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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
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 はじめに こんにちは。廣瀬智史 (@satoshihirose) と申します。 Looker の LookML は便利ですよね。LookML はデータモデリングを抽象化してコードによる管理を可能にし、利便性を向上させました。 LookML については Google Cloud の LookMLの紹介 で次のように説明されています。 LookML は SQL データベース内のディメンション、集計、計算、データの関係を記述するための言語です。Looker は LookML で記述されたモデルを使用して、特定のデータベースに対する SQL
BIツールとは、蓄積されたデータを集約し、レポーティング機能により共有・比較・分析などを行い、データを有効活用することができるツールです。企業内でも、このBIツールのデータをチェックすることで、スムーズな意思決定に役立てることができ、最近では、営業部門から経営戦略等のさまざまな分野で活用されています。また、データを自動で分析してくれるため、DXの分野でも年々シェアが高まってきています。ここでは、BIツールの概要から導入メリットを解説した後、無料で使えるオープンソースソフトウェアのBIツールの特徴を比較し、用途や利用者レベルに合ったおすすめの選定ポイントを紹介します。 ＋ 目次 BIツールとは何か？ BIツール導入のメリット データを分かりやすく可視化し、活用しやすい 業務の効率化につながる 課題をリアルタイムに把握し、迅速な意思決定ができる BIツール導入のデメリット コストがかかる どの
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
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
気にはなってるけど触ってないビッグデータ系のツール・サービスを触る Advent Calendar 2022の#9です。 Evidenceとは MarkdownにSQLクエリやグラフの設定を記載し、レポート用の静的なHTMLドキュメントを作成するツールです。 デモ画面を見ていただくと、作成できるレポートのイメージがしやすいと思います。 この方法（コードでレポートを定義、静的なHTMLドキュメントを作成）により、 ソースコードと同じように、バージョン管理やレビュー SQLクエリの結果を利用した、レポートの動的な制御（テンプレート） 色々な場所への埋め込みがしやすい などのご利益がありそうです。 （Evidence公式サイトより抜粋） インストール・プロジェクトの初期化 プロジェクトを設定するディレクトリで、npx degit evidence-dev/templateコマンドを実行します。
業務の中にデータ分析を導入し、データドリブンな意思決定を行う企業が増えつつある。BI（ビジネスインテリジェンス）ツールや帳票管理ツールを提供するウイングアーク１ｓｔ（東京都港区）の調査によると、半数以上の企業がデータ活用に注力していると答えたという。一方、一部では分析に時間をかけすぎてしまう「分析疲弊」に陥っていると答える声も上がった。 同社の執行役員でData Empowerment事業の事業部長を務める大澤重雄さんは「データを分析できても活用にまでつなげることが難しく、属人的に行うことで分析疲弊を起こしやすい傾向がある」と指摘する。なぜ分析疲労は起きてしまうのか。また、その改善方法はあるのか。大澤さんに話を聞いた。
Google、BIツールのLooker Studioのグラフからプレゼンテーション用スライドを自動的に生成する「Gemini in Looker」の新機能プレビュー公開
Google、BIツールのLooker Studioのグラフからプレゼンテーション用スライドを自動的に生成する「Gemini in Looker」の新機能プレビュー公開 Googleは、同社の最新生成AIであるGeminiをBIツールと統合した「Gemini in Looker」として、Looker Studio ProのグラフからGoogle Slidesのスライドを自動的に生成する新機能のプレビュー公開を発表しました。 Looker Studioは、Google SheetsやBigQuery、Cloud SQLやGoogle AnalyticsといったGoogleが提供するデータソースだけでなく、Amazon RedshiftやMicrosoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL、SnowflakeなどのデータベースやFacebook Ads、LinkedIn
