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従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス(以下UA)のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました(※(注記))。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス(以下GA4)へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※(注記) Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
みらい まる見え政治資金について本プロジェクトは、チームみらいによって政治資金の透明化を目的に開発されたオープンソースソフトウェアです。決済データは、クレジットカード、デビットカード、銀行口座を通じて収集され、現状不定期で更新されています。すでにオープンソースでこちらのGitHubにて無償公開中であり、政党や所属を問わず利用可能な形で提供しております。開発コミュニティにご興味のある方はこちらのSlackをご覧ください。 データの出典本サイトに含まれる政治資金収支データは、政党「チームみらい」並びに党首・安野貴博の政治団体である「デジタル民主主義を考える会」の収支を整理したもので、結党した2025年5月以降の仕訳けが完了した収支を掲載しています。なお収支データには、政治資金規制法で定義された政治活動に使うお金である「政治資金」と、公職選挙法で定義された選挙運動に使うお金である「選挙資金」の双
なぜいらないダッシュボードを作らないようにしなければならないのかいらないダッシュボードとは、作っても見返りがないか、見返りがあっても非常に少ないダッシュボードのことである。作っても最初から誰も見ていないのは論外であるが、そうでなくてもいらないダッシュボードがたくさんある。 作ったが最初だけで今は誰も見ていない 意思決定の役に立たない 作るのにとても手間がかかる 維持管理にコストがかかりすぎる いらないダッシュボードは作るのにリソースが必要になる。放っておけば邪魔になるので維持管理も必要だし、いらなくなったら後で削除すればいいと思ってもコミュニケーションの手間がかかる。 そしてこのいらないダッシュボードに費やした時間は何の価値も生まず、他にやるべきことに使えた時間を奪う。従って「いらないダッシュボードは作らない」に勝ることは無い。 ではどうしたらいらないダッシュボードを作らないようにできるの
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この記事はなに? 構成・実装 育児記録 室内の温湿度 現在の天気 ダッシュボード 取得情報のデータベースへの格納 ダッシュボードに何を掲出すべきか? まとめ 参考 この記事はなに? 以下の育児支援ダッシュボードの構築ポストに触発され、自分もダッシュボートを作ってみました。 我が家の最終形態こんな 日中妻が試す→不満・希望を夕方俺に伝達→夜俺が治すみたいなサイクルを2週間回した後の図 pic.twitter.com/PHYRx7m1MS— Dr.10(どく・とぉと読んでください) (@Dr10_TakeHiro) 2023年10月2日 現時点で、自分が作ったダッシュボードは以下のようになっています。 育児支援ダッシュボード この記事では、上記の育児支援ダッシュボードを支える技術について解説します。 構成・実装 ダッシュボードには大きく分けて以下の3つの項目を載せています。 育児記録:「ぴよロ
Google Search Console(以降、Search Console:サーチコンソール)は便利なツールではあるものの、なかなかそのデータを活用しきれていない、活用したいがデータの加工などがやりにくいという悩みをよく聞く。SEOの分析、モニタリングツールの「Amethyst(アメジスト)」を提供するJADEの郡山 亮 氏が「Web担当者Forum ミーティング 2023 秋」に登壇。 無料ツール「Looker Studio(ルッカースタジオ)」を使ってSearch Consoleのデータを徹底活用し、現場で使われる、定点モニタリングしやすいダッシュボードをつくる方法を紹介した。 Search Consoleの扱いづらさをカバーするLooker StudioSearch Consoleはさまざまなことができるツールだが、今回は検索パフォーマンスの検索結果レポートに絞って紹介した。Se
