[概論] BIツール導入のポイント - Qiita
前提 複数の企業において、Tableauを主として導入・活用した経験があるため、特定の企業というよりは共通的な経験談になります。 インターネット・広告領域での話が中心です。 経験したシステム規模は、最大で数十人規模の利用は想定していますが、詳細な分析操作を行うヘビーユーザによる同時アクセスは10人ほどを想定しています。 ヘビーユーザとは、データ集計・分析に長けた人で、BIツールをガツガツ使い込む人を指します。 BIツールを導入する前に考えておきたいポイント ※BIツールも、Webサービスやアプリの企画や改善の考え方を流用できます。 BIツールは作って終わりではなく、リリースした後に改善していく。 改善のヒントは、まずは、BIツールの利用状況を可視化すること。 例：Tableau Onlineでの管理者インサイトを利用した利用状況可視化 BIツールを利用するユーザセグメントを設定する。 BI
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[概論]データ分析基盤構築プロジェクトをスムーズに遂行するための知識を整理してみる。 - Qiita
前提 本記事で想定するデータ分析基盤とは、「本番環境とは切り離された、集計・可視化・レポーティングのようなデータ集計・分析をするための基盤」を指します。 知見が更新された場合、随時情報を追加更新していきます。 モチベーション データ分析基盤構築プロジェクトについては情報が少ないので、現時点での知見をまとめておき、この記事を叩き台にさらに良い方法を模索していきたいです。 サマリー 利用用途（ユースケース）は、重要で集計できていないデータを使った集計・分析が出来る状態を提供するのが良いです。活用される可能性が大きくなります。 データ分析基盤を最初に導入するのなら、「BigQueryとCloud Composerの構成」がオススメです。 データの可視化のためのBIツールも最初に展開する場合は、無料かつ無制限アカウントで発行可能な「Google Data Portal」がオススメです。 テーブルの
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