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技術開発部の清水です。好きな食べ物は広島風お好み焼きと広島県産牡蠣と広島県産穴子です。 拡張に次ぐ拡張でサービスは便利なものに成長していく一方でソースコードは次第に複雑になっていきます。 そのまま放っておくと積み上げた技術的負債により開発コストが上がっていき、最悪の場合にはサービスの発展を停止させてしまう可能性もあります。 このような理由から、弊社では技術的負債を着実に返済していくべく生産性・技術的負債の可視化をMetabaseで行っています。 可視化する情報元はGithub API、CodeClimateQuality APIの2つのみです。 生産性の可視化 本流ブランチにマージされたPR数（生産数） 本流ブランチにマージされたPRによる意味のある変更行数（生産規模） 本流ブランチにマージされたPRの平均レビュー応答数（生産を助けた人員の労力） 本流ブランチにマージされた「1コミッターあ
無料で大量のデータを見やすいグラフで可視化できるオープンソースのセルフホスト可能なアプリ「Metabase」でGIGAZINE読者アンケートの結果を分析してみた
「Metabase」はオープンソースでセルフホストも可能なデータ視覚化ツールです。前回の記事でその使い方を確かめられたので、早速GIGAZINE夏のプレゼント大放出企画で集めたアンケートデータを分析してみました。 Metabaseのセットアップや機能については下記の記事で詳しく解説しています。 無料で大量のデータを自動で見やすいグラフなどで可視化し定期的に更新反映されるダッシュボードをオープンソースでセルフホスト可能なアプリ「Metabase」を使ってみた - GIGAZINE GIGAZINEのアンケート結果を読み込むためにPostgreSQLのセットアップを行います。前回に引き続きDockerを利用するので、下記のコマンドでPostgreSQLを起動します。「パスワード」や「ディレクトリへのパス」は適宜書き換えて下さい。 docker run --name metabase-postg
Metabaseのグラフをslackへ通知するbotをServerless Framework + Puppeteerで作ってみた - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは。株式会社KAMINASHIでPMをやっている@gtongy1です。 みなさんはMetabaseをご存知ですか？ 見た目の良さによる直感的なダッシュボードの構築、クエリ記述時の補完機能、グラフの種類数の豊富さ、ツール自体は無料で使える等便利なBIダッシュボードツールです。 カミナシでもMetabaseをフルに活用して、日々分析時に利用しています。 そんなMetabaseですが唯一欠点があって、それはslackとの連携が難しい所です。 slackへ通知を行う時にグラフで表現できるのはまだ棒グラフだけとか、マルチバイトの文字列は文字化けしてしまうとか、実運用に回す時にはちょっと辛いなと感じるところがあります。 そこで、今回Metabaseのグラフをslackへ通知するbotをServerless Framework + Puppeteerで作ってみました。 最終的に以下のようにsla
オープンソースBI「Metabase」の使い勝手が丁度良かった
こんにちは、エクスチュアの權泳東(コン・ヨンドン)です。 ほんの出来心で「オープンソースBIってどんなものがあるのか？」と物色してたところ、評判が良い「Metabase」を知ったので試して見ました。 私は主にGoogle BigQueryを使ってますが、MetabaseはBigQueryも簡単に接続できます。 そして何よりもAGPLライセンスで無償利用可能なオープンソースBIというのが素晴らしい。 使い始めて30分で「めっちゃ簡単で使いやすい！俺はこれでいいや！」という結論が出ました。※私の主観です。 さて、そんなMetabaseの何が良かったのかを含めて導入セットアップから操作まで簡単に紹介します。 ダウンロード 下記のページから「Dockerイメージ」や「JARファイル形式(Java Archive)」でダウンロード出来ます。 https://www.metabase.com/star
こんにちは、アスタミューゼでデザイナーをしている@YojiShirakiです。 最近、新規プロジェクトでBIツール（metabase）導入していい感じに機能しつつあるので、どのように導入したかその変化をご紹介したいと思います。 BI導入の背景 BIの導入は次のような理由で早い段階で導入しようと考えていました。 プロジェクトが横断的で共通認識とコンセンサスの土台が必要であること Webサービスではあるがキャッシュポイントが契約（オフライン）にあること 初期の機能実装が最低限で、リリースした後の機能実装ニーズが継続的に相当量見込めること ２番目の「キャッシュポイントがオフラインにある」点は特に注意が必要です。というのも、キャッシュポイントが近いところの意見はどうしても強くなりがちで、「お客様の声」事案は優先順位が高めに設定されやすくなるためです。 「お客様の声」はとても重要です。しかし、現状ク