こんにちは、新規プロダクトの開発をしています、a2 (@A2hiro_tim )です。 昨日、開発してきたプロダクトについて、正式リリースを発表させていただきました 🎉 prtimes.jp employee.kaminashi.jp さて、新規プロダクトの立ち上げは、技術選定や運用ツールの自由度が高く、どの監視ツールを使うか、選択に迷うこともあると思います。 我々のチームでは複数ツールの使用経験はあるものの、特定のツールの導入経験や深い知見があるメンバーはいなかったので、フラットに比較検討し、 Amazon CloudWatch の利用から始めてみよう、と意思決定しました。 主な選定理由は、 AWS エコシステムの中で完結できるため、Terraform Cloud などの既存の設定を流用できて新しく覚えることが少ない、AWS 上でコストを一元管理できる、等のメリットがある。 サービス開
ホーム資料ダッシュボードデザインの実践ガイドブックとチャート・コンポーネントライブラリ(ベータ版) ダッシュボードデザインの実践ガイドブックとチャート・コンポーネントライブラリ(ベータ版) 更新情報2025年2月19日 ダッシュボードデザインの実践ガイドブックの一部誤字を修正しましたデジタル庁は、ダッシュボード開発において品質向上、および設計の効率化に貢献するため、実践ガイドブックとダッシュボード開発ツールのPowerBIのチャート・コンポーネントライブラリを公開します。 資料のダウンロードから取得してください。 公開の目的デジタル庁は、データと根拠に基づいた政策判断・効果の可視化を日本政府内で推進を先導する役割を担っています。その役割の一端を担い、行政や公共機関、民間企業などに従事する方が、わかりやすいダッシュボードを効率的に開発できるように、実践ガイドブック等を提供しています。データを
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。 ご興味のある方は、ぜひご応募ください。 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 ク
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サービスを運用していく上でメンバーに数字感を身に付けてもらったり、リリースした機能の利用状況、狙い通り正常に動作しているかを把握してもらったりすることはとても大事です。 同じオフィスにいる場合には、常時モニタに表示するなど工夫が可能ですが、リモートワーク下においてはそれも困難になりました*1。 これにまつわる、いくつかの課題を解決するためにGoogle Data Studio *2の任意のページのスクリーンショットを定期的にSlackに投稿するGoogle Apps Scriptを書きました。 利用開始する前にはSlack側でAppを作成したりそれなりに準備が必要なのですが、一度設定したら、あとは手がかからなくなるので、費用対効果はいいと思います。 詳しい導入方法などは下記を参照してください。 https://github.com/airreader/datastudio-2-slack
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
こんにちは。MackerelチームにおいてCRE(Customer Reliability Engineer)をしているid:syou6162です。主にカスタマーサクセスを支えるデータ基盤の構築や、データ分析を担当しています。 最近、はてな社内のさまざまなチームでデータ活用が進んでいます。しかし、そういったデータ活用の知見は、それぞれのチーム内でとどまってしまいがちです。この記事では、チームを横断したデータ活用を推進するため、昨年の秋から開催している「突撃! 隣のダッシュボード」という会の企画を紹介します。 データ活用についてラフに議論できる場所 ダッシュボードの事例:種類といくつかの観点 ダッシュボードの設計という観点から ダッシュボードの作成という観点から ダッシュボードの活用という観点から ダッシュボードの育て方 データ活用の課題感と解決に向けた動き データ活用の3つの壁とメンバー固
React components to build charts and dashboardsReact components to build dashboards35+ fully open-source, accessible components for dashboards and charts. Built with React, Tailwind CSS and Radix UI.35+ fully open-source, accessible components for dashboards and charts. Built with React, Tailwind CSS and Radix UI.