デジタル庁や総務省などで構成されるISMAP運営委員会は10月30日、米Googleが提供するBI（ビジネスインテリジェンス）ツールの「Looker」を、政府のクラウドサービス認定制度「政府情報システムのためのセキュリティ評価制度」（ISMAP）のリストに登録した。同サービスは今後、政府調達の対象になる。 Lookerは、内部にデータを持たず、都度データウェアハウスにアクセスすることで、常に最新のデータを可視化できる点などが特徴のBIツール。もともとは同名の米国企業が提供していたが、Googleが2019年に買収。以降はGoogleがクラウドサービスの一つとして提供している。 ISMAPは、情報処理推進機構（IPA）などが民間のクラウドサービスの情報セキュリティ対策などを評価し、“政府認定クラウド”として登録する制度。各省庁は原則としてISMAPに登録された中からクラウドサービスを調達する
【随時更新】BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールを学びたい初心者にとって、最適なサービスとして知られるデータポータル（旧データスタジオ）の使い方を連載記事として公開中。ここでは第1回からの記事一覧を掲載しています。 注目のBIツールで「できること」と「使い方」を学ぶ 予算と売上、Webサイトのアクセス状況、ネット広告のパフォーマンス、CRMなどのツールが出力する情報......。日々、PCを使って仕事をしているビジネスパーソンにとって、今や「データ」に触れない日はないと言ってもいいでしょう。 そのような中、近年注目を集めているのが「BI（ビジネス・インテリジェンス）ツール」です。大量のデータをグラフなどの形で「視覚化」することで、そこに隠れている事実を人間が読み取れるようにするBIツールは、まさにExcelやPowerPointのように、ビジネスの必需品となっていくことが予想されていま
BIツールでダッシュボードを構築する正しい手順とは
運用型広告 注目記事Pick Up：2024年2月によく読まれた記事をまとめて紹介- 2024年3月28日 フェディバースとは？スレッズを中心としたソーシャル連合体は実現するか- 2024年3月22日 Microsoft 広告 アカウントマネージャーに聞く第17回：Microsoft 広告、PMAX がすべての市場で提供開始（3月アップデート）- 2024年3月22日 Criteo、インティメート・マージャーの共通IDソリューション「IM-UID」と連携- 2024年3月22日 Googleの決算書をわかりやすく解説：2023年4Q 過去最高売上を記録！ 知っておくべきポイントは？- 2024年3月1日 BIツールのダッシュボードは、正しい手順を踏まないで構築すると、使用されない価値のないものになる可能性があります。本コラムではそれを防ぐためのダッシュボードをBIツールで構築する正しい手順
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 Quaryというエンジニア向けのBIツールが気になったので使ってみました。 GitHub - quarylabs/quary: Open-source BI for engineers VSCodeの拡張機能やCLIが準備されており、以下のことができます。 データベースへの接続 dbtに類似した機能 sqlファイルとしてmodelを記述可能、schemaもyamlファイルで記述可能 schemaはGUIで操作もでき、リネージも表示可能 また簡単なグラフなどもyamlファイルで管理可能 対応ソースはBigQueryやSnowflakeなどとなっていますので、今回はBigQueryで試してみようと思います。 BigQuery側の準備 前準備として、以下のページにある ml-latest-small.z
GoogleのBIツール、LookerとLooker Studioを比較してみた - G-gen Tech Blog
