データ分析基盤まとめ（随時更新）
はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名（サービス名） データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス（カイポケ） データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf
こんにちは。開発部データエンジニアの遠藤です。現在、私はデータ×テクノロジーでZOZOグループのマーケティングを支援するデータチームに所属して、データ処理基盤の運用などに従事しています。 本記事では、Lookerを用いて運用中のデータ集計基盤をきれいなデータをスマートに取り出せる基盤に改良した件について報告します。 データ集計基盤で燻っていた問題 1. クエリ管理の限界 2. 集計定義に対するデータの信憑性が謎 Lookerは何が良い？ ～データガバナンス機能～ LookML データディクショナリ Gitによるバージョン管理 データ集計基盤（改）の設定フロー データ集計基盤（改）でのデータマート更新 まとめ データ集計基盤で燻っていた問題 ZOZOでは、サービスに関するあらゆるデータをBigQueryに集約しています。BigQueryに集約した大量のデータからデータマートとして必要なデータ
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの栁澤（@i_125）です。私はZOZOのデータ基盤におけるデータガバナンス強化を実現するために、Analytics Engineerとして複数の部門を跨ぐプロジェクトチームに参加しています。本記事ではZOZOにおけるデータガバナンス上の課題と、その課題の解決策の1つとしてdbtを導入した話をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 課題 データマートの乱立 集計定義のばらつき 依存関係の洗い出しが困難 データモデリングツールの比較検討 データ変換に関する要件 データモデリングツールの選定 レイヤリングによる責務の分離 実装方針 今後の展望 dbtモデルを開発する上で工夫したこと 環境の分離 背景 工夫したこと ダミーデータセットの生成 背景 工夫したこと SQLFluffを使ったフォーマット統一 依存モデルを含むテスト dbt Doc
ZOZOTOWNの事業を支えるBigQueryの話 / BigQuery behind ZOZOTOWN
タイムトラベルはじめました 〜時をかけるBigQuery〜 / Now serving Time Machine 〜BigQuery Which Leapt Through Time〜
はじめに こんにちは。ML・データ部/推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちは、ZOZOTOWNのパーソナライズを実現する機械学習を用いた推薦システムを開発・運用しています。また、推薦システムの実績を定常的に確認するためのシステムも開発しています。本記事では、Lookerを用いて推薦システムの実績をモニタリングするシステムの改善に取り組んだ件についてご紹介します。 はじめに 改善の背景と課題 背景 課題 課題解決のために 要件1. 指標異常時の自動アラート 要件2. サマリの定期配信 要件3. 上記2つをSlack通知できること ダッシュボードの候補の比較 要件を満たすための設計 要件の実現方法 開発環境と本番環境 実装 ディレクトリ構成 ダッシュボード ダッシュボード構築の流れ 配信実績に関して 推薦結果に関して GitHub Actions 1. 指標異常時の自動アラー
アドプラットフォーム事業部 アドプロダクト部 データチームでアナリティクスエンジニアをしているucchi-です。普段は主に、pixiv Adsという広告ネットワークのデータ周りを開発しています。 ads.pixiv.net 今回は、pixiv Adsで採用している、Lookerの埋め込みダッシュボードについて紹介します。 はじめに ピクシブでは全社的にLookerを使用しています。Lookerを使うことで、BigQueryに保存されている品質の高いデータを気軽に分析することができ、社内の仮説検証や意思決定に役立っています。 一方で、Lookerは社内の分析用途だけではなく、社外へのデータ提供にも活用できます。 具体的な手段はいくつかありますが、pixiv Adsでは、「シングルサインオン（SSO）組み込み」という形式で、クライアント向けの広告管理画面にLookerのダッシュボードを埋め込ん