前提 ミドルウェアのログ可視化 ログサイズは全体で 1 TB 未満 ログは jsonl で出力される まとめ 非同期での可視化 オフラインでの可視化 低コスト DuckDB とは こちらをどうぞ。 DuckDB雑紹介(1.1対応版)@DuckDB座談会 - Speaker Deck サンプル とりあえず動くのが見たい人用です。ソースコードも公開してます。 DuckDB-Wasm + Parquet + S3-compatible object storage + OPFS S3 から Parquet ファイルを fetch して DuckDB-Wasm への登録 OPFS へ Parquet ファイルの保存 OPFS から Parquet ファイルの読み込み DuckDB-Wasm へ登録 SAMPLE 1 の出力 SAMPLE 1 での検索 SAMPLE 1 での Parquet ファイ
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。
アドプラットフォーム事業部 アドプロダクト部 データチームでアナリティクスエンジニアをしているucchi-です。普段は主に、pixiv Adsという広告ネットワークのデータ周りを開発しています。 ads.pixiv.net 今回は、pixiv Adsで採用している、Lookerの埋め込みダッシュボードについて紹介します。 はじめに ピクシブでは全社的にLookerを使用しています。Lookerを使うことで、BigQueryに保存されている品質の高いデータを気軽に分析することができ、社内の仮説検証や意思決定に役立っています。 一方で、Lookerは社内の分析用途だけではなく、社外へのデータ提供にも活用できます。 具体的な手段はいくつかありますが、pixiv Adsでは、「シングルサインオン(SSO)組み込み」という形式で、クライアント向けの広告管理画面にLookerのダッシュボードを埋め込ん
先日、統計ダッシュボード機能(β)をリリースしました。記事をひとつでも公開している場合、Zennにログインすればどなたでも統計情報を表示できます。執筆頻度の確認や閲覧回数の参考にお役立てください。 本稿ではどのように実現したかについて課題とともに記録します。 TL;DR 投稿ページの表示イベントは Google Analytics から BigQuery へ連携しており、イベントデータ(BigQuery)と記事データ(Cloud SQL)をどうJOINさせるかが課題 外部接続でBigQueryからCloud SQLつなぐことにした 統計データ読み出し時、BigQueryを直接使うとクエリ毎に課金されてしまうため、BigQuery BI Engine を使うことにした スケジュールクエリを使い、BI Engineの容量に収まるように集計データを最小限にまとめる チャートは Chart.js
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Looker StudioはGoogleが無料で提供しているBIツールです。無料でもかなりの機能が揃っており、BIの活用にあたっては大変重宝する存在になっています。ただし、以前「後回しにするとどうしようもなくなる(かもしれない)Looker Studioの権限を理解する」で整理したように、組織管理という観点で難があるのは事実です。 それは例えば、レポートを組織的に管理する機能がなかったり、Google CloudのIAMを利用した権限管理ができなかったりすることが挙げられます。Looker Studio Proという有償版のサ
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この記事は BASE アドベントカレンダーと Looker アドベントカレンダー 8 日目の記事です。 はじめに BASE BANK 株式会社にて事業開発を担当している猪瀬 (@Masahiro_Inose)です。 私達のチームでは、BASE ショップを運営しているショップオーナー様が簡単に資金調達をできる「YELL BANK」というサービスの開発・運営しています。 thebase.in 今回の記事は以下の二部構成となります。 前半部分は私からLookerという BI ツールを使って、サービス利用者の利用状況や関連情報を一元的に把握できる、「ショップカルテ」なるものを作成したことについて紹介します。 後半部分は Looker で扱いやすくするためのデータの加工を担当した永野(@glassmonekey)から、データ基盤周りやデータ加工の工夫した部分について解説します。 ちなみに過去の記事の
Bash HTTP monitoring dashboard Published: 27-12-2020 | Last update: 11-01-2021 | Author: Remy van Elst | Text only version of this article ❗ This post is over three years old. It may no longer be up to date. Opinions may have changed. This is a shell script that creates a webpage with the status of HTTP(s) sites. Parallel checking, thus very fast, only dependencies are curl and bash (version 4 or
こんにちは。データエンジニアリングの支援を行っているstable株式会社の代表の宮﨑(@ikki_mz)です。近年、データ活用の重要性がますます高まる中、BI(ビジネスインテリジェンス)ツールの選択は...