こんにちは、G-genの開原です。当記事では Google Cloud が提供する Looker と Looker Studio (旧称データポータル) という2つのデータ可視化サービスの特徴についてご紹介した上で、選定のポイントを解説します。 Looker とは？ Looker Studio とは？ データ分析における課題 Looker の特徴 データのアップロード不要 LookML によるデータの一元管理 豊富な業務連携 Looker Studio の特徴 無料で魅力的なダッシュボード 簡単・すぐに始められる手軽さ 多様なデータソース 機能比較と選定基準 機能比較 選定基準 追加情報 Looker Studio Pro Looker Modeler ハンズオンセミナー Looker とは？ Looker は Google Cloud が提供する次世代型の「データプラットフォーム製品」で
2022人気BIツール10選比較！比較表・無料トライアルあり～BIツールおすすめ 最終更新日:2022-6-2 本文では以下の課題の解決策をご提示します。 きちんとした基準でBIツールを比較し、参考ランキングを提示してほしい。自社にあったツールを探している。BIツールのシェアやBI市場の動向などの情報がほうしい。BIツール 比較・評価・導入するときのポイントや選定法が知りたい。BIツールおすすめランキングがほしい。 わが国において、各業界でのDXの推進が重要な課題となっています。各業界がDXの重要性を認識しているにもかかわらず、大部分の企業がDXを推進できる生産力と経営管理のデジタル思考能力が不足しているのが現状です。 またデジタル化の基盤ともいえる、会社の財産であるデータがたくさん蓄積してきましたものの、なかなか活用できていないという企業も多いのではないでしょうか。 そこでBIツールの出
「DWH・BIツールのこれまでとこれから」Data Engineering Study #1イベントレポート | trocco®(トロッコ)
データ基盤人材への需要が年々増えていることからも、企業のデータ活用はより注目を集めています。しかしゆずたそ氏によると、そこには「そもそもどのような基盤を作ればいいのか分からない」「基盤を作ったのに全然使われない」という2つの落とし穴があるそうです。そこで、実際に使われるデータ基盤の構築について、「使われるデータ基盤」構築の勘所を学ぶことをゴールに「なぜ作るのか（Why）」「どんな要素が必要なのか（What）」「どのように実現するのか（How）」の3つに分けて語られました。 ゆずたそ氏：「まずなぜ作るのか、この答えの1つは『お客様』のためです。特にレコメンドやAI活用が増えていく中でデータを活用すること自体が顧客の価値提供になっていきます。もう1つは『現場で働く人』のためです。しっかりとデータを見ながら現場の改善活動によって、業務が磨かれていきます。そして『経営』のためです。しっかり会社全体
dbtで作成したデータモデルをそのまま可視化に使えるBIツール「Lightdash」を使ってみた | DevelopersIO
大阪オフィスの玉井です。 今回は、dbtにネイティブ対応しているBIツールを紹介します。 Lightdashとは 名前の通り、ライトなBIツールなのですが、接続先がDWHではなく、dbtプロジェクトなのが特徴です。 dbtを使う理由の1つに、BIツールで分析しやすいデータを用意する、というものがあると思います。普通は、dbtを通してDWH上にできたテーブルやビューを、別途BIツールで接続して利用します。しかし、Lightdashは、DWHを介すのではなく、直接dbtのコードを利用して可視化を行います（裏側としては、dbtのコードを利用して、dbtの後ろにあるDWHにクエリを実行するようになっています）。 やってみた 今回はローカルで試します。OSSなので無料です（有料版については後述）。 環境 macOS 11.5.2 dbt CLI 0.20.1 docker 20.10.8 dbtを接
データ分析基盤がほしいと思ったことはありませんか？データ分析はデータサイエンティストの方がやるんでしょ..?自分はエクセルで十分、と思っている方もいるかと思いますが、想像よりも簡単に使用することができます。 今回はデータ分析に用いるbusiness intellgence （BI）ツールであるRedashを用いてデータ分析の基礎について学び、実際にダッシュボードを作ってみたいと思います。Redashはオープンソースのツールでありローカル環境で無料で使うことができます。 BIツールは使いこなすことができればExcelで分析するよりはるかに便利なツールとなります。この機会に是非マスターしていきましょう。
