家これから建てる人へ ・エアコンの配管は美しくなくても外に出せ、いつか配管を変えなくてはいけない時壁の中だと壁破壊しないと変えられず詰む ・配線図は必ず残せ、できる限り新設の配線ができるように多めに作っておけ 光ファイバーに変えるときに死ぬ ・西側に窓を作るな ・西側に窓を作るな
🍛wara🍊bi on Twitter: "家これから建てる人へ ・エアコンの配管は美しくなくても外に出せ、いつか配管を変えなくてはいけない時壁の中だと壁破壊しないと変えられず詰む ・配線図は必ず残せ、できる限り新設の配線ができるように多めに作っておけ 光ファイバーに変えるときに死ぬ ・西側に窓を作るな ・西側に窓を作るな"
家これから建てる人へ ・エアコンの配管は美しくなくても外に出せ、いつか配管を変えなくてはいけない時壁の中だと壁破壊しないと変えられず詰む ・配線図は必ず残せ、できる限り新設の配線ができるように多めに作っておけ 光ファイバーに変えるときに死ぬ ・西側に窓を作るな ・西側に窓を作るな
須藤玲司 on Twitter: "ウクライナへ侵攻したロシア人兵士12万人ひとりひとりの個人名と所属を、ウクライナ・プラウダが晒してしまう。 リストは6616ページにも及ぶ。 https://t.co/qTdOQQT7BI こんなの前代未聞では。 ここからどんな… https://t.co/zRnYnzKdz2"
ウクライナへ侵攻したロシア人兵士12万人ひとりひとりの個人名と所属を、ウクライナ・プラウダが晒してしまう。 リストは6616ページにも及ぶ。 https://t.co/qTdOQQT7BI こんなの前代未聞では。 ここからどんな… https://t.co/zRnYnzKdz2
※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
ＢＩを導入したら本当に人は働かなくなるのか？──『みんなにお金を配ったら──ベーシックインカムは世界でどう議論されているか？』 - 基本読書
みんなにお金を配ったらー―ベーシックインカムは世界でどう議論されているか? 作者: アニー・ローリー,上原裕美子出版社/メーカー: みすず書房発売日: 2019/10/11メディア: 単行本この商品を含むブログを見るベーシックインカムという、最低限所得保障の考え方がこの世に存在する。簡単に説明すれば、一月3万なり10万なりを、制限をつけず全国民に配布しちゃいましょう、という考え方である。「え、毎月10万貰えたらメッチャ嬉しい、やったー！」と気分が沸いてくるが、実際には利点に関しても欠点に関しても様々な議論がある。 ＢＩの想定される利点と欠点 たとえば、そもそも財源をどうするんだ、という問題がある。また、全国民に配分するということは、金持ちにも同様に配るわけなので、貧困者を狙い撃ちにしたほうがもっと効果的なんじゃない？ 説もある。他にも、毎月10万も(仮に)もらえたとしたら、人々は働かなくな
いのけん on Twitter: "「今週のこづかい万歳の、「オフィスで働いたことがない人が描くオフィス」っぽさ！ 密！！！ https://t.co/Cwcrj3BI7k」"
Something went wrong, but don’t fret — let’s give it another shot.