Developers Summit 2023登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20230209/session/4196/
Datasette is a tool for exploring and publishing data. It helps people take data of any shape, analyze and explore it, and publish it as an interactive website and accompanying API. Datasette is aimed at data journalists, museum curators, archivists, local governments, scientists, researchers and anyone else who has data that they wish to share with the world. It is part of a wider ecosystem of 46
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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
はじめに アドプラットフォーム事業部でアナリティクスエンジニアをしているucchi-です。 ピクシブは、2022年11月24日に「pixiv Ads」という広告ネットワークをリリースしました。広告主は、pixivに広告を少額予算から簡単に出稿できます。 ads.pixiv.net pixiv Adsのデータ基盤では、大きく分けて以下の課題と向き合っています。 鮮度:広告の配信状況をリアルタイムに見たい クライアントは、ユーザーに広告を届けるため、常にお金を払い続けます。広告配信条件を誤ると、それだけお金を無駄にしてしまうため、少なくとも数十分以内に配信状況を確認できる必要があります 精度:広告の支払い金額は1円の誤差も許さない クライアントは、広告の配信ログから集計した配信実績に基づきお金を支払います。請求金額が絡むため、非常に高い精度のデータ品質が求められます これらの課題に対し、データ
こんにちは。Platform チームの飯迫 (@minato128)です。 CADDi ではこれまで Hosted Redash(app.redash.io) を利用していたのですが、残念ながら 2021年11月30日 に End of Life になるので、10 月末に Self-Hosted Redash 環境を構築して移行しました。今回はそのときやったことを紹介します。 移行の流れ 新しい Redash 環境を v10 で構築する 公式の移行ツールを利用してデータ移行する 監視を追加する 新しい Redash 環境を v10 で構築する まず、移行ツールは移行先として v10 を前提としているので、新しい環境は v10 である必要があります。ちなみに、v10 は 10/2 にリリースされた現時点の最新版です。 v10 であればどんな方法で構築しても問題ないのですが、今回は社内用 GKE
はじめに こんにちは、ダイニーのデータチームのエンジニアをしている kawamitsu です。 ダイニーでは飲食店さま向けのデータ分析プロダクトを提供しています。 本記事では、膨大な店舗データの処理によるアプリケーションのボトルネックを、データ基盤によって解決した事例を紹介します。 先に成果を説明しますが、データ基盤の再設計によりユーザーのデータ分析においてタイムアウトのほぼ全廃と全店舗・任意期間のデータ取得を可能にしました。 この記事を通して、データエンジニアリング ×ばつ アプリケーションエンジニアリング の開発に少しでも興味を持っていただけたら幸いです。 背景:飲食店におけるデータ活用の重要性 飲食店の経営において、データの活用は重要な経営判断の基盤となります。 注文履歴、決済履歴、監査目的の会計取消・修正履歴など、多岐にわたる情報を、全店舗分まとめていつでもアクセスできる環境が求められ
はじめに こんにちは!バクラク事業部 機械学習・データ部 データチームの@TrsNiumです。 弊社では、データの意味やデータの質、データの利活用を一元的に管理することを目的として、データカタログソリューションの一種であるOpenMetadataを導入しました。OpenMetadataを利用することで、様々な種類のデータベースやBI、CRMと連携し、データの管理と可視化を効率化しています。 弊社では主にBIツールとしてLooker Studioを使用しています。また、Google SheetsはConnected Sheetsの機能を使い、BigQuery上に構築されたデータ基盤のデータを用いて簡易的にデータ分析や可視化を行うツールとして利用しています。しかし、これらのツールはOpenMetadataのビルトイン機能ではサポートされていませんでした。そのため、データ変更時の影響範囲の把握や
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
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最終更新日:2025年6月23日 公開日:2024年4月9日 近年、ビジネスにおけるデータ活用の重要性が高まる中、Googleが提供するBIツール「Looker Studio」は、多くの企業や個人に利用されています。無料で高機能なLooker Studioですが、さらに高度な機能やサポートを求める声に応える形で有料版の「Looker Studio Pro」が登場しました。 本記事では、「有料版のLooker Studio Proと、無料版のLooker Studioは何が違うの?」「自社にはどちらが合っているのだろう?」といった疑問をお持ちの方へ、それぞれの特徴や違いを解説します。またLooker Studio Proを導入する際に気をつけるべきポイントについてもご紹介しますので、最後までご覧ください。 この記事が、ビジネスニーズに最適なツール選びの手助けとなれば幸いです。 ※(注記)イー・エージ
お久しぶりです。マネーフォワード分析推進室で日々データマネジメントに勤しんでいるササキです。他の方が書いた記事内にはちょこちょこ登場したりもしていたのですが、自分で記事を書くのはだいぶお久しぶりになってしまいました。 今回はマネーフォワードでなぜLookerを導入したかという話を軸に、マネーフォワードにおけるデータマネジメントについて整理してみたいと思います。後述しますが、マネーフォワードは組織の人数も事業の数もものすごいスピードで増えており、そういった環境下でのデータマネジメントに求められることを発信することで似た悩みを抱えている or 今後抱えそうな組織の助けになれることを期待しています。 前段:マネーフォワードの組織と事業領域は拡大している👆さて、本編に入る前にまずはマネーフォワードという会社全体の動きについて、IR資料を引用しつつ紹介させてください。 マネーフォワードが大切にして
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