Slack Commandを使った、分析チームのナレッジを全社に広めるためのAutomation・Karakuri こんにちは、メルカリのAQA(Automation & Quality Assurance)チームで、自動化をぶりぶりしている tadashi0713 です。 私は普段、QAテストの自動化・CI/CD改善・その他社内の生産性を上げるための自動化・ツール作成を行っています。 今回は、社内の分析クエリを簡単に検索・共有できるSlack Commandを最近作ったので、それについてご紹介したいと思います。 実装した背景 弊社のBI(Business Intelligence)チームでは現在、過去の分析クエリをGitHub上に蓄積しています。 分析クエリを蓄積することによって、その知見をBIチームメンバーだけではなく、社内で分析に興味のあるメンバーに共有することが可能です。 http
スタートページ> (主張・講演、 Web教材) 歴史> データベース 多次元データベース(MDDB)と データウェアハウス(DWH)の歴史 MDDBとその周辺用語 航空機のコックビットのように、必要な情報をパソコン画面に表示し、簡単な操作で多様な情報が得られる仕組み、あるいはそれを実現して提供する技術をBI(Business Intelligence)という。 BIの機能のうち、基幹系システムで収集した数値的データを整理して蓄積しておき、エンドユーザが任意の切り口で検索加工、分析する利用形態をOLAP(Online Analytical Processing)といい、その実装をデータウェアハウス(DWH:Data WareHouse)という。 データウェアハウスでのデータベースには、多次元データベース(MDDB:Multi-Dimensional Database)が適している。 参照
Tableau を使う理由 Toggle sub-navigation Tableau とは データカルチャーの構築 Tableau Economy コミュニティ Salesforce Advantage Tableau のお客様 Tableau について Toggle sub-navigation ミッション 研究 受賞と称賛 Tableau Foundation Tableau における平等 製品 Toggle sub-navigation Tableau Tableau Pulse Data Management 埋め込み分析 CRM Analytics Enterprise Tableau Public 統合 最新リリース プランと価格 Toggle sub-navigation Pricing Calculator ソリューション Toggle sub-navigation Ta
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変化の激しいビジネス環境に対応し、ビジネスチャンスを逃さない敏しょう性と先見力を身に付ける重要性が一層高まっている今、BI(Business Intelligence)や分析が再び注目を集めている。 本書では、「ニュー・インテリジェンス」と呼ばれる分析力がなぜ必要なのか、なぜ今なのかについての解説に始まり、それを実現するための多次元分析(OLAP)やデータマイニングを代表とした分析機能、BIツールやPM(Performance Management)ツール、さらに情報インフラ構築まで言及しながら、各種ツールの選び方や検討すべき課題について1つずつ詳細にIBMのスペシャリストたちが解説する。BI、分析をうたった多様な製品が市場に溢れているが、それらを整理し、「何のために何が必要なのか」を説明する本書は、これからBI導入を検討する企業にも、環境の見直しを図っている企業にも役立つだろう。
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