[ データ可視化ツール]MetabaseをDocker上で構築してRedshiftへ接続する | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 前回の記事でRedashを調査している際に同じOSSとしてMetabaseと比較される情報が多く見つかりました。Metabaseは気になっていたのですが今まで触れたことがなかったので前回と同じくDocker環境で新規インストールして動かしてみました。またデータソースも前回と同様にMetabaseとRedshiftを接続してみたのでまとめます。 以前の記事 [ データ可視化ツール]RedashをDocker上で構築してRedshiftへ接続する 環境 macOS Mojave Docker version 19.03.1 docker-compose version 1.24.1 Metabase v0.33.4 Metabase Metabaseは「Metabase is the easy, open source way
![[ データ可視化ツール]MetabaseをDocker上で構築してRedshiftへ接続する | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6f1fde3cff7767965729d2d96d3e31da5b8a643d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F11%2Feyecatch_developers.io_1200x630.jpeg)
こんにちは！Leonです。 今回は前から気になっていたMetabaseを軽く触ってみたのでそちらについて書いてみます！ Metabaseって？ OSSのBIツールです。よく聞くRedashとかKibanaと同じです。 OSSなので無料で扱えてjavaのアプリでjarファイルを実行するだけで環境が簡単に作れちゃいます。 Google認証が使えたりSlack連携ができちゃったりと結構便利で無料でそんなことやっちゃっていいのかと思います。 調べると他のOSSのBIと比べて後発的なソフトになっている分デザインとかイケてるらしく、 BIを触ってきたものとしては触れておかねばということで社内サーバーに構築してみました。 軽く触ってみた感じはコードを書かずにクリックのみでグラフが作れたり、SQLでデータを加工できたりするので無料BIとしてはとても便利だなという印象です。 Metabase環境を作る 環境
データ分析ってとても重要ですよね、ツールを使ってデータ・ドリブンに質の高いPDCAを回していきたいものです。 とはいえ、個人情報へのアクセスを管理・制限できなければBIツールは導入できないといった話はよく聞きます。 私が直接聞いたのは、「プライバシーマーク取得にあたり、個人情報へのアクセスを管理・制限したい。」*1というものでした。 この記事ではMetabaseというアプリで個人情報へのアクセスを管理・制限する方法を説明します。 Metabaseとは Redashに代表されるOSSダッシュボードツールの1つです。 CLIを利用して細く設定できるRedashに対して、GUIでわかりやすく操作できることを重視しているのがMetabaseという印象です。 Redashのほうができることは多いですが、Metabaseも十分な機能を備えているので特殊なデータソースを利用するでもない限りは、どちらを使
OSSのBIツール「Metabase」の使い方
更新履歴 2021年3月19日: 初回投稿 2021年3月20日: 【随時更新】Tips に下記内容を追加 - Jarファイルによる実行 - APIの活用 2021年5月3日: Jarファイルによる実行 を更新(nohup → サービス化に内容変更) 概要 Metabaseは自分でホストすることを厭わなければ無料で使うことができるオープンソースのBIツールです。 2021年3月19日現在、データソースはDBMSに限られるという欠点はありますが、接続したデータソース内のデータから上の画像のようなダッシュボードを簡単に作成することができます。 なお有名なOSSのBIツールにはRedashというものもあります。 こちらはデータベースだけでなく Googleスプレッドシート Salesforce などもデータソースにすることができるのですが、Redashを使用するにはSQLを使用できることという前
導入の背景 Snowflakeを導入し、Talendと各種バッチ処理を作成してデータ分析基盤を構築しましたが、肝心のBIがコストの関係でストップとなりました。当初はPowerBIを導入する予定でしたが、BIをQuickSightに変更してコストを約半分にまで下げる案に変更しても予算がおりませんでした。コスト問題をクリアする為に仕方なくOSSであるMetabaseで構築した環境でしたが、思った以上に低価格で高性能な環境ができあがり、PowerBIに負けてないどころか、こちらの方が使い勝手が上だと思う環境ができましたので、紹介したいと思います。 ###おすすめしたいポイント ■Snowflake ・クエリが投げられた間だけの課金(停止中は課金されない) ・停止中でも瞬間に起動するので、遅延は感じない ・控えめに言っても超高速 ・スタンダード契約なら、最小サイズのXSサイズで1クレジット$2.8
