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Google made a big splash this morning when it announced it’s going to acquire Looker, a hot analytics startup that’s raised more than $280 million. It’s paying $2.6 billion for the privilege and adding the company to Google Cloud. Thomas Kurian, the man who was handed the reins to Google Cloud at the end of last year, sees the two companies bringing together a complete data analytics solution for
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
Redash (re:dash) 流行ってますね。 redash.io 最近 Github をにわかに賑わせている OSS が superset です。 github.com superset とは 公式説明によると data exploration platform とのことですが、僕の感覚的にはこれはつまり、いわゆる Business Intelligence (以下 BI) Tool です。そう、Tableau のような。 OSS (Apache 2.0) サーバーサイドは Python で書かれている Flask や pandas、SQLAlchemy などを利用 さまざまなデータソースに対応 (MySQL, Redshift、SparkSQL など) グラフ描画の種類が豊富 Role や Permission についてある程度細かく設定可能 Airbnb Engineering
We’re excited to share that the Wagon team will be joining the Box family! We are thrilled to bring our data analytics and insights expertise to the Box enterprise platform. Wagon and Box believe that shared knowledge empowers individuals and unites teams. Box helps enterprises do more with their content and get their work done faster by acting as the central, modern content platform. Fortune 500
データ可視化に大金を使う必要なし! 最強BIツール「PowerBI」を導入してみた。 はじめまして。FiNCでデータ分析を担当しています菅谷です。 現在は主にFiNCアプリをグロースさせるために、KPIの整備・改善などを行っています。 仕事ではアプリのグロースハックをしているのですが、 プライベートではボディのグロースハック(筋トレ)にはまっていまして、 もともと180cm55kgの痩せ型だったのですが、 この3か月の間にほぼ筋肉で体重を10kg増量させることに成功しました! それでは早速本題です! 今回のブログではFiNCにおける、BIツール「PowerBI」の導入経緯と、導入結果について書きます。 1.PowerBIの導入経緯1-1.BIツール導入検討の背景FiNCの急成長に伴い、下記2つの問題が発生…! それらを解決するためにBIツールの導入を決定しました。 ◯問題点 1.サービス数
KSKアナリティクスによるpentahoブログ。 pentahoの可能性、機能、提供サービスの状況などの最新情報をお届けします。 ビジネスインテリジェンス学習を進めると様々なjargonに出くわします。 そこで、理解できたところを少しずつ整理して行ければと思います。 何かお気づきの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。 まずは、Slowly Changing Dimensionsについて。 Slowly Changing Dimensionsはデータウェアハウスを構築する上で直面するディメンショナルデータの更新に対する考え方で、下記の6つのタイプに分類される。ラルフキンボールさんにより90年台前半に導入され、その後、データベースモデリングコミュニティの方々により改良されている。 タイプ1:Overwrite the Value タイプ1は単に古い属性値を新しい値と置き換え、常に最新
New — File Release for Amazon FSx for Lustre Amazon FSx for Lustre provides fully managed shared storage with the scalability and high performance of the open-source Lustre file systems to support your Linux-based workloads. FSx for Lustre is for workloads where storage speed and throughput matter. This is because FSx for Lustre helps you avoid storage bottlenecks, increase utilization of compute
Amazon QuickSight Unified business intelligence at hyperscale Amazon QuickSight powers data-driven organizations with unified business intelligence (BI) at hyperscale. With QuickSight, all users can meet varying analytic needs from the same source of truth through modern interactive dashboards, pixel-perfect reports, natural language queries and embedded analytics. With Amazon Q in QuickSight, bus
Integrate customized analytics into your applications and products with Sisense Fusion Embed. Share intuitive insights allowing users to make confident, data-informed decisions. Boost product engagement and adoption, and customer acquisition and retention with the competitive advantage of our AI-driven, low/no code, embedded analytics application. Accelerate time to market Build scalable native ap
セルフサービスBIツールって、Excelとどう違う?:セルフサービスBIのABC(2)(1/2 ページ) セルフサービスBIツールは、具体的にどのような機能を持っているのでしょうか? その機能はExcelには備わっていないのでしょうか? 今回は、Excelとの比較で、セルフサービスBIツールの特徴を考えます。 本連載の第1回、「『セルフサービスBI』って、いったい何?」で紹介したように、「セルフサービスBIツール」は、これまでにできなかったことや、やりにくかったことが実現するいい例だと思います。では、こうしたツールは、具体的にどのような機能を持っているのでしょうか? 今回は、Excelとの比較で、セルフサービスBIツールの機能を紹介します。 なお、「セルフサービスBIツール」は、実は製品カテゴリーの名称として、必ずしも定着していません。他に「データディスカバリツール」「データビジュアリゼー
Analyze governed data, deliver business insights, and build AI-powered applications Build the foundation for responsible data insights with Looker. Leveraging Google’s deep roots and track record of AI-led innovation, Looker delivers the most intelligent BI solution by combining foundational AI, cloud-first infrastructure, industry leading APIs, and our flexible semantic layer.