2019年6月10日、米Salesforceは、ビッグデータ分析をはじめとするBIツール（ビジネスインテリジェンスツール）を扱う米Tableau Softwareを買収することを発表しました。*Tableau（タブロー）とは、簡単にデータ分析を行い、それをビジュアライズするBIツールのこと。*アメリカではマーケターにメジャーなツールとして利用されているそうです。 そこで、日本でもこれからますます需要が高まると思われるTableauについて、導入支援を行っている株式会社プリンシプルのCOO 中村研太氏にTableauはどういうものなのか、導入するメリットなどを伺いました。 プロフィール 株式会社プリンシプル COO 中村研太氏 京都大学理学部卒業。人材業界の企業にてマーケターとして勤務後、2013年より株式会社プリンシプルに参画。SEO/PPCなどのマーケティング施策のパフォーマンス改善にて
「Tableau等のBIツールよりも使いやすいぜ！」を自負するオープンソースのRATHを使ってみる｜hima2b4
PyGWalker だけでも驚くほどすごい！のですが、これだけにとどまらず、オンライン上でも 多次元データの可視化や探索的データ分析（EDA）の自動実行ができる RATH というツールを、同じ作者が公開されていることを知りました。 これまでチマチマとグラフ化していたのは何だったんだ・・・と嘆くのはやめ、とにかくどんなものかみようという記事です。 RATH動作画面 https://docs.kanaries.net/jp/rath/tutorials/mega-auto-data-exploration より RATHってどんなツール？ RATH は、かなりできることが多く、何であるかを表現するのは簡単ではありませんが、公式 では『探索的データ分析のための次世代拡張アナリティクスエンジン』とされています。 RATHは、次世代の自動化された探索的データ分析（Autoamted Explorat
こんにちは。システム部の野町です！ 今日は社内から「Tableauについてもっと知りたいです！」というご要望の声があったので、わたしが普段使っている「Tableau」というBIツールについてご紹介していきます。 BIツールとは？ BIツールとは「ビジネスインテリジェンスツール」の略です。ビジネス・インテリジェンスとは、企業に蓄積された膨大なデータを分析し、企業の意思決定に役立てることです。 弊社では、主に弊社で提供している「Market Observer（※以下MO）」というサービスから得られるデータを分析するために使用しています。 MOはネットリサーチの複数のプロセス(サンプリング→アンケート作成→データ収集→データチェック→集計・分析)を1つのツール上で簡単に操作・実行できるインターネット調査プラットフォームです。 このMOを様々な国や地域で、様々なパネル(※モニターサイトやポイントサ
BIツール大全 BIツールの歴史
Unravel the history of BI tools from the first generation to the third generation. We will also consider the upcoming trends. Looker Qlik sense Tableau PowerBI and more
dbt特化型BIツール『Lightdash』を Cloud Run x Cloud SQL でホスティングしてみた - Qiita
リポジトリの準備 今回は公式が公開しているCloud Runで動かす用のリポジトリを利用していきます。 また、Private リポジトリで作成したかったため、下記手順を踏みました。 git clone --bare git@github.com:lightdash/lightdash-production-example.git cd lightdash-production-example.git # private リポジトリで空の lightdash-cloud-run-sql リポジトリを作成 git push --mirror git@github.com:{{ 自身のGithubアカウント }}/lightdash-cloud-run-sql.git cd ../ rm -rf lightdash-production-example.git lighdash-entrypoi
Data Engineering Study #1「DWH・BIツールのこれまでとこれから」 (2020/07/15 19:30〜)
