日本で「ベーシックインカム」導入は果たして可能なのか（山森 亮） @gendai_biz
前回（女性たちが『ベーシックインカム』を求め続けた歴史をご存知か）、フィンランドでの半世紀近いベーシックインカムをめぐる議論では、失業者を狭義の雇用に押し戻すことよりも、むしろ人びとをそうした狭義の雇用から解放し、育児やコミュニティワークなどのアンペイドワーク、発明や芸術、起業などの創造的な活動へ誘うことなどが期待されていたことを紹介した。 また20世紀イギリスの経済学者ケインズも（アンペイドワークへの視点はないものの）、人びとが社会的な必要を満たすための労働から解放され、自由な活動へと時間を使えるようになる未来を予想していた。 創造性を解き放つ 第1回で、フェイスブック創業者のザッカーバーグがベーシックインカムに好意的であることを紹介した。 AI技術などの革新が雇用を減少させるのでベーシックインカムが必要になるといった論調のなかで、IT産業の起業家たちのベーシックインカム支持が紹介される
無料WebベースBI『Metabase』が滅茶苦茶使いやすくて感動した件 - ゆとりずむ
こんにちは、らくからちゃです。 わたしのチーム（約5人）にて、タスク&作業実績管理にRedmineを導入して楽しく遊んでお仕事していたところ、先輩に目をつけられ部内全体（約30人）に展開するタスクを仰せつかりました。 利用者が増えてくると、斬新な使い方をしてくる人が出てきたり、あれこれ面白いご意見を頂くこと増えます。そうしたユーザーへの対応に加え、プロジェクトの成功には「なぜコレが必要なのか？」をきちんと伝え、利用者のモチベーションを維持することと「コレは投資価値が高い」と管理職へアピールすることが重要です。 皆さんブーブー言いながらも作業実績を登録してくれていますので、管理者がその結果をリアルタイムに把握出来る良いツールは無いかな？と思ってアレコレ試してみたところ、なかなか良いものを発見しましたので共有します。こちらです。 www.metabase.com Metabaseは何が出来るの
なぜデータ基盤を作ったのか？「ゼクシィ縁結び・恋結び」で必要になった理由
システム、プロセス、カルチャーをいかにエンジニアリングするか 本連載『開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖』では「データ基盤」の構築事例を紹介します。具体的には、オンライン婚活サービス「ゼクシィ縁結び」ならびにその姉妹サービス「ゼクシィ恋結び」の開発現場において、筆者が実際に行ったことを題材としています。 データ基盤を実際に構築するのは容易ではありません。構築したデータ基盤を実際に利用し続けてもらうのはさらに難しいことです。 多くの関係者がデータを加工すると、似ている意味を持っていても微妙に異なるデータが生成されてしまい、どのデータが正しいのか誰も分からなくなってしまいます。きちんと全員に使われるためにはデータの持つ意味や加工ロジックを誰かが整理しなければいけません。 また、モダンなツールを使って派手なダッシュボードを構築しても、それだけでは1週間後には誰も見なくなって
入社するとパソコンが支給されるのは当たり前なのか | ロードバランスすだちくん
シンジです。特にウチがIT屋だからではなくて、もはや業種関係なく会社にパソコンが無いといろいろと辛い時代になっているわけですが、ウチのように従業員1人に対して1台以上のパソコンが必須となってしまっている環境では、パソコンが無いと仕事にならないわけで。でもそのパソコンだってタダじゃないのよねー。 従業員1人あたりにかかる経費 BIを駆使して細かく算出されている会社さんもいらっしゃいまして、まぁそれはそれでなかなか面白いなと思いながら聞いていたのですが、シンジ的には必要経費なんだから計算したところで安かろうが高かろうがどうにもならない気もしなくもないかと思いつつ。お上への説明で必要なんですって。 経費発生のタイミング 入社前には発生しますよね。アカウント作成やらパソコン手配やらセットアップやら、人事的な部分で言っても手続きにいろいろ手間はかかっているわけです。手間の部分は可視化が難しい。 毎月
OSSのデータ可視化ツール「Metabase」が超使いやすい - Qiita
Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応
Google機械翻訳の仕組み&できるようになったこと/まだ難しいことについて、社内の機械学習勉強会で説明します - yasuhisa's blog