【コラム】GA4標準レポート、探索レポート、Looker Studioの使い分け 株式会社JADE 郡山 亮 発信元：メールマガジン2023年9月27日号より こんにちは！ 株式会社JADEでコンサルタントとして活動している郡山と申します。 普段はお客様がGA4を活用するための様々なコンサルティング、サポートをしています。 また、自社で開催しているウェビナーや、Search Central Live TokyoなどでGA4を活用するためのナレッジを発信しています。 TwitterやGoogle アナリティクス コミュニティでも個人的に活動していますので、どこかでご縁があればよろしくお願いいたします。 今回は「用途や目的に応じて、GA4のデータを、どのようなレポート・機能で集計すると使いやすいのか」というお話をさせていただきます。 GA4でデータを集計する機能や手法は様々あります。 どのよう
Cloud Composerによるデータバリデーション ～常に正確なデータ集計を実現するために～ - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ECプラットフォーム部データエンジニアの遠藤です。現在、私は推薦基盤チームに所属して、データ集計基盤の運用やDMP・広告まわりのデータエンジニアリングなどに従事しています。 以前、私たちのチームではクエリ管理にLookerを導入することで、データガバナンスを効かせたデータ集計基盤を実現しました。詳細は、以前紹介したデータ集計基盤については以下の過去記事をご覧ください。 techblog.zozo.com 本記事では、データ集計基盤に「データバリデーション」の機能を加えて常に正確なデータ集計を行えるように改良する手段をお伝えします。 データバリデーションとは バリデーション導入後のデータ集計基盤 ジョブネット構築 テンプレートによる効率的なDAGの作成 DAG間の依存関係の設定方法 バリデーションDAGのタスク構成 まとめ データバリデーションとは データバリデーションとはデータ
We’re very excited to announce that Google has entered into a definitive agreement to acquire Looker, a unified platform for business intelligence, data applications, and embedded analytics. The acquisition of Looker is expected to be complete later this year and is subject to customary closing conditions, including the receipt of regulatory approvals. Upon the close of the acquisition, Looker wil
Looker Studioで新しいグラフ『タイムライン』が利用できるようになりました。 | DevelopersIO
先日2024年04月25日に更新されたLooker Studioのリリースノートにて、新しい可視化オプション「タイムラインチャート」が利用出来る旨がアナウンスされていました。 タイムラインチャートを使うと、イベントグループ間の関係を視覚化し、これらのイベントが起こったタイムスパンを比較することができるようになります。 当エントリではこの「タイムライン」チャートについて、必要な要件を確認し、実践データを使って可視化してみるところまでを紹介したいと思います。 目次 必要条件 Looker Studio: タイムラインチャート実践 まとめ 必要条件 タイムラインチャート作成には以下の情報が必要です。 行ラベル：各行のラベル文字。文字列型のディメンションとして指定。 開始日： タイムラインの開始日付。日付型のディメンションとして指定。 終了日： タイムラインの終了日付。日付型のディメンションとして
GitHub - malloydata/malloy: Malloy is an experimental language for describing data relationships and transformations.
