の可視化と予防」と「自動テストの適用範囲の拡大」という施策についての話 - DeNA Testing Blog
SWETグループの平田（@tarappo）です。 早いもので2021年度もとうとう終わりをむかえようとしています。 ふりかえりということで、ここ1年ほどの間に私も関わって進めていた次の2つの施策についてかんたんに紹介したいと思います。 プロジェクトの健康状態の可視化と予防（dev-vital） 自動テストの適用範囲の拡大 今回紹介するこれらの施策は、SWETメンバーの今までの経験などを元に議論した中で出てきた課題から決めています。 プロジェクトの健康状態の可視化と予防（dev-vital） 私がSWETに所属してある程度の期間がたちますが、いろいろなプロジェクトに関わってきました。 その中で感じたのは、あるプロジェクトで出会った課題は他のプロジェクトでも起きていたりするということです。 今までのSWETの取り組みはプロジェクトですでに起きた課題に対してアプローチをとることが一般的でした。
Google データポータル作成例：弊社(HAPPY ANALYTICS）の場合 - Real Analytics （リアルアナリティクス）
HAPPY ANALYTICSではGoogleデータポータルを利用して、自社の状況をモニタリングしています。どういったデータポータルを作成しているのか？全12ページの内容を紹介＆解説しますね。 参考になるかは分かりませんが、こんな感じの数値見ているのか、くらいの気持ちでご覧いただければ！ ページ１：月別KPI数値 ページ２：目標数値レポート（半期） ページ３：リード獲得レポート ページ４：リードから商談レポート ページ５：新規取引先責任者レポート ページ６：商談情報 ページ７：コーポレート集客 ページ８：コーポレート広告 ページ９：コーポレートサイト内 ページ１０：Twitter ページ１１：Facebook ページ１２：ブログ ページ１：月別KPI数値 メインのスライド。弊社ではファネルとして 弱リーチ⇒強リーチ⇒有効人数⇒商談数⇒売上 を設定しており、その数値がまず記載されています。
データテクノロジスト柳井隆道氏に聞く！上級者のオウンドメディアのアクセス解析 - はてなビジネスブログ
オウンドメディアの運用において、分析・評価をどうしていいのか悩むことも多いと思います。各月、各週のPV、UU、直帰率、流入元などを確認するだけでいいのか？もっと別の指標で評価するべきなのか？など考え始めるとさまざまな疑問や不安が浮かぶかもしれません。 そこで、今回はWebアクセス解析のプロフェッショナルである、Option合同会社マーケティングテクノロジスト 柳井隆道氏に、オウンドメディアのためのアクセス解析についてお話をうかがいました。 Option合同会社 マーケティングテクノロジスト 柳井隆道 東京大学卒業後、マーケティングやサービス企画、システム開発などに従事。事業会社、広告代理店を経て2014年に独立。テクノロジーやデータの力を使って企業のマーケティング活動を強化する支援をしている。データ計測の設計、実装から分析、時にはマーケティングオートメーションや広告運用などの施策との連携ま
(2022/03/18更新）「Google アナリティクス４」に関してよくあるQ&Aを40個まとめました！ - Real Analytics （リアルアナリティクス）
データ分析に関する投稿Advent Calander 2021の企画に参加！貴重な機会をいただき感謝。最後の一枠をいただきました。 qiita.com 「Google アナリティクス 4」がリリースされてから早１年。SEM Technologyさんの調査によると上場企業の日本での導入率は13%。私の周りや弊社の案件でもGA4周りがとても増えてきました。 datastudio.google.com そんな中、GA4に関して様々な質問を受けてきました。今回はよくあるQ&Aを40個をまとめましたので、ぜひ参考にしてみてください。 Q1：なんで「GA4」って名前なの？ A1：Google アナリティクスがスタートしてから15年。今まで大きなバージョンアップが複数回ありました。その時は特に名前は変更がありませんでした。今回は今までの最大級の変化ということで、過去のバージョンに番号をつけて、後付で「４
Googleアナリティクスのユニバーサルアナリティクス版の停止予定が発表された。 で、はたしてGA4は小規模サイトのアクセス解析ツールとして機能するのか、代替ツールっていま何がある？という話はa2iのセミナー編成委員会でも出ていて、他所でもその議論を見かけるので、ちょっとつらつらと書いていく。 お題。「GA4の代わりになる無料や低価格のアクセス解析ツール候補」。 ただし、ここで挙げるツールをすべてオススメしているわけではない。機能や条件として可能性のありそうなものをとりあえず挙げている。 GA4代替の無料や低価格のアクセス解析ツール候補 1. Matomo オープンソース。GA代替として機能面も申し分ない感じ。データも所有サーバーに保存。インストールにはMySQLのデータベースが必要なので、手軽に利用できる感じではないかもしれない。昔はPiwikという名前だったのでご存じの人多し。でも使っ
NotionのデータをGoogleデータポータルで可視化しよう - 前編 - Notionがあなたのチームを強くする(15)
Notionでタスク管理や顧客管理などを行っていると、数値実績をグラフで可視化したくなることもありますね。特に、売上や販売数などの目標を定めている指標、商談数やタスク消化状況などの個人評価に関わる指標については適時確認できるダッシュボードがあると便利です。→過去の回はこちらを参照。 Notionには標準機能としてグラフやダッシュボードを作る機能はありませんが、外部のツールと連携することで作成できるようになります。 手軽なツールとしてはNotionChartsや以前の記事でご紹介したNochartを利用すればNotion上のデータからグラフを作成することができます。しかしながら、複数のグラフを綺麗にまとめてダッシュボードを作ったり、表示フィルターを用意して高度な分析をしたりする場合には上記ツールでは不十分です。 今回は、無料で使える高度なBIツールのGoogleデータポータルを使ってNoti