Salesforce.comがBIツールベンダTableauを買収。「これまでにないほどSalesforceの分析機能は強化される」
Salesforce.comがBIツールベンダTableauを買収。「これまでにないほどSalesforceの分析機能は強化される」 Salesforce.comはTableau（タブロー）を買収することで両社が合意したことを発表しました。 Salesforce signs definitive agreement to acquire @Tableau! https://t.co/uHB021s35e Important: https://t.co/HMTWhHPxQa pic.twitter.com/0aA7L0myVt — Salesforce (@salesforce) 2019年6月10日 Salesforce.comは顧客管理や営業支援、マーケティング支援、ヘルプデスクなどさまざまなサービスを提供するクラウド企業。買収されるTableauは有力なBIツールベンダとして知られてい
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
Henry on Twitter: "ビックリすると思うけど、 仁藤夢乃などが参画する有識者会議で議論されている困難女性保護法の基本方針では 『女性自立支援施設(シェルター)の入所者に給付される生活保護給付金などはシェルター側が管理するし、使える』 となっている… https://t.co/Bi1QBRdxQa"
ビックリすると思うけど、 仁藤夢乃などが参画する有識者会議で議論されている困難女性保護法の基本方針では 『女性自立支援施設(シェルター)の入所者に給付される生活保護給付金などはシェルター側が管理するし、使える』 となっている… https://t.co/Bi1QBRdxQa
ビル・ゲイツの天才的アイディア！ 「○○○○に課税して、福祉（BI）の財源に……？」 ――デジタル技術とグローバル経済の交差点
マイクロソフト創業者の「ビル・ゲイツ氏」を知らない人はいないでしょう。彼が提唱したアイディアに、「ロボット税」があります。 それは、「ロボットに課税して、社会福祉の原資にする」というものです。つまり、ロボット化が進んで、人間の失業が増えたら、ロボットを利用する企業から税金を取り、何らかの社会福祉（BIなど）で人間に渡す。それで社会が回ると。 このゲイツ氏の考えは、シンプルかつ強力なので、まとめ主は賛成します。ただし、「ロボットの普及が進まない」「ロボットの定義が曖昧だから、捕捉できない」といった否定論もあるので、それらをここで考察していきます。 （※なお、元々のビルゲイツ氏の提唱は「ロボット税」で、まとめ主がそれに乗っかったアイディアが「半導体税」です）
和 田 浩 明💉３/ H i r o W a d a #現場に感謝 on Twitter: "RIAノーボスチ記事。特別軍事作戦で、政権幹部のみならず国民の大部分がナチスと判明。武器を取ったすべてのウクライナ人は排除されねばならない。ロシアの人々のジェノサイドに責任があるから。 https://t.co/kwep9X4bi6"
RIAノーボスチ記事。特別軍事作戦で、政権幹部のみならず国民の大部分がナチスと判明。武器を取ったすべてのウクライナ人は排除されねばならない。ロシアの人々のジェノサイドに責任があるから。 https://t.co/kwep9X4bi6
辛坊治郎 公認【辛坊の旅N】 on Twitter: "アホのために論点を整理します。 3割も感染者を見逃すPCR検査を感染抑止に使う発想は危険です。 検査の価値は、症状が出ている人の感染確定と、感染の広がりを知る事にあります。 大半が無症状で済む日本で、僅かでも症状の出る人は重症化の… https://t.co/y4aH6Bi3tY"
アホのために論点を整理します。 3割も感染者を見逃すPCR検査を感染抑止に使う発想は危険です。 検査の価値は、症状が出ている人の感染確定と、感染の広がりを知る事にあります。 大半が無症状で済む日本で、僅かでも症状の出る人は重症化の… https://t.co/y4aH6Bi3tY
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 はじめに こんにちは。廣瀬智史 (@satoshihirose) と申します。 Looker の LookML は便利ですよね。LookML はデータモデリングを抽象化してコードによる管理を可能にし、利便性を向上させました。 LookML については Google Cloud の LookMLの紹介 で次のように説明されています。 LookML は SQL データベース内のディメンション、集計、計算、データの関係を記述するための言語です。Looker は LookML で記述されたモデルを使用して、特定のデータベースに対する SQL