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MLCraftは大量のデータを分析して可視化するオープンソースのLooker代替となるBIツールです。データ解析のスタートアップだったLookerは2020年の2月にGoogleに買収されました。 データの処理と可視化自体はCube.jsによって処理されます。MLCraftはダッシュボードを提供し、チームへのデータ共有の場や機械学習実験をワンクリックで行えるUIの提供をするそうです。 LookerはGoogle Cloudに統合されましたので、もともとGoogle Cloudを採用していたのならLookerを使うでしょうが、コスト的な問題、プライバシー、セキュリティ的な問題で使えない際にMLCraftは1つの選択肢となりそうです。MITライセンスのもとでソースコードが公開されています。 GithubMLCraft
Google、Lookerの買収完了を発表。ビッグデータ分析ツールとして引き続きAmazon Redshift、Azure SQL、Oracle、Teradataなどをサポートしていくと表明
Google、Lookerの買収完了を発表。ビッグデータ分析ツールとして引き続きAmazon Redshift、Azure SQL、Oracle、Teradataなどをサポートしていくと表明 GoogleはLookerの買収手続きが完了したことを発表しました。 Today, Google has completed its acquisition of @LookerData. Together, we’re excited to solve business problems for customers across all industries, wherever they are—be it on Google Cloud, in other public clouds, or on premises. Learn more → https://t.co/4AtRXjeT1t pic
はじめにフューチャー夏の自由研究2021の9回目です。こんにちは、TIG DXユニットの西田と申します。 業務で GCP のインフラの設計/構築/運用を担当しております。私が感じている『GCP の特徴』というと、Gartner の Magic Quadrant などでも毎回紹介されているデータ分析領域だと思っています。 そのため今回は、 Google社が買収したLookerという技術の簡単な紹介 そして、それを使うとなった場合、何が必要になるか？ Looker を採用するメリットに関しては本記事では特に触れません。 経営層から、使う事が決定された前提での話になっています。 という事を考察してみます。 本記事はあくまでも自由研究であり、私自身は Looker の運用経験はない中での私の主観がメインです。そこは最初に申し上げておきますが、ご容赦ください🙇 Looker とは？概略Gartne
オウンドメディア担当者が知っておきたい GA4 × BigQuery 後編（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 今回は、全2回で Google アナリティクス4（以下「GA4」) × BigQuery に関して紹介をしていきます。 後編となる第2回は、BigQueryとGA４の連携方法や、GA4のデータをより活用するための方法についてご紹介していきます。GA4 × BigQuery を活用することで、オウンドメディアの分析や効果の可視化に大きく役立つと思いますので、ぜひ参考にしてみてください。 なお、BigQuery内でGA4データがどのように保存されているかなど、データ構造に関しては本記事で詳しく触れませんのでご理解いただければ幸いです。 BigQueryとGA4の連携方法 BigQueryのセットアップ Google Cloudのアカウントを作成 BigQueryのプロジェクトを作成する GA4からBigQueryにデ
これはエムスリーAdvent Calendar 2023 の10日目の記事です。 こんにちは、エンジニアリンググループの石塚です。最近は年明けに控えている結婚式という大イベントに向けてダイエット中でスポーツジムへ通い、有酸素運動するのと並行して食事制限をして追い込んでいる毎日です。2ヶ月ほどで6kg弱の減量を目標に地道に日々目標をスプレッドシートにまとめながら追い込んでます。(今の所良いペースです。) 今回は、弊社で利用しているLookerというBIツールを利用しているなかで発生したつらみの共有と対策について共有します。少しニッチな内容ですが、自分自身が調べているときに同事象で苦しんでいるようなブログ記事が見当たらなかったこともあり、ニッチな人を対象に有益な内容になれば幸いです。 11/6からの体重減少とランニング累計の記録をグラフにしました。 Lookerとは？ デプロイに成功したのに想