この記事では、オウンドメディアの運用に課題を感じている方向けに、「ガイドラインの整備」「サイトリニューアル」という2種類の課題解決の方法をご紹介します。 オウンドメディアの運用には異なる領域の知識が複合的に求められるため、部署を横断した多人数型のプロジェクトになることが少なくありません。 そして多人数のプロジェクトであるがゆえに、期間の経過にしたがってメンバー間の連携やサイト管理に問題が出やすくなりがちです。 「目立ったトラブルはないけど、なんとなくやりづらい」という悩みは、オウンドメディアの運用体制上避けられないものともいえるでしょう。 こうした「やりづらさ」は、放置しておくとメディア運用全体のボトルネックになりかねません。 長期運用が成果に繋がるオウンドメディアという施策だからこそ特に、ボトルネックの種は早々に解決しましょう。 ■ この記事の対象となる人 オウンドメディアを運用していて
2021年2月20日紙版発売 2021年2月18日電子版発売 下田倫大，寳野雄太，饗庭秀一郎，吉田啓二 著 B5変形判／440ページ 定価3,740円（本体3,400円＋税10%） ISBN 978-4-297-11948-5 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 AIやIoTが実用化フェーズに入りつつあるのみならず，デジタルトランスフォーメーション（DX）への注目の高まりによって，事業やサービスを取り巻くデータを分析・活用・管理するためのインフラであるデータ基盤の重要性が増しています。 データ基盤を構築するにあたり，先行する事例から，Google Cloud（Google Cloud Platform, GCP）はデ
社名変更に伴うGoogle Workspaceアカウントの引越し手順を解説します - STORES Product Blog
社名変更に伴うGoogle Workspaceアカウントの引越し手順を解説します この記事は、 STORES PX Advent Calendar 2023 Spring の1日目の記事です。 はじめに こんにちは、STORES のPX部門IT本部でマネージャーをしている中野（@howdy39）です。 IT本部ではプロダクトづくりを支える社内ITを構築・運営しているのですが、社名変更という全社的なビッグイベントを最近行ったので、その中でIT本部が行ったGoogle Workspaceにおける社名変更対応について書いていこうと思います。 まず背景を軽く説明しますと、2022年10月1日に、ヘイ株式会社から STORES 株式会社へと社名変更を行いました。それに伴い、会社として使用しているドメインもhey.jpからst.incへ変更することになりました。*1 ドメインが変わることで、個人アカウ
電通デジタルでデータサイエンティストを務める吉田です。 本記事では、機械学習においてモデル学習時点でのデータと推論時点でのデータが経時的に乖離を起こしていく、いわゆるデータドリフトの検知を自動化するために構築したワークフローについてご紹介いたします。 データドリフトによる機械学習モデルの劣化とは機械学習モデルを実運用していく際に課題になる事象の1つとして、データドリフトの問題があります。 一般的に、機械学習ではいくつかの特徴量Xに対する目的変数Yとの隠れた関係を定式化します。XとYの関係は時間が経つにつれて変化していくことがしばしばあり、これに伴って一度作成したモデルの推論精度も低下していきます。 簡単な例として、あるWebサービスにおいてサイト上の行動ログを元にユーザーごとにコンバージョンの発生を予測する機械学習モデルを作成したとします。このモデルは、「平均的に10分以上閲覧しているユー
こんにちは。Mackerelチームで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。 意思決定をする際には不確実性がつきまといますが、不確実性を信頼区間という形で考慮して意思決定を行なおう、という話をします。 この記事ははてなエンジニア Advent Calendar 2020の4日目の記事です。 前日はid:dekokunさんによるGoogle Cloud の Associate Cloud Engineer 資格を取得するためにした勉強でした。 数字のバラ付きを考慮して意思決定したいケース: NPSでの事例 統計学を使って数字のバラ付きを考慮する: 信頼区間 NPSの信頼区間をSQLで計算する まとめ 数字のバラ付きを考慮して意思決定したいケース: N
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文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜Shota Tajima
ヤフー全社横断「Webパフォーマンス改善」の取り組み (Core Web Vitalsスコアの向上)
ベイジのウェブ制作ワークフロー2021年版（約100のタスクと解説） | knowledge / baigie
国会の「丁寧に説明」を可視化する - 日直地獄
図書館オープンデータを使って図書館データポータルサイトを作りました - Qiita
データ基盤をサーバーレスで構築したので概要を紹介 - Adwaysエンジニアブログ
“生産性向上に投資するため”のデータの可視化 生産性測定から組織の仕組み作りをサポート
次世代データ基盤：データレイクハウスを Google Cloud で実現する
Four Keys 〜自分たちの開発レベルを定量化してイケてる DevOps チームになろう〜
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