BIツールとは、蓄積されたデータを集約し、レポーティング機能により共有・比較・分析などを行い、データを有効活用することができるツールです。企業内でも、このBIツールのデータをチェックすることで、スムーズな意思決定に役立てることができ、最近では、営業部門から経営戦略等のさまざまな分野で活用されています。また、データを自動で分析してくれるためDXとしても活躍しています。ここでは、BIツールの概要から、BIツールのメリット、ソフトウェアごとの特徴を紹介します。 ＋ 目次 BIツールとは？ BIツール導入のメリット BIツール導入のデメリット BIツール選定のポイント オープンソースのBIツール Apache Superset Grafana Metabase Graylog OpenSearch Dashboards Re:dash どのBIツールを選ぶのか？ デージーネットの取り組み BIツー
データ共通BITA部の玉井 孝平です。 2021年2月のtechtektのインタビュー記事、法人顧客に向き合うすべての社員をサポート！―BIツールの導入・普及のウラガワにて、パーソルキャリアにおけるPower BI活用事例についてご紹介いただきました。 我々データ共通BITAでは、分析、可視化業務担当者に合ったツールを提供すべくTableau、Power BIを中心とした環境を提供しています。今年度、Power BIの実行環境のリニューアルを行ってきました。呼び難いため以降、BI（ビーアイ）システムとします。今回はそのアーキテクチャに着目して紹介します。 BIシステムとは BIシステムをリリースしたのは2017年下期に遡ります。現在のBIシステムと区別するため、旧世代BIシステムとでもしておきます。 世の中に目を向けると、当時のBI界隈はセルフサービスBIって話題がどこに行っても飽きるくら
ビジネスの現状を把握し、さらにモニターし続けるためにダッシュボードなどを使ったBI（ビジネス・インテリジェンス）の仕組みを社内に導入したものの、社内ではあまり活用されていない、またはプロジェクトが途中で終わってしまったといった話をよく聞きます。 そこで、こちらの記事ではBI導入やダッシュボード作成プロジェクトを進めるときにぶつかることの多い問題、さらには、そうした問題を乗り越えてプロジェクトを成功に導くための5つのポイントを紹介します。 1. データの加工 ダッシュボードの作成プロジェクトに関わるタスクを考えると、真っ先に思い浮かぶのは、ダッシュボードに、どのようなチャートを入れるのかや、そのレイアウトをどうするかといったことです。 しかし、ダッシュボードの作成に関わるタスクを紐解くと、ほとんどの業務はダッシュボードに入れるチャートの作成にかかる時間ということになります。また、チャートの作
EvidenceはSQLとMarkdownで洗練されたデータプロダクトを構築できるBiツールOSSです。MITライセンスの元でソースコードが公開されています。 従来のD&DによるBiツールではなくコードベースとなっており、データアナリストが信頼性が高く価値のあるレポートを提供できる事を想定したものとなっているそうです。 コードベースにする事で、アナリストがダッシュボードにチャートやフィルタをD&Dで作業するよりも、より活用度の高いワークフローをアナリストに提供できるようになるのだそう。 そのため、利用にはSQLとMarkdownの知識が前提条件となっています。D&D仕様のBiツールに使いにくさを感じている方はご覧になってみては如何でしょうか。 Evidence
人気BIツール8つを詳細に比較【2022最新】
もちろん、上記とは異なる意見をお持ちの方もいるでしょう。しかし、自身の個別具体的な環境や経験においてはざっくりこのような印象です。以降、詳しく説明していきます。 「データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させる95のチェックリスト」をダウンロードする 2. すぐに分析を始められる「Power BI」 （公式Youtubeチャンネルから拝借） 120種類のデータソースに接続できるExcel、テキストファイル、各データベースなどのオンプレミスから、Azure、GCP、IBMなどのクラウドまで約120種類のデータに接続できます。 Excelベースの分かりやすいインターフェース誰もが使い慣れているExcelと同じインターフェースです。そのため、新しく何かを始める時によく起こる「どこに、なにがあるのか分からない」という状況には陥りません。 操作が簡単基本操作はドラッグ&ドロップとクリックのため、簡
