SQLとMarkdownで洗練されたデータプロダクトを構築できるBiツールOSS・「Evidence」
EvidenceはSQLとMarkdownで洗練されたデータプロダクトを構築できるBiツールOSSです。MITライセンスの元でソースコードが公開されています。 従来のD&DによるBiツールではなくコードベースとなっており、データアナリストが信頼性が高く価値のあるレポートを提供できる事を想定したものとなっているそうです。 コードベースにする事で、アナリストがダッシュボードにチャートやフィルタをD&Dで作業するよりも、より活用度の高いワークフローをアナリストに提供できるようになるのだそう。 そのため、利用にはSQLとMarkdownの知識が前提条件となっています。D&D仕様のBiツールに使いにくさを感じている方はご覧になってみては如何でしょうか。 Evidence
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
人気BIツール8つを詳細に比較【2022最新】
もちろん、上記とは異なる意見をお持ちの方もいるでしょう。しかし、自身の個別具体的な環境や経験においてはざっくりこのような印象です。以降、詳しく説明していきます。 「データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させる95のチェックリスト」をダウンロードする 2. すぐに分析を始められる「Power BI」 （公式Youtubeチャンネルから拝借） 120種類のデータソースに接続できるExcel、テキストファイル、各データベースなどのオンプレミスから、Azure、GCP、IBMなどのクラウドまで約120種類のデータに接続できます。 Excelベースの分かりやすいインターフェース誰もが使い慣れているExcelと同じインターフェースです。そのため、新しく何かを始める時によく起こる「どこに、なにがあるのか分からない」という状況には陥りません。 操作が簡単基本操作はドラッグ&ドロップとクリックのため、簡
意思決定をデータと“Customer Love”で応援 —— シリコンバレーが支持するLookerとは何か
ビジネスでの意思決定においてデータ分析の果たす役割が増す一方、収集されて判断材料となるデータの量も肥大化するばかり ── そんな｢データ・アナリティクスとビッグデータの時代｣を生き抜くには、BI（Business Intelligence）ツールが不可欠となっている。 多種多様なBIツール企業が登場するなか、技術に加えてカスタマーサービス面でも高い独自性を打ち出して注目を集めてきたのが米Looker（Looker Data Sciences）だ。日本でもビジネスを本格化させている同社のフランク・ビエンCEOが来日し、Looker、そして日本での事業について語った。 ── 決済サービスの米Global Paymentsやフード・デリバリーの英Deliverooなど、北米や欧州で急成長するスタートアップ企業の多くがLookerを採用しています。その理由は何でしょう。 フランク・ビエン氏（以下、
AIとBIの融合が加速--タブローが示す2019年の「BIトレンド」 - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Tableau Japanは11月22日、2019年の「BIトレンド Top 10」を発表した。これは、米Tableau Softwareが自社のエキスパートやデータチームと連携して、2019年に注目すべきトレンドを予測したもの。同日開催された会見では、特に日本市場で重要になってくると考えられるトレンドについて、日本法人の佐藤豊社長が語った。 AIとBIが融合したスマートアナリティクス データ分析の分野にもますます多くのAI（人工知能）技術が取り入れられるようになる。今後は、人工知能と機械学習の活用によって、今まで見つけられなかった新たな発見を得ることが期待される。その一方で、「人工知能や機械学習モデルへの依存が高まる中、企業はその信頼
キッチハイクがデータ可視化ツールとしてMetabaseを選んだ理由 - KitchHike Tech Blog
データ可視化ツール、どれがいいんだろう？ BI / データ可視化ツールは商用やOSS問わず、近年とても選択肢が増えています。どのツールも非常に魅力的で逆にどれを選ぼうか迷ってしまう方も多いのではないでしょうか。 本記事ではキッチハイクがその中からMetabaseを選択した理由を書いていきます。 はじめに こんにちは！キッチハイク インターンエンジニアの薬師寺です。 キッチハイクでは、データ可視化 / BIツールとしてMetabaseを導入しています。チーム全員が可視化されたデータにアクセスでき、同時にデータを分析できる環境を整えています。 Metabaseとは Metabaseは、OSSのデータ可視化 / BIツールのひとつです。 https://github.com/metabase/metabase フロントエンドはReact, サーバーサイドはClojureで書かれています。 Met
エンジニアを魅了する次世代 BI ツール『Looker』を Quipper が導入した理由（わけ） - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは、データグループのマネージャーをやっています beniyama と申します。 先の記事『プロダクトの「負債」を「機能」と呼び直す 〜A/Bテストを用いた"価値"の定量化〜』でも触れられていますが、データグループではデータ分析基盤の構築（参考資料）からデータ分析、あるいは学習データを活用した研究開発までスタディサプリのデータに関わることほとんど全てを担当しています。 プロダクトや事業 KPI の社内向けモニタリング環境の構築・整備も行なっているのですが、今回、既存の環境を刷新して Looker というまだ日本ではほとんど無名？のツールを導入することにしましたのでその経緯をお話ししつつ、今後国内でもユーザーが増えていくといいなという願いを込めて１エンジニアとして興奮したポイントを書き連ねていこうと思います。 最初の１年間は DOMO を導入して運用 スタディサプリではもともと各種 K
大げさな分析資料はいらない。メルカリの「意思決定」を支えるデータアナリストの役割 | SELECK [セレック]
〜そのデータで、意思決定は変わりますか？ 戦略の策定、新機能の検証、さらに広報まで。組織を横断して最適なデータ活用を実現する、メルカリのBIチームとは〜 データを活用できる組織とできない組織、その違いはどこにあるのだろうか。 国内唯一の「ユニコーン企業」とも称される、株式会社メルカリ。同社の東京オフィスでは、2018年4月時点で7名のデータアナリストから成るBI（Business Intelligence）チームが、経営目標の達成をデータ分析で支える役割を担っている。 チームのマネージャーを務める樫田 光さんは、「『分析こんなに頑張りました』という大げさな資料は、意思決定をする側には必要ない」と語る。 その言葉通り、同社では分析の結果をあくまでもスピード重視で共有。また、できるだけ多くの人がデータを活用できるようにするため、組織を横断した仕組みづくりも強化している。 例えばその活動のひとつ
![大げさな分析資料はいらない。メルカリの「意思決定」を支えるデータアナリストの役割 | SELECK [セレック]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fea85502f20af5a0aa43a5cea548224b5de514f9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdpd29bjwmgbr8.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F06%2F05165910%2F2.png)
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Data Platform Guide - 事業を成長させるデータ基盤を作るには #DataEngineeringStudy / 20200715
BIツール、企業の7割以上が導入するも起動するのは「週1回未満」が半数【ガートナー調べ】 | Web担当者Forum