Twitterで「早く今流行のMPPの大まかな使い方の違い書けよ!」というプレッシャーが半端ないのでてきとうに書きます.この記事は俺の経験と勉強会などでユーザから聞いた話をもとに書いているので,すべてが俺の経験ではありません(特にBigQuery).各社のSAの人とかに聞けば,もっと良いアプローチとか詳細を教えてくれるかもしれません. オンプレミスの商用MPPは使ったことないのでノーコメントです. MPP on HadoopでPrestoがメインなのは今一番使っているからで,Impalaなど他のMPP on Hadoop的なものも似たような感じかなと思っています. もちろん実装の違いなどがあるので,その辺は適宜自分で補間してください. 前提 アプリケーションを開発していて,そのための解析基盤を一から作る. 簡単なまとめ データを貯める所が作れるのであれば,そこに直接クエリを投げられるPre
米トレジャーデータは、同社の「トレジャーデータサービス」が、無印良品を展開する良品計画が運営するネットショッピングサイト「無印良品ネットストア」およびスマホアプリ「MUJI passport」のビッグデータ分析ツールとして採用されたことを発表した。トレジャーデータサービスは、大容量の時系列データを収集・保管・集計することができるクラウド型データマネージメントサービス(DMS)。Webブラウザ内で容易にデータを可視化できる機能や、アドホックなクエリーの実行速度がより高速化されるオプションサービスが追加されている。 無印良品ネットストアでは、インターネット限定商品やアウトレット商品を含め、衣料品や家具、日用品、食品等、7000点以上の商品を販売しており、ネット限定の各種キャンペーンも展開している。全登録会員数は430万人以上で、平均して毎日11万人超の利用者が同サイトを訪問しているという。良品
VCs are clamoring to invest in hot AI companies, willing to pay exorbitant share prices for coveted spots on their cap tables. Even so, most aren’t able to get into such deals at all. Yet, small, unknown investors, including family offices and high-net-worth individuals, have found their own way to get shares of the hottest…
ビジネスインテリジェンス(BI)ベンダーのTableau Japanは5月28日、記者およびアナリストに向けて事業戦略説明会を開催した。同社は2012年11月に日本法人として設立し、今年1月から本格的に営業活動をスタートしたばかりだが、既に数十社の導入実績を挙げている。日本市場での展開について浜田俊社長は「エンタープライズからコンシューマーまでさまざまな規模、業種の需要を取り込んでいく」と意気込んだ。 本社の米Tableau Softwareは1997年に創業。同社の主力製品であるBIツール「Tableau」はスタンフォード大学で開発されたテクノロジーを基にしており、とりわけデータのビジュアライゼーション(可視化)を特徴とする。データ分析、レポーティング、ダッシュボード作成などを実施するデスクトップ製品「Tableau Desktop」や、Tableau Desktopで共有したレポートお
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