先日Power BIに関して次のようなツイートをしたところ、特に具体的な手法を解説した訳でもないのに少し狼狽するほどリツイートされてしまった。せっかくなので当方がPower BIを具体的にどのように活用しているかご紹介したいと思う。 PowerBIマジで凄い。このためにWindows買うレベル。これは社員だから言うのではなくもし退職しても普通に使い続ける。研究データをまとめるのに有益。これちょっとブログにするから読んで欲しい。PowerBIはデスクトップ版とクラウド版があって一瞬取っ付きにくいんだけどマジで凄いんですよ。 — 父 (@fushiroyama) October 14, 2022 Power BIとは何かマイクロソフトが提供するBIツールである。 BIツールって何だっけ企業が持っている、 各種データベース 売上を記録したエクセルシート ユーザの行動ログ などの様々な情報を分析・
「社会保障をBIに一本化する」というのがBIの意義
竹中平蔵のベーシックインカム理解はほぼ正しいと思うんだが 批判してる人たちはBIをなんだと思ってたんだろう。 もちろん社会保障のうちこれだけは残すべきだとか、 高所得の人でも返す必要はないだろとか、 7万円という金額が妥当かどうかとか、 そういった議論はあるだろうが。
企業が収集したデータの用途は、統計分析や機械学習のモデリング、視覚化などさまざまだ。どのような用途であれ、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールをはじめとするデータ分析ツールが欠かせない。 本資料は、「Tableau」「Power BI」「Qlik Sense」の3つのセルフサービスBIツールに加え、「Python」「R」「Jupyter Notebook」など特に人気のあるデータ分析ツールの特徴を説明する。それぞれのツールの長所と短所を確認し、自社のデータ活用に役立ててほしい。 プレミアムコンテンツのダウンロードはこちら TechTargetジャパンサービス利用登録はお済みですか？ 「TechTargetジャパン」メンバーシップのご案内 会員登録を行うことで、2000点以上の技術資料がそろったホワイトペーパーや興味・関心分野ごとに情報を配信するメールマガジン、ITmediaや＠ITの特集
【10分で作成】Microsoft TeamsでForms投票、その結果をPower BIでリアル可視化 - Qiita
【10分で作成】Microsoft TeamsでForms投票、その結果をPower BIでリアル可視化Office365PowerBIMicrosoftTeamsPowerAutomateMicrosoftForms はじめに Microsoft Teamsには、チーム内で、簡単にMicrosoft Formsの投票機能が呼び出せ、その結果が簡易的な棒グラフで同チーム内にリアルタイムに表示できます。また投票されたデータはMicrosoft Formsの管理機能で円グラフ、1件づつの回答結果、Excelでの回答一覧を取り出せます。 こちらを、Power AutomateとPower BI Serviceを連携することにより、リアルタイムに好きなビジュアルで表示するようにします。 尚、当初は【1】の手順でTeams内で使えるクイック投票機能（FormsがTeamsの投稿時のアプリになっている
[Power BI Tips] スタースキーマへの道 ～ モデリングってたぶんこれが基本 ～ - Qiita
Power BI はスタースキーマを目指してモデリングをする。 これは Power BI を使用するすべての人が守らなきゃいけないこと。Power BI はモデルがスタースキーマになってることを前提に作られているから、それに乗っかった方がトリッキーなことをやる必要もないし、ややこしく考えることもない。まして、複雑な DAX を書くこともなくなる。 たぶんここまでは、Power BI を使い始めて、しばらくたった人が知っていることだと思う。 でもね、モデリングって、結局何をすることなの？どうすればいいの？って思ってる人、結構たくさんいらっしゃると思う。もし、いまドキッとしたのであれば、全く問題ない。というか、まずはわからないってことを認めることがスタートだと思うのだ。というわけで、今回はスタースキーマを前提に ファクト と ディメンション をってどうあるべきなのさ？ってのを書いてみようと思う
![[Power BI Tips] スタースキーマへの道 ～ モデリングってたぶんこれが基本 ～ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f4f6c6f44e10e0edc873ee9aef8f4714594dbd0d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5dWdvZXMxMDIxJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1kYjcwZDllZWM0ZjhlMDQzNzI3NTNjODZhMTgzYzI3MQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D987e0d9fe733e336182c99c03d891a69)