参加方法 今回のオンライン勉強会は YouTube Live を使用してライブ配信いたします。 また、コメントや感想は Twitter、講演内容に関する質問は Slido へお願いいたします。 下記、各種URLよりご参加くださいませ！ ▍イベント視聴用 YouTube Live URL - https://youtu.be/hFYNuuAaiTg ▍質疑応答用 Slido URL - https://sli.do/DataEngineeringStudy ▍ギフト券プレゼントキャンペーン参加用Tweetリンク - https://twitter.com/intent/tweet?hashtags=DataEngineeringStudy,今一番気になっているDWH・BIツール ライブ配信終了後、アーカイブ動画の公開を予定しております。 当日の開催時間にライブ参加できない方も、こちらのページ
MetricsファーストなSemantic Layer時代のBIツール「Steep」を試してみた | DevelopersIO
さがらです。 昨今、事前に各種指標のロジックをMetricsとして定義しておき、その定義したMetricsを外部のBIツールやAPIを用いて参照できる仕組みや機能が出てきています。この仕組みや機能が「Semantic Layer」と呼ばれ、具体的な製品名としては、Looker、dbt Semantic Layer、Cubeが該当します。 そして、このSemantic Layerを活用することに特化したBIツールとして「Steep」という製品があります。 今回このSteepを試してみたので、その内容をまとめてみます。 Steepとは Steepは、2021年にJohan Baltzar氏とNino Höglund氏によってストックホルムで設立された企業です。 そして、2022年10月にpre-seedラウンドでの100万ユーロの調達と共に、企業名と同じプロダクトであるSteepを発表・公開し
PayPayのデータ分析基盤を支える専門組織が語る、開発体制とDWH/BIツール技術とは - TECH PLAY Magazine
登録ユーザー数5000万人、決済回数は36億回を超える「PayPay」。モバイルペイメント機能だけでなく、多機能なサービスを統合するスーパーアプリであり、日々大量のデータが蓄積されている。その膨大なデータセットにおけるデータ活用においては、どのように問題解決しているのか。全社データ分析基盤の開発・管理を行う専門組織である「データマネジメント部」が取り組んできた課題やDWHとBIツールを活用した解決策を語ってくれた。 PayPayデータ基盤チーム立ち上げと役割・運営について PayPay株式会社 コーポレート統括本部 システム本部データマネジメント部 部長 三重野 嵩之氏 まず、登壇したのはデータマネジメント部 部長の三重野嵩之氏。三重野氏は建設コンサルタントを1年半、北海道・札幌でSESを1年半、SIでソフトウェアエンジニアを約6年経験。このSIで小売企業向けのデータ分析基盤を構築した。そ
前提 本記事では、BIツール導入の際に考慮した方が良いポイント（比較軸）を紹介します。 投稿者が業務で実際に使っており、お手頃価格で導入可能という観点で、以下３つのBIツールに比較軸を当てはめてみて、各々のユースケースを考えます。 Tableau GoogleDataPortal Redash (※比較軸とBIツールの対応表は細かいので最後の章にしました。) (※他のBIツールも、使用次第追加していきたいと思います。個人的にLookerは試してみたいものの。。。) モチベーション BIツール導入に良く関わるので、BIツールを完全に理解した！時点での知見を整理しておきたい。 BIツール導入に関する議論に向けて、自分の考えをまとめておきたい。 特に、直近の「2020/2/20に#1 BIツール徹底討論」など。 内容 用語集（一部のみ） 登場人物 一般ユーザ 一般ユーザは、作成されたダッシュボー
![[各論]BIツール導入のための比較軸をまとめてみた。 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fb63c3709a3dbc121f2275ae2ed40f7e1844c8b0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU1JTkwJTg0JUU4JUFCJTk2JTVEQkklRTMlODMlODQlRTMlODMlQkMlRTMlODMlQUIlRTUlQjAlOEUlRTUlODUlQTUlRTMlODElQUUlRTMlODElOUYlRTMlODIlODElRTMlODElQUUlRTYlQUYlOTQlRTglQkMlODMlRTglQkIlQjglRTMlODIlOTIlRTMlODElQkUlRTMlODElQTglRTMlODIlODElRTMlODElQTYlRTMlODElQkYlRTMlODElOUYlRTMlODAlODImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWUzZWVlYTBhNGI0OGUwNDE0ZTU1MjVjNWJiYjA4NGYx%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0b21vX3dpbGwmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTE1ZGEyNGRiYjk1YzY1YjU4YmZkOWEwN2U2ZmE2OTNk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1befcc05467a01b8f0eb5f9ba84ecf34)
初めてBIツールを使った時に混乱したのが「ディメンション」と「メジャー」の違いでした。 ここでは簡単にその違いや考え方を解説しようと思います。 名称 Tableauでは「ディメンション」と「メジャー」と呼びます。 PowerBIでは「列」と「メジャー」と呼びます。 Lookerでは「ディメンション」と「指標（metrics）」と呼びます。 呼び方は違えど、どれも同じ内容を指しています。 サンプルデータ 下記の年度・都市・商品別売上データを元に解説します。 Excelのグラフ Excelはテーブルのデータをそのまま１対１にプロットしてグラフを描きます。 Excelの集計グラフ 年度や都市などで合計した値のグラフを描きたい時があります。 Excelではそういったグラフはそのままでは作成できず、一旦ピボットテーブルで集計してから、そのピボットテーブルの値でグラフを描きます。 BIツールのグラフ
「BI」および「BIツール」という言葉を、ビジネスにおいて見聞きする機会が増えています。本コンテンツでは無料で使えるBIツール「Googleデータポータル」（旧データスタジオ）の使い方を通して、データの視覚化と分析の具体的な方法を解説していきます。 本コンテンツでは、無料で使えるBIツール「Googleデータポータル」（旧：Googleデータスタジオ）の使い方を連載形式で解説していきます。隔週ペースで更新予定。 あらゆる業界に浸透する「BI」 ビジネスの現場において、「BI」（ビーアイ）という言葉を見聞きする機会が増えてきました。BIは「Business Intelligence」の略で、Wikipediaでは以下のように説明されています。 ビジネスインテリジェンス（英: Business Intelligence、BI）は、経営・会計・情報処理などの用語で、企業などの組織のデータを、収集
単語だけではわかりにくいので、画面の中でどこを指しているのか詳細を説明します。 Tableau 取り込んだデータ データを取り込んだものは「データソース」です。 １つのグラフと複数グラフをまとめたもの 一つのグラフは「シート」（下図の青い枠）で、それを複数まとめて配置したものが「ダッシュボード」（下図の赤い枠）です。 公開する単位＆公開すること 作ったグラフをまとめて公開すると、「ワークブック」になり、 公開することを「パブリッシュ」と呼びます。 （Tableauの場合は、データソースを公開することもできます。） ちなみにですが、ローカルに保存した場合、「ワークブック」を保存となります。 分析軸、数値項目 データ列の先頭に青と緑でAbcとかカレンダーのようなマークがあります。青がディメンション、緑がメジャーです。 青は分析軸になるもの、緑はデータを集計（合計したり平均したり）するものになり
データマートの民主化を目指して〜BIツール・Salesforceとの連携、セキュリティと利活用のバランスをいかにとるか〜 - freee Developers Hub
freeeでデータエンジニアをしている島袋（@KSKSKSKS2）です。 freeeのデータ基盤チームでは、データマートを作成、管理するための仕組みを自作しているのですが、データマートを起点としてさらにfreee社内でデータの活用が進むことを目指して、前四半期にいくつか機能追加を行いました。 データマートとは、データ基盤上に集計済みのデータをテーブルとして置いておくことにより、よく使われるデータを再利用しやすくしたものです。freeeでは、BIツールでの集計結果の可視化用途などで主に利用しています。 この記事では、新たに3つ追加したデータマートの機能追加として、どういうものを作ったのか、どのような狙いで作ったのかを、ご紹介したいと思います。 freeeでのデータマート作成環境 BIツールからデータマートを作成できる機能 なぜ作ったのか どんな機能か データマート化したテーブルをSalesf
BIツールとETL
