Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? BIをコード管理したくないですか？私はしたいです。 BI as Codeを謳うOSSがあるようなので、Get Startedしてみます。 環境構築 公式ドキュメントを見ると、VSCodeのExtensionを入れて開発することを推奨しているようです。 2.Open the Command Palette (Ctrl/Cmd + Shift + P) and enter Evidence: New Evidence Project 3.Click Start Evidence in the bottom status bar 拡張機能のイ

はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の坂田です。 先日、アメリカ・ラスベガスで、年に一度の大規模イベント「Google Cloud Next'24」が開催されました。 イベントの最大のテーマはやはり「生成 AI」で、生成 AI に関する様々な新しいサービスや機能が発表されました。 その中でも、今回は BigQuery データ キャンバス という BigQuery の新機能をご紹介します。 Next'24 の発表内容をさくっと知りたい方は ↓ をチェック 読んで欲しい人 BigQuery を使ってデータ分析をしている方 生成 AI × データ分析に興味がある方 BigQuery データ キャンバスとは BigQuery データ キャンバスとは、BigQuery データに対して、自然言語（日本語や英語）を使ってデータ分析を行うことができる機能です。 主に以下のような機能

G-gen の神谷です。本記事では、Looker Studio で BigQuery データソースを使う際のコスト最適化について説明します。 はじめに Looker Studio とは 料金体系 BigQuery コストを調べる 料金削減の基本方針 Looker Studio のキャッシュ機能 コンポーネントキャッシュ（造語） 抽出されたデータソース BigQuery のキャッシュ機能 BigQuery のストレージキャッシュ マテリアライズドビュー BI Engine キャッシュ以外の手法 BigQuery Editions パーティショニングとクラスタリング 事前集計とカラム設計 補足 : Looker Studio から BigQuery のパーティションは有効なのか 補足 : API 上限設定 はじめに Looker Studio とは Google Cloud が提供する BI

チーム ワークスペースを使用した大規模なコラボレーション Looker Studio Pro では「自分がオーナー」「チーム ワークスペース」「サンドボックス」という 3 つのワークスペースが利用できます。 Looker Studio Pro の画面 1 つ目の自分がオーナーは、従来の Looker Studio と全く同じ環境として存在しています。そのため、このワークスペースでは Looker Studio Pro の機能が利用できません。 2 つ目のチーム ワークスペースは、Looker Studio Pro ユーザーのみが利用でき、ワークスペースごとにアセットを管理できます。チーム ワークスペースのメンバーであれば、ワークスペース内のアセットに自動的にアクセスできるようになります。 つまりチーム ワークスペースを利用することで、Looker Studio の中にグループが作れるように

※この投稿は米国時間 2023 年 3 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 データドリブンの組織では、共有された定義の不足、ビジネス ロジックの競合、および増え続ける古いデータ抽出に起因する、一貫性のない指標に手を焼くことが少なくありません。その結果、KPI の不一致が発生して、チームは月間アクティブ ユーザー数やパイプラインの拡大といった基本指標に関する見解の相違が生じ、信頼を損なったり、データ文化の育成が脅かされたりします。指標を定義したら、すべての場所で一貫してそれを使用することで、分析情報の取得時間を短縮し、リスクを軽減して、ガバナンス、セキュリティ、コスト管理を改善することが可能です。 10 年前に現在のビジネス インテリジェンス（BI）業界の進化を加速させたインテリジェント エンジン、Looker’s の革新的なセマンティック モデ

この記事では、さまざまなデータソースと接続し、分かりやすい全自動のレポートが作成できる無料のレポート作成ツール「Looker Studio」の使い方をわかりやすく解説します。この記事を参考に、面倒なレポート作業はLooker Studioで自動化し、重要な業務に集中できるようにしましょう。 さらに、インハウスプラスのテンプレートを使えば、あらかじめ出来上がった高品質なテンプレートをベースに必要な部分だけをカスタマイズするだけで良いので、自分で一からレポートを作るよりも遥かに短い時間で高いクオリティのレポートが作成できます。ぜひご利用ください。 今すぐ無料で利用する ＞ ＼　導入社数2,000社突破！　／ Looker Studioをフル活用するならインハウスプラス GA4・Web広告・SNSなど対応媒体36種類以上 初期設定なしで誰でもかんたんレポート自動化！

こんにちはあるいはこんばんは。村山(twitter id:muraweb_net)です。2023年6月末に ユニバーサルアナリティクス が終了し、2023年7月から本格的に GA4 を利用することになりました。慣れないUIに戸惑っている方が多いかもしれません。今回は、 GA4 で利用できるようになったレポート機能である「探索」について紹介します。 モニタリング分析とアドホック分析 モニタリング分析 アドホック分析 GA4 の「レポート」と「探索」 GA4 の「レポート」でのモニタリング分析 GA4 の「探索」でのモニタリング分析とアドホック分析 GA4 の「探索」レポート活用例 自由形式 自由形式でレポートUI内でデータ分析するケース 折れ線グラフ ドーナツグラフ 地図 テーブル 自由形式にてデータエクスポートした後にBIツールで分析するケース GA4 からデータをエクスポートし外部BIツ