先日、統計ダッシュボード機能(β)をリリースしました。記事をひとつでも公開している場合、Zennにログインすればどなたでも統計情報を表示できます。執筆頻度の確認や閲覧回数の参考にお役立てください。 本稿ではどのように実現したかについて課題とともに記録します。 TL;DR 投稿ページの表示イベントは Google Analytics から BigQuery へ連携しており、イベントデータ（BigQuery）と記事データ（Cloud SQL）をどうJOINさせるかが課題 外部接続でBigQueryからCloud SQLつなぐことにした 統計データ読み出し時、BigQueryを直接使うとクエリ毎に課金されてしまうため、BigQuery BI Engine を使うことにした スケジュールクエリを使い、BI Engineの容量に収まるように集計データを最小限にまとめる チャートは Chart.js
気にはなってるけど触ってないビッグデータ系のツール・サービスを触る Advent Calendar 2022の#9です。 Evidenceとは MarkdownにSQLクエリやグラフの設定を記載し、レポート用の静的なHTMLドキュメントを作成するツールです。 デモ画面を見ていただくと、作成できるレポートのイメージがしやすいと思います。 この方法（コードでレポートを定義、静的なHTMLドキュメントを作成）により、 ソースコードと同じように、バージョン管理やレビュー SQLクエリの結果を利用した、レポートの動的な制御（テンプレート） 色々な場所への埋め込みがしやすい などのご利益がありそうです。 （Evidence公式サイトより抜粋） インストール・プロジェクトの初期化 プロジェクトを設定するディレクトリで、npx degit evidence-dev/templateコマンドを実行します。
Microsoft Teamsのチーム等にあるファイルをPower BIデスクトップで開く方法を記します。 ~ 本投稿には続編があります。是非どうぞ。 はじめに（全体像） 概要を図示すると以下になります。 参考 Docsでの同様の説明は以下になります。(@yugoes1021 教えていただきありがとうございます。) Power BI Desktop で OneDrive for Business リンクを使用する - Power BI | Microsoft Docs TeamsにあるExcelファイルのアクセス先（パス）を取得する 該当ファイルの・・・（アクションの表示）から開く>Excelで開く 画面はWEBブラウザ版のTeamsです。アプリでも同様。 Excelで[ファイル]>[情報]の上部からパスをクリップボードに保存する。 * Excelのバージョン等によって画面と多少メニューが
この記事は何 2023年、世間はLLMで大騒ぎですが、データの業界ではセマンティックレイヤー・Headless BIへの注目も高まっています。 これは、まだ国内では黎明期ともいえるそんな技術が、今後どんな存在となりうるのかを、筆者の個人的な解釈と妄想をもとに述べる長文ポエムです。 セマンティックレイヤーとは まず最初にセマンティックレイヤーについて解説します。 セマンティックレイヤーとは セマンティックレイヤーとは、データベースとデータ利用者の間に入り、両者間のやりとりを円滑にする存在です。 データ統合プラットフォームを提供するAirbyte社は、セマンティックレイヤーをデータとビジネスユーザーの中間に位置する、複雑なデータを理解可能なビジネスの概念に変換・翻訳するレイヤーと説明しています。 A semantic layer is a translation layer that sits
GitHub - quarylabs/quary: Open-source BI for engineers
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Tetsuro Miyatake on Twitter: "Epicが何故Googleを訴えたのかがようやく明らかになった。 今回訴訟資料が公開されるように命じられたが、GoogleはEpicがPlay Storeを離れるのが他の開発者を影響するのを恐れて、多くの開発者をキープするため多… https://t.co/bI9jyjd19A"
Epicが何故Googleを訴えたのかがようやく明らかになった。 今回訴訟資料が公開されるように命じられたが、GoogleはEpicがPlay Storeを離れるのが他の開発者を影響するのを恐れて、多くの開発者をキープするため多… https://t.co/bI9jyjd19A