社内の機械学習勉強会で最近話題になった機械学習関連のエントリを取り上げているのですが、ここ一ヶ月ではGoogle Neural Machine Translation(GNMT)がとても話題になっていました。GNMTで使われているEncoder-Decoderやattentionのような仕組みを直近で使う予定は特にはないですが、機械学習を使うエンジニアとして知っておいて損はないし、技術的に何が変わったことにより何ができるようになって、何はまだできないのかを知ろう、というのが目的です。技術的な項目は興味ない人も多そうなので、最後に持っていきました。 Google Neural Machine Translation(GNMT)の最近の進化について できるようになったこと 定量的な評価 まだまだ難しいこと 技術的な詳細 Encoder-decoder Attention based encod
メルカリのデータサイエンティストの取り組みを大公開! Drink Meetupを開催しました
メルカリのデータサイエンティストの取り組みを大公開! Drink Meetupを開催しました AI Author: kuropanther プロダクトの分析全般を担当している@hikaruです。 日々、メルカリのプロダクト改善のPDCAを定量分析の面からサポートしております。 以前、メルカリのデータサイエンティストが日々どのようなツールを使って分析をしているのかをお伝えしました。 tech.mercari.com このエントリーでは、メルカリの分析チームの活動をもっと知ってもらうために、先日メルカリで行われた「Drink Meetup with Mercari (BI/ML)」の様子をお伝えしようと思います。 mercari.connpass.com ちなみに、ご存じない方もいると思うので説明しておくと、Drink Meetup with Mercari はメルカリの各チームがどのように働
BdashというBIツールをリリースしました - hokaccha memo
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
Google の可視化ツールの Data Studio を試してみた - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Google Data Studio (データスタジオ) という可視化サービスがベータ版で使えるようになっていたので試してみた 見たい数値を一覧するためのダッシュボード的なものを作るためのサービスなので、いろんな場所からデータを取ってきて一箇所でまとめて確認するのが用途っぽい(今のところ似たようなサービス・ツールの方が機能が多そう データソース データソースとしてGoogle AnalyticsやBigQuery、Google Spreadsheet、MySQLなどを選んでデータを取ってこれる データソースを選んでGUIでグラフやテキストを配置していく データの既存のフィールドに関数を適用した結果の値を使うこともできる 使える関数のリスト 下の画像ではGoogle Analyticsの「ブラウザ」(Chrome, Firefoxなど)と「ブラウザのバージョン」(バージョンの番号)をCONC
カルビーが失敗したデータ活用 -「やりすぎKPI」は会社経営の本質を見失う | マイナビニュース
ビッグデータというワードが世の中に定着してから、各企業はこぞってBIツールの導入やそれによるKPIの設定などを行ってきたが、実際に運用できていないというケースも多々あると聞く。では、何故失敗しているのか。マイナビニュースでは７月14（火）に「営業×データ活用 売上げアップを下支えするデータ活用の実践ハウツー」を開催する。本記事では、セミナー登壇者の1人であるカルビー株式会社の本田健氏に、カルビーが失敗した「データ活用」について取材した。 「かつて、われわれは、3000におよぶKPI(重要業績評価指標)を設定していました。そこから学んだことは、『KPIを重視した経営は、現場の心に響かない』です」 こう語るのは、カルビーで営業本部 営業企画部 部長を務める本田健氏だ。 まだ「ビッグデータ」という言葉が登場する以前から、カルビーでは営業・生産の現場から膨大なデータを独自集計し、経営戦略に役立てて
AWS News Blog
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
自宅でサウナ。テントデトックスですの！ぼっちてんとサウナ BT1-13 / BT1-14 | BIBILAB
2020年をもちまして BIBILAB ブランドは終了となりました。 ご愛顧いただき誠にありがとうございました。 以下の製品については、兄弟ブランドのBauhutteに移管しました。 ○ダメ着 ○スリムスーツケース
ビジネスインテリジェンスおよび分析ソフトウェア - Tableau Software
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