Looker Advent Calendar 2020 2日目の記事です。 この記事ではLookerの活用例を紹介します。 免責事項 正確にはLookerそのものに関する話ではなく「Lookerを含めて様々なツールを組み合わせることでビジネスを加速させようぜ！」という話です。 本稿は筆者個人の見解であり、所属組織を代表するものではありません。不適切・考慮不足だと感じさせてしまう点があれば、それは筆者個人の責任によるものですので、どうぞ筆者個人宛てにご指摘のコメントをいただけますと幸いです。 ランチ返上の突貫執筆なので気が向いたときに手直しします。 誰？ はじめまして。 ゆずたそ (@yuzutas0) と申します。 『データマネジメントが30分でわかる本』 という本の著者です。 筆者が関わっているFinTechベンチャーでは「金融事業としての品質」「ベンチャーとしてのスピード」の両立が求め
OSS 版 Spectacles を使って、LookML の data tests や validation などを GitHub Actions で継続的に実行させてみた - Feedforce Developer Blog
こんにちは。自称 Looker エバンジェリストの id:masutaka26 です。 今日は Spectacles というツールを導入して、Looker インスタンスの健全性を高められた話を紹介します。 Spectacles とは 4 種類のテスト 基本的な振る舞い どのテストを採用し、どのような課題を解決したのか SQL validation Assert validation Content validation LookML validation どのような GitHub Actions にしたのか CI workflow Schedule workflow 落ち穂拾い 作業ブランチのゴミが残ることがある マシンユーザーを作るか作らないか まとめ Spectacles とは Spectacles は Looker のサードパーティ CI ツールです。継続的に各種テストを実行し、Lo
Google Cloud Next '23 参加レポート 〜Google本社にも行ったよ！〜 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、MA部MA開発1ブロックの齋藤（@kyoppii13）です。 8/29-8/31に開催されたGoogle Cloud Next '23へ参加してきました。今年は4年ぶりとなるオフライン開催で、アメリカ・サンフランシスコで開催されました。弊社からはMA部の齋藤・松岡・中原の3名が参加しました。 今年は生成AIにフォーカスした内容がとても多く、それに関連する新サービスの発表も多くありました。本記事では、現地での様子と特に興味深かったセッションをピックアップして紹介します。 現地での様子 3日間に渡って開催されたGoogle Cloud Nextの会場はモスコーニ・センターという大きな展示施設で、メインルームではキーノート、他ルームでセッションが発表されるというものでした。発表以外にもワークショップやたくさんの企業ブースがあり大変賑わっていました。 Moscone Center Ma
さらなるデータ民主化を目指して。次世代データプラットフォーム「Looker」を導入しました！ - pixiv inside
こんにちは。データ駆動推進室の @jaggy です。 先日7月9日に行われた「Looker」の日本初のイベント「Join The Tour in Tokyo 2019」に登壇してきました。会場では「Embedded Analytics」という対外向けの仕組みについてお話ししましたが、この記事では、ピクシブ社内向けにデータプラットフォーム「Looker」を導入した話を紹介します。 この記事を3行でまとめると？ よりデータの民主化を進めるために、ピクシブではSQLを書かずに分析できる環境の整備を進めています。 いくつか検討した結果、データ整備面の拡張性・メンテナンス性に強みのある「Looker」というツールを導入しました。 導入後、BigQueryを使っていない部署のデータ活用事例も増え、Lookerの利用が広まるだけでなく、データへの関心度まで上がってきています。 SQL無しでデータ分析が行
Looker社が提唱する『従来の手法・サービスとLookerとの”違い”』 #looker | DevelopersIO
LookerではDB接続の管理からモデル作成・共有、ビジュアライゼーションの可視化・共有、各種情報連携に至るまでの機能をWebブラウザベースのプラットフォームで提供しています。この部分(Webブラウザベースのプラットフォーム)が従来のサービスやツールとは異なる特徴の1つではあるのですが、その他にもLookerでは『従来のものとはココが違う』というポイントをまとめています。当エントリではそれらの『違い』について内容を見ていきたいと思います。 目次 Unify(統合) Transform(変換) Govern(管理) Ad-hoc(アドホック) Visualize(可視化) Deliver(配信) まとめ Unify(統合) 異なるソースからのデータを簡単に組み合わせて全体像を見通します。 従来の手法 Lookerの場合