今回は社内部門向け共有で使ってる Metabase でマップ機能があったのでそれを使ってみました。 動作環境 Metabase：v0.35.3 OS:Windows Server 2008 R2 設定手順 Metabaseの管理者画面に遷移して【マップ】を選択します。 【マップを追加する】をクリックしてマップの名前と日本地図のGeoJSONのURLを指定します。 日本地図のGeoJSONは以下のサイトから入手しました。 https://github.com/dataofjapan/land 必要な情報を設定して【マップを保存する】で設定自体は完了なのですが、JSONの中にある日本語が文字化けをしてしまってます。 プルダウン内の表示だけの問題かと思いましたが、実際データを表示させても都道府県のグラフには反映されないので文字化けのままではグラフ描画処理がうまく行ってないものと思われます。 ちな
マネージャーがうれしいRedmineデータのグラフ表示方法を公開します！！（Metabase編） | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは。近藤です。 みなさん、Redmineを使っていますか？ 私は使っています。Redmineはタスクをチケット管理する上で便利ですよね。 一方で、Redmineにはデータの可視化機能が標準で搭載されていないという課題があります。 例えばこれが、標準のサマリ画面。グラフがないから傾向とか分かりづらいんですよね。 参考：http://www.redmine.org/projects/redmine/issues/report これを何とかしようと、以前の投稿では、Kibana+Timelionを使ってRedmineデータをグラフ表示する方法を紹介しました。 ただ、Kibanaを利用する場合、一度Elasticsearchにデータを登録しないといけないので、手間なのですよね。。 そこで、本日はOSSのBIツールであるMetabaseを利用して、Redmineのデータをグラフ表示す
データをグラフで見たり、絞り込んで個々のレコードを見たりする目的のデータ可視化ツールとして Metabase, Redash, Supersetの3つを軽く調べました。どれも本格的に使う前にちょっと触っただけ、あるいは使ったことある人からの伝聞情報です。感覚的な感想に留まりますが、メモとして残しておきます。 Redashにでしか対応していないデータソースや機能が必須という場合を除いて、Metabaseが全体的によさそうな印象です。 Metabase JVMだけ準備すれば簡単に起動できる Clojureで実装されている（読める人が少ないという意味では懸念点） SQLの知識は不要 個々のレコードの表示も便利 棒グラフの棒をクリックするとレコード表示に遷移する 見た目がきれい グラフごとにURLが付与されるので社内共有などが楽 「無料なのにここまでできるのか」 Redash ネット上に知見は多い
業務上でElasticSearchというテキストやログなどのデータの中から高速かつ正確に検索を行える オーブンソースの検索エンジンが使われていたので調べてみました。 Kibanaを組み合わせてデータを可視化したり、分析したりできるクライアントアプリを作成できることが可能です。 Kibanaは有料でしたので（無料トライアウトあり）、無料で使えるものを探していたところMetabaseというサービスがあったので、今回はPythonとElasticSearchとMetabaseでデータを探索したり分析、可視化できるツールの設計を考えてみます。 ・Metabaseについて https://www.metabase.com/ (https://www.metabase.com/docs/latest/ より引用) ・Kibanaについて https://www.elastic.co/jp/kibana
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生産性・技術的負債をMetabaseで可視化した話 - LIFULL Creators Blog
プロジェクトにBIツール「metabase」を導入したらいい感じになった話。 - astamuse Lab
【無料のイケてるBI】Metabase環境作って触ってみました
Metabaseで個人情報を保護しながらデータ分析 - ﾅｶﾞﾓﾄ の blog
SnowflakeとMetabaseで作る格安データ分析基盤 - Qiita
Metabaseのマップ機能を使ってみた | DevelopersIO
データ可視化ツール(Metabase, Redash, Superset)の比較メモ - Qiita
PythonとElasticSearchとMetabaseを使ったデータ探索、分析、可視化 - Qiita
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