はじめに はじめまして。アイデミーのデータエンジニア？の Yuto Shinahara です。 無償 BI サービスのデファクト的存在で、アイデミー社内でも全社のダッシュボードとして活用している Looker Studio。 Web 上でも Looker Studio age↑↑ な記事はたくさん出てきますが、今回は私が1年以上使う中で見えてきたその残念な側面にあえて焦点を当ててみます。 同サービスを利用中、または利用検討中の方への参考情報になれば幸いです。 （とはいえ、表題に記載のとおり、私は Looker Studio 大好きです！！） Looker Studio とは Google 製の無償 BI ツール Google スプレッドシート, Google アナリティクス, Google Cloud のサービス（BigQuery, Cloud SQL for MySQL, GCS, et

はじめに こんにちは！ロッククライミングをこよなく愛する「ぼるたまん」です。 弊社では、BigQueryを利用したデータ活用を幅広く行なっており、私のチームでも毎日のように利用しています。 このデータ活用において重要となってくるのが可視化の方法です。 どんなに素晴らしいデータであってもそれを可視化し、必要としている方々に届かなければ宝の持ち腐れになってしまいます。 可視化のためのBIツールはたくさん存在しますが、その中でも私たちのチームでは最近データポータルを使用することが増えました。 この資料では、データポータルを選定した理由と実際使ってみてハマった落とし穴（＝BigQuery連携で数日で数十万課金してしまった件）について紹介します。 BIツールの選定 弊社ではこれまでレポーティングの方法として以下のサービスを主に使っていました。 それぞれのメリット・デメリットを記載しています。（※これ

Developers.IO 2020 Showcase https://classmethod.jp/m/devio_2020_showcase/ 【概要】 昨今多様なBIツールが世に出ておりますが、クラスメソッドではLookerとTableauを取り扱っています。前職でTableauを社内で…

New Metabase 51: Dashboard improvements, revamped metrics, Databricks driver, and more Read the release announcement

Lightdash instantly turns your dbt project into a full stack BI platform. A powerful developer workflow lets analysts define key metrics, and enable self-serve for everyone else

Analyze governed data, deliver business insights, and build AI-powered applications Build the foundation for responsible data insights with Looker. Leveraging Google’s deep roots and track record of AI-led innovation, Looker delivers the most intelligent BI solution by combining foundational AI, cloud-first infrastructure, industry leading APIs, and our flexible semantic layer.

〜データアナリストのスキルを定義し、評価制度を刷新。データと専門領域の掛け合わせで、組織全体のデータリテラシーを高める、BIチームの作り方とは〜 データの活用から組織を強くする「データアナリスト」の重要性が高まってきている。 恋愛・婚活マッチングサービス「Pairs（ペアーズ）」を運営する株式会社エウレカでは、2015年にデータを専門とするBI（Business Intelligence）チームを立ち上げた。 現在6人のデータアナリストから成る同チームは、全社のあらゆるデータに関する依頼に対応する一方で、ただの「データの何でも屋」にならないことに気をつけているそうだ。 例えば、依頼フォームをテンプレート化して依頼自体の質を上げたり、窓口を統一して会社の戦略に応じた優先順位付けをしたり、といった取り組みを行っている。 また、データを起点として組織を強くするためには、「データ x 〇〇」の掛け

Data Engineering Study #1 の発表資料です。 https://forkwell.connpass.com/event/179786/ 当日の動画はYoutubeで閲覧可能です。 https://www.youtube.com/watch?v=hFYNuuAaiTg …

私は現在従事している会社で、Lookerの導入検討を行っておりました。 様々な理由が重なり導入には至らなかったのですが、これからLookerの導入を目指す方の参考にしていただければ幸いです。 ※これから記載する内容はあくまで個人の見解となります。 Lookerの魅力や発見した経緯については以下の記事をご覧ください。 目次・現状の課題 ・Looker検討の経緯 ・Looker選定の前提条件 ・Lookerの魅力 ・Lookerが広まる世界 現状の課題多くの企業ではTableauなどのセルフサービス型BIを利用しているかと思います。データに詳しくないユーザがカジュアルに使うのであればTableauが一番使いやすいと思います。しかし、全社で利用する場合はどしてもワークブックの乱立と定義がばらばらでメンテナンスができない点が気になります。 私はTableauを使うのであれば、メンテ要員を大量に確保

※クラウド版とパッケージ版の累積社数（2024年2月末） ※日経コンピュータ 2024年9月5日号 顧客満足度調査 2024-2025 データ分析・利活用支援ソフト/サービス部門 1位 ※富士キメラ総研「ソフトウェアビジネス新市場 2024年版」BIツール・2023年度実績を基に、当社独自に推計。ユーザー自身が有用性及び生産性向上のために社内外のデータを集計・分析できるBIツールをオペレーショナルBIツールと定義し、当該企業群のパッケージ及びSaaSの販売金額の合計から当社オペレーショナルBIツール市場における市場シェアを独自に算出。 ※クラウド版とパッケージ版の累積社数（2024年2月末） ※日経コンピュータ 2024年9月5日号 顧客満足度調査 2024-2025 データ分析・利活用支援ソフト/サービス部門 1位 ※富士キメラ総研「ソフトウェアビジネス新市場 2024年版」BIツール・