野菜を育て・販売する上で農薬（消毒）は欠かすことの出来ないものです。 研修時はスタッフの方から「今週はこんな症状が出たのでこれを使ってください」と何も考えなくとも病気を防ぐことができたのですが独立してからはそうはいきません・・・（当たり前）。 この半年、試行錯誤して思ったのは以下のようなことが実現できると楽なんだけどなということ。 症状から簡単に農薬を見つけたいできる限り農薬一つで複数の野菜の殺虫・殺菌を同時にすませたい（費用やオペレーションコストを考慮）同じものばかり使っていると効き目が悪くなるためローテションで何が使えるか把握したい収穫までに何回使えて、何日前まで消毒可能か容易に確認したい農薬が必要とはいえ、無機銅など身体に優しいものをできる限り使いたい GoogleスプレッドシートとGoogle Data Studioを連携して農薬検索サイトを作成 本業がIT屋なので実現しました。
SaaSから提供するAPIでデータを持たずにBI機能を提供する Looker Data Science バイスプレジデント ジャパンカントリーマネージャー 小澤正治氏 Lookerの日本法人がビジネスを開始したのは2018年9月のこと、「これまでの10ヶ月はステルスモードでやってきましたが、これからがグランドオープンです」と語るのは、Looker Data Science バイスプレジデント ジャパンカントリーマネージャーの小澤正治氏だ。ステルスモードの間に、日本の20社ほどにLookerは導入されている。Lookerを導入する企業の傾向としては、Eコマースやマーケットプレイス、デジタルマーケティング関連など、膨大なデータを抱えそれがどんどん増えているような企業となる。 Lookerのアーキテクチャは、まずはさまざまなSaaSのアプリケーションや企業が運用している各種データベースなどのデー
Googleによる買収で話題の「Looker」は他のBIとどこが違うのか：日本でもサービスを本格提供（1/2 ページ） Looker Data Sciences（以下、Looker）は2019年7月9日、日本で初の年次イベント「JOIN Tokyo 2019」都内で開催した。同日には事業戦略説明会も実施し、2018年9月に設立した日本法人が今後国内で本格的に事業展開を進める方針を明らかにした。 同社は2013年にシリコンバレーで創業。ビジネスインテリジェンス（BI）とビッグデータ分析ソフトウェアの「Looker」を提供し、世界で1700社以上に導入されている。 2019年6月にはGoogleのクラウド部門Google CloudがLookerを26億ドルで買収することを発表している。買収手続きは2019年後半に完了する見込みで、それがLookerの事業にどのような変化をもたらすのかは、現時
この記事では、さまざまなデータソースと接続し、分かりやすい全自動のレポートが作成できる無料のレポート作成ツール「Looker Studio」の使い方をわかりやすく解説します。この記事を参考に、面倒なレポート作業はLooker Studioで自動化し、重要な業務に集中できるようにしましょう。 さらに、インハウスプラスのテンプレートを使えば、あらかじめ出来上がった高品質なテンプレートをベースに必要な部分だけをカスタマイズするだけで良いので、自分で一からレポートを作るよりも遥かに短い時間で高いクオリティのレポートが作成できます。ぜひご利用ください。 今すぐ無料で利用する ＞ ＼ 導入社数2,000社突破！ ／ Looker Studioをフル活用するならインハウスプラス GA4・Web広告・SNSなど対応媒体36種類以上 初期設定なしで誰でもかんたんレポート自動化！
今ではビジネスに不可欠となったBIツール。その中でも導入ハードルが非常に低く、それでいて多機能なGoogleデータポータルについて、その魅力と使い方についてご紹介します。 Googleデータポータル(旧データスタジオ)とは GoogleデータポータルとはGoogleが提供する完全クラウドベースのBIツールです。様々なデータソースへの接続、豊富なビジュアライズ機能、クラウドならではの容易なレポートの共有、共同作業といったパワフルな機能を無料で利用することができます。 Googleデータポータルの魅力 1）完全無料で魅力的なダッシュボード 国内外問わず様々なBIツールが存在していますがGoogleデータポータルは全機能を基本無料で使用することができるため、誰でも気軽に使い始めることができます。 無料で利用できるということは費用面のメリットはもちろん大きいですが、加えてその導入ハードルが低さから
Google Cloud Skills Boost Choose your learning path, build your skills, and validate your knowledge. All in one place. Create an account today and start learning Generative AI through our new free-of-cost learning path! This 10 course learning path will teach you the fundamentals of Generative AI from Google Cloud experts. To access our full catalog of Google Cloud authored content, visit the subs
