効率的なダッシュボードの作成 - MicroAd Developers Blog
京都研究所・TechLabの田中です。 マイクロアドでは、主にエンジニア以外のメンバーが広告配信実績などの各種データにアクセスする際にRedashを利用しています。 Redashから接続しているデータソースには、以前このブログでも紹介した分析用Hadoopクラスタ*1に加えて、MySQLのレプリやBigQueryなどがあります。 これらの異なるデータソースに対してRedashからは同じインターフェースでアクセスでき、手軽にデータの抽出や可視化・分析などが可能です。 また、クエリで抽出したデータを利用して、Redash上にダッシュボードを作成することもできます。 本稿では、そんなRedashの活用方法の1つとして、 スケジューリング機能とキャッシュ機能を利用した簡易的なデータパイプラインを使ってダッシュボードを作成する例をご紹介します。 なお、この記事で扱うRedashの説明はバージョンv1
知っていれば広がるグラフの見方とクエリの書き方のちょっとしたコツ - クックパッド開発者ブログ
こんにちはサービス開発部のエンジニアの鈴木達矢です。 最近サービス開発においてエンジニアだけでなくディレクタがSQLを書く機会＊やBI Tool*1を元に意思決定する機会が増えてきました。クックパッドでもモバイルアプリに新機能を足すなどの各施策前後のKPI比較や施策後の経過を見るためにディレクタやエンジニアがクエリを書いてRedashを用いてグラフ化する光景が日常化しました。 モチベーション この記事に書かれている内容は統計学を学んでいればごく入り口にあたる初歩的なことです。しかしながら、その初歩的な統計を学んでいない人にとっては、ビジュアライズされたデータからその特性をひと目で即座に把握できないことがあったりします。そのような状態ではグラフ付きの資料をゆっくり読む分には良いのですが、例えばミーティングやカンファレンスなどでグラフの意図をすぐに理解して意見を述べるのは難しいです。また、自分
Redash の次にくるのは superset!! - Airbnb 謹製の BI ツールが OSS で - Witch on the Other Shore
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
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