talend Alteryx Fivetran Xplenty Cdata sync BQ DataTransferService Denodo BigQuery trocco dataspider DMX
[レポート] BIツールカジュアル座談会 ~Lookerの集い~ #bilabo | DevelopersIO
2020年12月10日、「BIツール研究所」という"すべてのBIツールを扱うユーザーが交流・情報交換をするためのコミュニティ"によるイベント「BIツールカジュアル座談会 ~Lookerの集い~」が開催されていました。Lookerを扱っている弊社としては興味深いテーマのイベントでしたので参加(聴講)してきました。 当エントリではその内容についてイベントレポートの形でお届けします。 目次 登壇者 イベント関連リソース イベントレポート 1.製品の特徴を客観的に整理 2.環境要因に対するメリット・デメリットの紹介 3.専門家が熱く推すポイントの紹介 4.それLookerでできます！ まとめ 登壇者 この日イベントに登壇されたユーザーの皆様の情報は以下の通りです。 司会：前側 将氏(@willanalysts、オープンエイト) 登壇者 佐々木 江亜氏(@0610Esa、マネーフォワード 分析推進室
![[レポート] BIツールカジュアル座談会 ~Lookerの集い~ #bilabo | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/126e9836addd5646c3a0048a3636c6cd49d57a7c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F06%2Flooker-in-google_1200x630.png)
スマキャンが新データ分析基盤のBIツールにLookerを選んだ理由 - SMARTCAMP Engineer Blog
こんにちは！スマートキャンプエンジニアの井上（エース）です！ 皆さんは自社プロダクトに対してどのようにデータ分析をされていますか？ データ分析基盤は構築されているものの、少なからず課題を抱えている企業も多いかと思います。 今回は弊社のBOXIL SaaSに新しいデータ分析基盤を導入することになったので、その背景や導入にあたって課題だったこと、その対策などを書いていこうと思います。同じようにデータ分析基盤を導入しようとしている方の参考になれば幸いです。 元の基盤の課題 クエリの乱立とデータ定義のバラつき クエリ作成依頼についてのエンジニアの対応コストが高い データ分析ツールの統一 パフォーマンス 新しいデータ分析（BI）ツールに求められたもの Lookerの選定理由 LookMLによる統一的な管理 ドキュメントの充実度 プルリクベースでの開発 実際のアーキテクチャの紹介 導入にあたって課題だ
プロダクトチームの管理をやることになったので情報をドシドシBIツールに載せてみた ｜SHIFT Group 技術ブログ
はじめに皆さん、こんにちは。SHIFT サービス改革部の森川です。 3月から開発チームのマネージメントポジションとなりました。 テスト管理ツールの"CAT"や、テスト設計を支援するツール"TD（TEST DESIGNER)"などの社内外問わず広範にご利用いただいているツールの開発部署で日々マネージメントに奔走しております。 管理職といえば、チームの皆さんが頑張った成果を数字にまとめて、上層部に素早く伝えるのが、一つの重要な責務ですよね。 報告は可視化と透明化が肝心、ということでBIツールを導入してみました。 やったこと以下の3つの情報を、1つのBIツールに一元的にまとめてダッシュボードを作って可視化しました。 売上・商談情報のBI化 製品利用状況のBI化 エンジニア生産力のBI化 まだ道半ばのものもありますが、形にはなってきているので、言語化＆公開してみることにします。 こういうのは完成を
OSSのBIツールおすすめ7種を徹底比較！メリット・デメリット、ツールの上手な選び方など詳しく解説 | Databeat Marketing Magazine
BIツールにはさまざまなものがありますが、今回こちらの記事でピックアップするのはOSSのBIツールです。OSSのBIツールは、自由度の高いカスタマイズやコストをかけずに利用できるなど、多くのメリットがあります。 一方で、導入するには一定の知識や技術が必要なため、やや導入のハードルが高いといった一面もあります。このような特徴を踏まえて、OSSのBIツールについて詳しく解説していきます。 まずは押えておきたい「OSSのBIツール」の基礎知識 まずはBIツールの代表的な機能やOSSの特徴など、「OSSのBIツール」に関する基礎知識を押えていきましょう。 BIツールとは？ BI（ビジネスインテリジェンス）ツールとは、企業に蓄積されたデータの可視化やレポーティングを行うためのツールです。ドラッグ＆ドロップベースの直感的な操作性を特徴としており、データソースと連携させれば、現場のユーザーが自在にデータ