Lookerの継続的インテグレーション(CI)ツール『Spactacles』が正式リリースされました！ | DevelopersIO
この度、下記ブログエントリにてLookerの継続的インテグレーション(CI)ツール『Spectacles』のGA(general availability)版公開が発表されました。 Introducing Spectacles 個人的には暫く前にその名前を知った(後述)ので『ようやく来たか...！』という感じです。 当エントリでは、そんな『Spectacles』の内容について、概要周りの情報をサラッと紹介したいと思います。 目次 製品概要 価格 関連ドキュメント まとめ 製品概要 Spectaclesでは、LookML及びコンテンツにエラーが無いかどうかをテストすることが出来ます。継続的インテグレーション(CI)の手順の中でLookerがビジネスにとって信頼性と正確性を維持していることを確認することが出来、結果として全ての人のLookerエクスペリエンス向上が期待出来ます。 Spectac
GoogleのBIツール、LookerとLooker Studioを比較してみた - G-gen Tech Blog
こんにちは、G-genの開原です。当記事では Google Cloud が提供する Looker と Looker Studio (旧称データポータル) という2つのデータ可視化サービスの特徴についてご紹介した上で、選定のポイントを解説します。 Looker とは？ Looker Studio とは？ データ分析における課題 Looker の特徴 データのアップロード不要 LookML によるデータの一元管理 豊富な業務連携 Looker Studio の特徴 無料で魅力的なダッシュボード 簡単・すぐに始められる手軽さ 多様なデータソース 機能比較と選定基準 機能比較 選定基準 追加情報 Looker Studio Pro Looker Modeler ハンズオンセミナー Looker とは？ Looker は Google Cloud が提供する次世代型の「データプラットフォーム製品」で
『4月から取り組んできたLookerの導入から実装までのお話（Redashとも比較）』という発表をした - Feedforce Developer Blog
こんにちは id:masutaka26 です。最近の趣味はリハビリと YouTube 鑑賞です。 本日、週次の社内勉強会 FFTT で『4月から取り組んできたLookerの導入から実装までのお話（Redashとも比較）』という発表をしました。 4 月から Feedmatic という弊社フィードフォースの広告運用サービスに BI ツールである Looker を導入すべく、検討と実装をしてきました。 関わっているエンジニアは私一人で、社内の他のエンジニアからは何やってきたか分からないと思っていたので、今までのまとめ的な発表をしました。 ネット上を探しても導入時の具体的な話は見つけられなかったので、誰かの参考になることも期待して、外向けも意識しています。 Looker ユーザ向けには P30 から「Symmetric 集計」を頑張って解説しています。説明が雑なのは認めます。🙏 Looker は
こんにちは。マネーフォワード分析推進室の大塚です。 先月の記事ではササキさんが「マネーフォワードでなぜLookerを導入したか」について紹介しました。 この記事では2年（正確に言うと2.5年くらい）Lookerを運用する中でぶつかった課題についてこれからどうしていきたいかという話をしていきたいと思います。 運用改善自体は道半ばのためすでに実行したこととこれからやりたいことが半々くらいの記事になります。タイトルは私自身が観る将（観戦主体の将棋ファン）ということで「次の一手」としました。 Lookerの導入を検討している方やLookerを運用中で課題を感じている方の考えるヒントとなればうれしいです！ "たくさんの人"と快適にLookerを使うために冒頭であげた記事でもご紹介した通り現在マネーフォワードでは事業と組織の数が増え続けています。 詳細は冒頭の記事に譲りますがざっとこのような状況です。
G-genの杉村です。 Google Cloud (旧称 GCP) の容量無制限・低価格・堅牢なオブジェクトストレージサービスである Cloud Storage を解説します。 Cloud Storage の基本 Cloud Storage とは オブジェクトストレージとは 使い方 ユースケース 料金 (基本) 用語 バケット オブジェクト メタデータ フォルダ パス Cloud Storage の詳細 料金 (詳細) ストレージクラス Soft delete ポリシー ライフサイクルマネジメント バージョニング バケットのリージョン (ロケーション) セキュリティ アクセス制御 IAM と ACL パブリック公開 パブリック公開の禁止 暗号化 保持ポリシー（Bucket Lock） オブジェクト保持（Object Lock） Autoclass Autoclass とは バケット作成後の