スピーカー紹介 Eiki Sui ※その他情報は最終ページ Fabric CAT(旧Power BI CAT) Customer Advisory Team Microsoft Fabricの製品チーム グローバルでFabricのサポート Microsoft Fabric Power BIを活用した社内活用事例 ⚫ 経営企画 経営ダッシュボード ⚫ 生産本部 ✓ 月次売上分析（販売区分別・チャネル別） ✓ 仕入・払出・発注工料・納品分析（開発管理・素材管理部） ✓ 執行役員会週次売上分析（販売区分・チャネル・ 価格帯・ライン別） ✓ 在庫推移分析 ✓ 売上予算・経費予算管理 ⚫ 管理本部 第三者向けデータ準備用 ✓ 売上在庫データ分析（監査法人によるデータ 依頼対応等） ✓ 歩留まり・不良率推移分析 モニタリング用 ⚫ 営業 Excelから卒業 ✓ エリア（店舗）売上予実レポート配
UbieでのBI民主化の振り返り
こんにちは。Ubie Discoveryのおきゆきです。アナリティクスエンジニア/データアナリストとして働いています。自己紹介ページはこちらです。 Ubieでは、各チームが適切にデータを利活用できるようにするためのBI民主化活動を行っています。この記事では、昨年行ったBI民主化の取り組みの一部を紹介します。 BI民主化が必要なわけ データチームが依頼の窓口となり、各チームの依頼に対応するというやり方は、ナレッジが独人化しがちで、チケット管理などの運用コストが増し、中長期的にみてもデータチームの生産性が低下しがちです。結果、本質的なデータ基盤改善や攻めの分析活動が後手になりやすいです。また、ドメインに詳しい依頼元が分析実施できたほうが良い示唆を得られることが多々あります。 一方、データチームを介さずに各チームで分析の実施までできている以下のケースではどうでしょうか。 「あるデータが欲しいプロ
米山 隆一 on Twitter: "立憲の「年収1000万円以下実質所得税ゼロ」に必要な財源は10兆円、維新の「国民1人当たり6～7万円のBI」に必要な財源は100兆円です。双方財源は不明確ですが、流石に100兆円の財源不明公約を打ち出している党が、10兆円を罵倒す… https://t.co/rcdTKkARP8"
立憲の「年収1000万円以下実質所得税ゼロ」に必要な財源は10兆円、維新の「国民1人当たり6～7万円のBI」に必要な財源は100兆円です。双方財源は不明確ですが、流石に100兆円の財源不明公約を打ち出している党が、10兆円を罵倒す… https://t.co/rcdTKkARP8
白ふくろう on Twitter: "「再分配」よりも最初の「分配」の方が重要なのは基本だと思うし、社会保障制度も分配の足りないところを補うのが本旨で、それが主になってしまったら本末転倒と言える。BI論に引っかかるのもそうした倒錯があるからではないか。"
「再分配」よりも最初の「分配」の方が重要なのは基本だと思うし、社会保障制度も分配の足りないところを補うのが本旨で、それが主になってしまったら本末転倒と言える。BI論に引っかかるのもそうした倒錯があるからではないか。
業務の中にデータ分析を導入し、データドリブンな意思決定を行う企業が増えつつある。BI（ビジネスインテリジェンス）ツールや帳票管理ツールを提供するウイングアーク１ｓｔ（東京都港区）の調査によると、半数以上の企業がデータ活用に注力していると答えたという。一方、一部では分析に時間をかけすぎてしまう「分析疲弊」に陥っていると答える声も上がった。 同社の執行役員でData Empowerment事業の事業部長を務める大澤重雄さんは「データを分析できても活用にまでつなげることが難しく、属人的に行うことで分析疲弊を起こしやすい傾向がある」と指摘する。なぜ分析疲労は起きてしまうのか。また、その改善方法はあるのか。大澤さんに話を聞いた。
[Power BI Tips] Power BI でリアルタイムアンケート ～ アンケートを即可視化 2020年版 ～ - Qiita
先日、気付きました Power BI を使って初めてリアルタイムアンケートをやったのが、2017年の Power BI 勉強会 でした。未だに登壇やイベントでやると、なかなかに好評です。 最近はオンラインイベントが増えているので、QR コードを示して答えてもらったアンケート結果が Power BI ダッシュボード にリアルタイムに反映されていくのは、デモ映えが半端ないです。 で、2017年当時にブログにも書いたつもりだったのですが、先日ですね人に聞かれて自分でググったら、ブログ、書いてませんでしたwww アンケートを即可視化！～MS Forms ⇒ MS Flow ⇒ Power BI～ https://www.slideshare.net/yugoes1021/ms-forms-ms-flow-power-bi-83167435 そう、SlideShare に当時使用したスライドはあるん
