minne のマーケティングダッシュボードを Redash に移行しました - Pepabo Tech Portal
技術部の @gyugyu と @zaimy です。 データ分析の必要性が叫ばれており、様々な分析手法やノウハウが広がっている昨今ですが、分析に際してはその前段階として、いかにデータを効率よく集め分析可能な状態に置くかということに関する課題解決、すなわちデータエンジニアリングも必要です。 今回、このデータエンジニアリングにおいて課題を抱えていた minne のマーケティングダッシュボードを Tableau ワークブックから Redash に移行したので、その対応の一部をご紹介します。 移行の背景 minne では BI ツールの Tableau を導入しており、分析担当者はワークブックの編集が可能な Tableau Desktop を、分析担当者以外のパートナー (ペパボでは一緒に働く仲間のことをパートナーと呼んでいます) はビューワである Tableau Reader を利用しています。マ
re:dashのTips(Google Analyticsとの連携、Spreadsheetsとの連携、ダッシュボードのグルーピングほか) by 長南 雅也
re:dashに関するTipsあれこれ。 re:dashとGoogle Analyticsの連携方法 いつの間にやらre:dashとGA(Google Analytics)が連携できるようになってましたが、とても便利です。GAの指標を使ったダッシュボードが手軽に作れますし、レポートの更新も半自動化／自動化が容易です。 re:dashの 1.0ではデータソース（接続先）としてGoogle Analyticsが追加される予定 なので、それの機能を一足先に試します1 。 docker-compose を利用した構築手順は変わらないです。 ただしmasterのソースでredash Imageをビルドして、そのImageを使うようにします。 Docker Iamgeをビルドして、docker-compose.yamlをビルドしたImageを利用するようににへの変更します。 Google Develo
Re:dashで異なるData Sourceのクエリ結果をJOINできるようになったので試してみた - Query Results (Alpha) - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。グノシー開発部で部長をしている@cou_zです。最近はDJ RYOWのビートモクソモネェカラキキナ 2016 REMIXをよく聴いています。11/23のライブが楽しみですね。 Gunosyにおけるプロダクト改善は、データ可視化による現状把握から始まると考えています。Gunosyではデータ可視化にいくつかのツールを利用していますが、その中でも最近はRe:dashを用いることが多くなってきました。 先日、Re:dashを用いたリアルタイムKPI通知について紹介しました。 data.gunosy.io 今回は、Re:dashの新しい機能である Query Results (Alpha) Data Source を紹介します。 この機能により、複数Data Sourceのクエリ結果のJOINが可能になりました。アルバイトで分析を担当している松嶋も「ついに使えるようになったんですね！！r
【Slack×Re:dash】リアルタイムKPI通知をコード0行で実現する - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部で部長をしている@cou_zです。最近はLIBROのマイクロフォンコントローラーをよく聴いています。 Gunosyにおけるプロダクト改善は、データ可視化による現状把握から始まると考えています。 ログを収集して、ダッシュボードでKPI(重要業績指標)を可視化することは、今では当たり前のことになっていると思います。深夜バッチでKPIを集計して、翌朝に確認することは重要ですが、KPIをリアルタイムに知ることによって、現状把握がさらに進むことがあります。 しかし、リアルタイムにKPIを集計できたとしても、実際にそれらを確認するとは限りません。頻繁にダッシュボードを見るのはとても億劫で、次第に見なくなってしまいがちです。そこで、日常的に開いているチャットにKPIがリアルタイムに通知されると、確認の際の負担を軽減することができます。 Gunosyでは、チャットツールにSlackをダッシュボ
Re:dashのpythonデータソースでmemcachedやRedisのデータを見る - Qiita
はじめに 小ネタです。redisやmemcacheで特定のキーを定期的に見たい事があったので、やってみました。 下準備 Re:dashでPythonのデータソースを有効化して、redisやmemcacheなどのモジュールを使えるようにしておきます。(サーバー自体にそれらのパッケージがない場合は、pipで入れておきます) boto3をインポートしているのですが、s3に繋いだりもできます。 ソースコード import memcache import redis result = {} key = 'foo_key' value = 'bar_value' test_memcache_host = 'memcache.test.host'# memcached接続先 test_redis_host = 'redis.test.host'# redis接続先 ## memcache繋いでみる me
Re:dashのpythonデータソースで結果を通知してくれるSlack botを作る - Qiita
Re:dash Advent Calendar 2016 小ネタです。 普段Re:dashを使用して、RDB, BigQuery, Redshiftなどなど複数のデータソースを使用してデータの閲覧や可視化を行ってます。クエリを定期実行したりカスタムのダッシュボードを作成したりできるので重宝しています。 今回はクエリの定期実行とpythonのデータソースを組わせて、複数のクエリの実行結果をSlackに投稿するbotを作成してみました。 pythonデータソースの有効化 pythonのデータソースは、デフォルトで無効化されているので、有効化します。pythonデータソースを有効化しなきゃならないのですが、これを有効にするといろんなことができるようになるので、有効化は慎重に判断してください。 自分の場合、redashのサーバーにパブリックIPをつけずプライベートなセグメントに置いてあり、VPNの
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