メルカリにおけるDashboard Replacementの事例 / 20190906 Looker User Meetup Merpay
JPメルカリとメルペイは2018年に既存のBIツールをLookerに総入れ替えしました。 その時の苦労話です
LookerがGoogle Cloudのコンソールから起動できる！？「Looker (Google Cloud core)」の無料トライアルを試してみた | DevelopersIO
LookerがGoogle Cloudのコンソールから起動できる！？「Looker (Google Cloud core)」の無料トライアルを試してみた さがらです。 LookerはGoogle Cloudに買収された後もGoogle Cloudのコンソールから起動は出来ず独立したサービスでしたが、この度Google Cloudから起動できる「Looker (Google Cloud core)」がリリースされました！ 30日間の無料トライアルも提供しているようなので、早速試してみました。その内容を本記事でまとめてみます。 2023年8月3日追記 こちらのトライアルですが、トライアル後不要になったら、対象のLookerインスタンスを忘れずに削除しましょう！！ トライアル期間終了後、自動で費用が発生する仕様となっております。 これからトライアルされる方はご注意ください。 事前準備：OAuth
GitHub - mlcraft-io/mlcraft: Synmetrix – open source semantic layer / Boost your LLM precision
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アナリティクスSaaSのLooker、「エンジニアフレンドリー」で日本市場開拓を本格化：AmazonやLyft、Dysonなど1700社が採用 AmazonやLyft、Dysonをはじめ、グローバルで約1700社の顧客を持つというアナリティクスプラットフォームSaaS企業のLookerが2019年7月9日、日本国内での事業本格化に伴い東京都内でプライベートイベントを開催、これに合わせて事業を説明した。同社は2018年9月に日本法人を設立しているが、国内顧客はメルカリやリクルートグループ、ブレインパッドなど、約20社に上るという。 AmazonやLyft、Dysonをはじめ、グローバルで約1700社の顧客を持つというアナリティクスプラットフォームSaaS企業のLookerが2019年7月9日、日本国内での事業本格化に伴い東京都内でプライベートイベントを開催、これに合わせて事業を説明した。同社
PayPayのデータ分析基盤を支える専門組織が語る、開発体制とDWH/BIツール技術とは - TECH PLAY Magazine
登録ユーザー数5000万人、決済回数は36億回を超える「PayPay」。モバイルペイメント機能だけでなく、多機能なサービスを統合するスーパーアプリであり、日々大量のデータが蓄積されている。その膨大なデータセットにおけるデータ活用においては、どのように問題解決しているのか。全社データ分析基盤の開発・管理を行う専門組織である「データマネジメント部」が取り組んできた課題やDWHとBIツールを活用した解決策を語ってくれた。 PayPayデータ基盤チーム立ち上げと役割・運営について PayPay株式会社 コーポレート統括本部 システム本部データマネジメント部 部長 三重野 嵩之氏 まず、登壇したのはデータマネジメント部 部長の三重野嵩之氏。三重野氏は建設コンサルタントを1年半、北海道・札幌でSESを1年半、SIでソフトウェアエンジニアを約6年経験。このSIで小売企業向けのデータ分析基盤を構築した。そ
[レポート] Infrastructure-as-Code and the Modern Data Experience (IaCとモダンデータエクスペリエンス) #futuredata | DevelopersIO
[レポート] Infrastructure-as-Code and the Modern Data Experience (IaCとモダンデータエクスペリエンス) #futuredata 大阪オフィスの玉井です。 2021年10月13日 午前9時～午後3時（米国太平洋標準時）、Future Dataというデータ分析に関するオンラインカンファレンスが開催されました。 この記事では、このイベントの「Infrastructure-as-Code and the Modern Data Experience」というセッションのレポートをお届けします。 セッション情報 登壇者 Tristan Handy氏（Founder and CEO, dbt Labs） 概要 The devops movement transformed system administration--once manual,