HOME / DXのあるべき姿を考える / 話題のBIツール「Looker」とは？その特徴や活用事例を解など導入検討に必要な情報を紹介 データ分析を早い段階で取り入れてきた、国内の企業からも注目を集めている「Looker(ルッカー)」。数あるBIツールの中でも比較的知名度が高く、Lookerという名前を耳にしたことがある人も多いのではないのでしょうか。 今回は、BIツールの導入を検討中の人やLookerの導入を検討している人に向けて、Lookerの特徴や活用事例などをご紹介します。ぜひ、比較の材料にしてみてください。 次世代プラットフォーム「Looker（ルッカー）」とは まずは、「Looker（ルッカー）とは何か？」という、基本的なところから解説していきましょう。 Looker はGoogleが提供するBIサービス Lookerは2013年、アメリカのカリフォルニア州にてその歴史がスター
BIツールとDWHの役割分担
ポイントは、DWHで集計しすぎないことです。特定の案件に特化したサマリーテーブルを作ってしまうと、転用が効かず、数ヶ月で使われなくなってしまうことが多いです。 適度な粒度の集計にとどめておき、また別の分析をしたくなった場合でも、同じテーブルを再利用することでレポートが作成できるようにします。 これらの各パートごとに、適度な粒度とは何か？DWHでどこまで集計しておくのか？といった疑問に答えつつ、以下に詳細を記載しています。 例として、下記のデータパイプラインを元にします。 カラム名の変更/単純変換/数値の計算 raw_table --> dimention_table に該当する部分です。 分析の要件は、商品カテゴリ毎だったり、ユーザー種別ごとだったり、様々です。今回作る分析用のデータマートは。それらの情報をまとめて１つのテーブルから分析できるようにしたいと思います。 しかし、それらの ra
[2024.1新機能]TableauもとうとうMetricsファーストなBIツールに！？データを用いた指標をMetricsとして定義し分析を行えるTableau Pulseを試してみた | DevelopersIO
[2024.1新機能]TableauもとうとうMetricsファーストなBIツールに！？データを用いた指標をMetricsとして定義し分析を行えるTableau Pulseを試してみた さがらです。 先日Tableauの2024.1がリリースされました！ 2024.1のリリースに併せて、Tableau CloudでTableau Pulseが使用できるようになりました。そこで早速Tableau Pulseを試してみたので、その内容を本記事でまとめてみます。 Tableau Pulseとは Tableau Pulseですが、売上や利益などデータを用いた指標を「Metrics」として定義し、各ユーザーがそのMetricsの動きをウォッチ出来る機能となります。 Tableau Pulseの公式ドキュメントは以下になるので、こちらも併せてご覧ください。 事前準備：検証に使用するデータ 今回検証に使
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OSSのBIツール「Metabase」の使い方
更新履歴 2021年3月19日: 初回投稿 2021年3月20日: 【随時更新】Tips に下記内容を追加 - Jarファイルによる実行 - APIの活用 2021年5月3日: Jarファイルによる実行 を更新(nohup → サービス化に内容変更) 概要 Metabaseは自分でホストすることを厭わなければ無料で使うことができるオープンソースのBIツールです。 2021年3月19日現在、データソースはDBMSに限られるという欠点はありますが、接続したデータソース内のデータから上の画像のようなダッシュボードを簡単に作成することができます。 なお有名なOSSのBIツールにはRedashというものもあります。 こちらはデータベースだけでなく Googleスプレッドシート Salesforce などもデータソースにすることができるのですが、Redashを使用するにはSQLを使用できることという前
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