![[Power BI Tips] Power BI でリアルタイムアンケート ～ アンケートを即可視化 2020年版 ～ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/db4d22f9c73893690a4a48c97fb952d03ae7ec95/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5dWdvZXMxMDIxJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1kYjcwZDllZWM0ZjhlMDQzNzI3NTNjODZhMTgzYzI3MQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1021bad9ba4868440bd924a9f6817d88)
tomoyuki_7542 on Twitter: "『世界』の今野晴貴氏のベーシックインカム批判を読んだが、頭がもげそうなぐらい完全に同意だった。先の一律給付金が、労働者の権利主張を弱める効果があったということは非常に重要な指摘で、現在の日本のBI論の主唱者が経済界や新自由主義派であることを見ても、明らかにそうなる危険性が高い。"
『世界』の今野晴貴氏のベーシックインカム批判を読んだが、頭がもげそうなぐらい完全に同意だった。先の一律給付金が、労働者の権利主張を弱める効果があったということは非常に重要な指摘で、現在の日本のBI論の主唱者が経済界や新自由主義派であることを見ても、明らかにそうなる危険性が高い。
BIサービス Amazon QuickSight のセルフハンズオンキット日本語版を公開（随時更新） | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ BIサービス Amazon QuickSight のセルフハンズオンキット日本語版を公開（随時更新） Amazon QuickSight は、簡単に利用でき、サーバレスなので運用管理の負荷も少ないBIサービスです。 これまで、各種イベントなどで実施してきたQuickSightのハンズオンがオンラインで利用可能になり、お手元の環境でいつでもハンズオンを試していただけるようになりましたので、それぞれ概要とURLを紹介します。現在4種類の日本語ハンズオンが公開されています。 ※補足：本ページで記載されている各ハンズオンは更新されることがあるため、本ブログのタイトルを変更し、各ハンズオン単位で更新日時を記載するようにしました。 Amazon QuickSight 可視化BASIC編 (更新 2023/11/30) こちらはQuickSightのベーシ
Googleのように使えるBI「ThoughtSpot」がなぜデジタルトランスフォーメーション（DX）に必要なのか
ThoughtSpotは2019年6月5日、記者向けの説明会を東京で実施し、日本法人「ソートスポット合同会社」を設立したことを発表した。 2012年に米国で創業したThoughtSpotは、自然言語を使ってGoogleのようなUIで誰でも簡単に高度なデータ分析を可能にする。また、AIを活用することで、ユーザーが求めたデータのみならず関連しそうなインサイトを自動で提供してくれるところも特徴だ。 さらに、独自の高性能アーキテクチャで何十億行もの膨大なデータを高速処理し、スピード、セキュリティ、ガバナンスを損なうことなく全量の明細データを分析することが可能になっている。 ThoughtSpotは大企業における全社レベルでの利用を想定した製品で、海外では既に小売業や、金融、通信、製造、製薬といったさまざまな業種で導入実績がある。具体的な導入企業としては7-11、BT、Celebrity Cruis
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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セルフサービスBIを支えるBIシステムについて - techtekt
BI/ダッシュボード導入を成功に導くための5つのポイント - Qiita
SQLとMarkdownで洗練されたデータプロダクトを構築できるBiツールOSS・「Evidence」
Power BIを使ってセンサデータのリアルタイムダッシュボードを作る｜父
「Python」「R」「Tableau」「Power BI」が愛される訳
統計ダッシュボード機能を BigQuery と BI Engine で実装する
🦐🦐🦐Markdownで書くBIツール、Evidence触ってみた🦐🦐🦐
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