こんにちは。自称 Looker エバンジェリストの id:masutaka26 です。 今日は Spectacles というツールを導入して、Looker インスタンスの健全性を高められた話を紹介します。 Spectacles とは 4 種類のテスト 基本的な振る舞い どのテストを採用し、どのような課題を解決したのか SQL validation Assert validation Content validation LookML validation どのような GitHub Actions にしたのか CI workflow Schedule workflow 落ち穂拾い 作業ブランチのゴミが残ることがある マシンユーザーを作るか作らないか まとめ Spectacles とは Spectacles は Looker のサードパーティ CI ツールです。継続的に各種テストを実行し、Lo
無料トライアルもある3つの主要BIツールを比較しながら、自社に最適なBIツールはどれか、ツール検討時のポイントをご紹介しています。ぜひ、お役立てください！ 無料で使えるBIツールってあるの？ 企業ではさまざまなシステムが活用されています。生産管理システム、会計システム、販売管理システム、在庫管理システム、人事システム、ERP、CRM（顧客管理）、SFA（営業支援）、MA（マーケティング・オートメーション）……。 それぞれのシステム毎に役割が違い、毎日多くのデータが追加されていきます。たとえば売上や経費関係はERP、見込顧客の動向はMA、セールス活動はSFA、リテンションやカスタマーサクセスはCRMといった具合です。すべて合わせると、数TB（テラバイト）を超えるデータを持つ企業もあると言われます。 近年、大きな注目が集まっていますが、無料のツールもあります。無料のツールも含めてBIが広がる背
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いているかを外部の方々に知ってもらうために、職種やテーマ別に行われるドリンクミートアップイベントです。 既に53回目となる今回のテーマは、デ
Elastic Search＋Logstash＋Kibana＋TimelionでRedmineのBIを実現する記事のリンク フューチャアーキテクトさんの記事で、Elastic Search＋Logstash＋Kibana＋TimelionでRedmineのデータマイニングニングを行う記事があったのでメモ。 全てOSSのツールで、RedmineのBIを実現できるのは素晴らしい。 【参考】 マネージャーがうれしいRedmineデータのグラフ表示方法を公開します！！ | Tech Blog - Future Architect マネージャーがうれしいRedmineデータのEVM表示方法を公開します！！ | Tech Blog - Future Architect QLIKVIEWでの分析方法 - Google グループ RedmineのチケットデータをRedmine外部のBIツールで表現するアイ
昨日、Googleデータスタジオのレポート作成数の上限が撤廃され、6個以上でも作成できるようになりました。 参考リンク：Google マーケティング プラットフォーム 日本版 公式ブログ: Google データスタジオを皆様に無料でご提供を開始 この記事を読んだとき「Googleデータスタジオって何？」と思ったのですが、調べてみるとめちゃくちゃ便利なことに気づきました。 Web担当者はこれを駆使すれば、日々の業務の殆ど減らせるんじゃないか？ということで、いろいろいじって使ってみました。 Googleデータスタジオとは？ 接続できるデータ サンプル 作成するデータ データソースを作成する レポートを作成する まとめ Googleデータスタジオとは？ そもそもGoogleデータスタジオとは何なのかというと、Googleのツールで集められる様々なデータを、一箇所のレポートにまとめて表示することが
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは！株式会社LITALICOでエンジニアをしております石田です。 『LITALICO Engineers Advent Calendar 2016』 2日目の記事となります。 1日目は弊社CTOの岸田がサービス開発は9割が失敗する - 5つの診断パターンからみるサービス設計がうまくなるコツ（導入編）としてサービスを開発する際に考慮すべき事が記事でした。 2日目は、実際にサービスをリリースしたあとに、ユーザの行動を分析し改善するための、分析基盤&BIツールをLITALICOはどのように構築しているかを説明します。 サービスを運用す
Amazon QuickSight：【概要】Amazon QuickSightとは何か？ | DevelopersIO
Amazon QuickSight、いよいよGA(一般利用可能)となった事で色々触ってみたい！と思っていらっしゃる方も多いかと思います。利用するにあたって『そもそもAmazon QuickSightって何が出来るんだろう？』という部分はまず始めに抑えておくべきかと思いますので、当エントリではその辺りについて内容をご紹介してみたいと思います。 目次 Amazon QuickSight概要 データ(Data) 対応データソース データの準備 SPICEエンジン 分析(Analyses) ビジュアル(Visuals) ストーリー(Stories) ダッシュボード(Dashboards) 一般的なAmazon QuickSight可視化フロー (Typical Amazon QuickSight Workflow) まとめ Amazon QuickSight概要 Amazon QuickSight
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