![[レポート] Infrastructure-as-Code and the Modern Data Experience (IaCとモダンデータエクスペリエンス) #futuredata | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/41da970696dd378a12d4dcc50086eaef4186553b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F10%2FFUTURE_DATA_logo_noSISU.png){kind=logo}
DevelopersIO 2021 Decadeで俺が考える「ユーザーにちゃんと使用されるダッシュボード」について語りました #devio2021 | DevelopersIO
さがらです。 2021年10月13日に開催されたDevelopersIO 2021 DecadeのDAY5：DATA ANLYTICS DAYで、俺が考える「ユーザーにちゃんと使用されるダッシュボード」について語りますというタイトルで登壇しました。 本ブログでは、この登壇内容についてまとめたいと思います。 登壇概要 概要 昨今LookerなどのBIツールは第3世代BIと呼ばれることもありますが、第1世代～第3世代のどのBIツールでも共通して「ダッシュボードを作ったけどユーザーに使われない」という課題があると感じています。そこで、このセッションでは私のこれまでの経験に基づいた「ユーザーにちゃんと使用されるダッシュボード」についてまとめ、お話します。 登壇資料 ダッシュボードが使われない問題とは ダッシュボードを作る時、楽しくて細部まで拘ったり、BIツール固有の表現なども用いて、「これだ！」と
『Lookerを活用した可視化・分析業務の実践』というタイトルでLookerの良さについて話しました – Developers.IO 2019 TOKYO #cmdevio #looker | DevelopersIO
今年に入り、日本各地で開催を行っている弊社主催の一大カンファレンス『Developers.IO 2019』。ここまでの開催記録は下記シリーズにてまとめております。 Developers.IO 2019 ｜ シリーズ ｜ DevelopersIO そして2019年11月01日(金)、イベント最大規模となる東京会場にて『Developers.IO 2019 TOKYO』が執り行われました！！ 当エントリでは、私個人が発表を行いました『Lookerを活用した可視化・分析業務の実践』の内容について、簡単ではありますが振り返ってみたいと思います。 目次 登壇資料 発表内容について Looker蓮池さんのランチセッション これから『JOIN 2019』に行ってきます まとめ 登壇資料 当日発表に用いた資料は以下となります。 発表内容について Lookerについては今年(2019年)に入ってからその存在
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データ集計基盤の改善でLooker導入に至ったワケ - ZOZO TECH BLOG
dbt導入によるデータマート整備 - ZOZO TECH BLOG
推薦システムの実績をLookerでモニタリングする - ZOZO TECH BLOG
Lookerの埋め込みダッシュボードを社外提供する上での課題と解決策 - pixiv inside
【コラム】GA4標準レポート、探索レポート、Looker Studioの使い分け - コラムバックナンバー - アナリティクス アソシエーション
Google to Acquire Looker | Google Cloud Blog
大量のデータを分析して可視化するオープンソースのLooker代替・「MLCraft」
Looker を運営する組織を考察してみる | フューチャー技術ブログ
Looker APIを活用して確実なデプロイを実現させる - エムスリーテックブログ
Looker活用によるバイモーダルITの実現 - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
複数の野菜に効く適切な農薬を簡単に見つけられるようにしてみた
Googleに買収されるLookerが日本で本格的にビジネスを始動
Googleによる買収で話題の「Looker」は他のBIとどこが違うのか
【完全保存版】Looker Studio（旧データポータル）の使い方 | 機能やメリットを分かりやすく解説
【入門】Googleデータポータル 概要と基本の使い方｜Quick DMP
Google Cloud Skills Boost
Looker運用を２年続けて見えた課題と次の一手｜443
Cloud Storage(GCS)を徹底解説 - G-gen Tech Blog
アナリティクスSaaSのLooker、「エンジニアフレンドリー」で日本市場開拓を本格化
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