「PIXIV DEV MEETUP 2024」の発表資料 https://conference.pixiv.co.jp/2024/dev-meetup
G-gen の min です。Looker Studio で Cloud Storage 上の非公開画像を扱う際に、BigQuery の EXTERNAL_OBJECT_TRANSFORM 関数を利用して署名付き URL を生成する方法があります。本記事ではその具体的な手順と、複数の画像を表示しようとした際に発生するレート制限エラーの原因と対処法について解説します。 事象 背景 原因 実装手順 1. Cloud Storage バケットの準備 2. BigQuery Connection API の有効化 3. 接続の作成 4. サービスアカウントへの権限付与 5. オブジェクトテーブルの作成 6. Looker Studio での設定 対処案1 : レポート側の工夫（緩和策） 対処案2 : 署名付き URL をテーブルに保存（推奨） 手順 ビューの使用について 注意点 事象 Looker
ビジネスの重要指標をモニターするために、ダッシュボードを作ったものの、時間の経過と共に、誰にも見られなくなってしまう、といった経験はありませんか？ そうなってしまう理由の1つに、そこから得られる情報がビジネスの改善に結びつかない、あるいは特定のアクションに結びつかないため、ダッシュボードの閲覧者にとってあえて見る必要がなくなってしまうことがあります。 そこで、ダッシュボードの閲覧者に役立つ効果的なダッシュボードを作成するうえで、おさえるべき4つのポイントを紹介いたします。 1. モニターすべきは遅行指標でなく先行指標です「売上」、「閲覧数」、「サインアップ数」などの「後追い指標」をモニターしても、それらは既に起こった「結果」なので、もうすでにとき遅しです。つまり、望む結果を得るために行動を変えることができません。 そこでしっかりとモニターしなくてはいけないのが、「リピート率」、「エンゲージ
リリースは終わりではなく、終わりなきサービス運営のはじまりです。サービスの運営には、サービスの現状を映し出すダッシュボードが重要となります。私たちがデータポータル (DataStudio) を用いてダッシュボードを作成し、失敗・改善した事例をご紹介します。 ダッシュボードの作成と挫折 AI技術開発部アルゴリズムグループの老木です。私は前職は研究者だったのですが、研究は論文を出せば仕事としては一区切りです。しかし、サービス運営は違います。一度リリースしても、そのサービスが正しく動作しているかの監視を継続的に行わなければなりません。 監視には大きく2 つの手段が考えられます。一つは指標に閾値を設け、その閾値を超えた際にアラートを発生させる方法、もう一つは指標を可視化し確認する方法です。 閾値を設ける方法は、人間への負担は少ないですが、有用なアラートだけを発生させる閾値の設定は容易ではありません
はじめに こんにちは、データドリブン推進室でデータエンジニアをしている小宮です。 最近、個人的に気になっていたOSS BIツールのLightdashとMetabaseを社内でPoCする機会があったので、それぞれ使ってみた所感をまとめてみました。 はじめに 背景 比較軸 比較表 特に差が大きかったポイント Lightdashはスペースをネストできない（2025/5時点） ユーザの利用ログの取得 dbtとの連携 選ばれたのはLightdashでした 最後に 背景 データ分析の社内展開をさらに進めていく中で「より多くのメンバーが扱いやすく、かつ既存の分析基盤との親和性が高いBIツール」を検討することになりました。 そこで、分析基盤で導入しているdbtとの連携に強いLightdashと、使いやすさに定評のある Metabaseを候補に選び、PoCを実施しました。 比較軸 BIツールはユーザーの使い
こんにちは。UbieでアナリティクスエンジニアをやってますOKIYUKIです。自己紹介ページはこちらです。 最近UbieではLightdashをBIツールとして導入しました。Lightdashはちょうど最近dbt Sementic Layerとの統合が開始されるなど盛り上がってますね！ つい先日、弊社データエンジニアのYuさんがUbieに導入したLightdashについて紹介してくれましたが、改めて自分のほうでもなぜUbieはLightdashを導入したのか？について詳しく紹介したいと思います。 Ubieのデータ利活用のこれまで 2023年10月時点で社員数が280人となり、さまざまな目的でのデータユーザが増えてきました。 「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」というミッションに向けて、生活者向け事業や医療機関事業などで複数のプロダクトや各種機能が続々とリリースされています。Ubie
Looker StudioのResponsive Designがリリースされたので早速使ってみた。結論としては、めちゃめちゃ体験が良くオススメ。 次のような感じのデザインができます。 既存のレポートからはできない 一点だけ注意。既存のレポートからはできないので、移行が必要。 補足: 既存のレポートをResponsiveにしようとして失敗した図 Themeの横の Layout を確認したところ、Response Designの有効化ボタンを見つけた。 起動してみたところ、失敗した。新しくレポートを作ってほしいとのことなので作ることに。 Responsive Designを有効化したレポートを作成 作成手順 新しいレポートを作成したところ、次のようにLayout方式の選択画面が出現する。 Responsive Designを選択すると、Responsive Designを有効化できる。 有効化
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
[FEConf 2025] 모노레포 절망편, 14개 레포로 부활하기까지 걸린 1년
さがらです。 LookerのSigned embedding用のURLの検証が出来る「Signed embed tool」を試してみたので、本記事でまとめてみます。 「Signed embed tool」を使うと、Signed embeddingに必要な各種パラメータの値を変更しながら、正しいURLが生成されているかを検証することが出来ます。 Signed embeddingとは まず、LookerのSigned embeddingについて軽く説明します。 LookerのSigned embeddingは、埋め込み先のサイトやアプリで使用されているユーザーの認証情報を元に、Lookerのユーザーを作成してLookerへの認証を行う埋め込み方法です。Private embeddingと異なり、ユーザー側でLooker用の認証が不要となる点が嬉しいポイントです。 また、「Signed」の名の通
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
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
プロジェクトの区切りに初めて長期休暇を取得することにしました。 プロジェクト終盤の忙しさで疲れが溜まっていたので、休暇中に健康的な生活を送るために apple watch から取得したデータを可視化することにしました。 この記事では apple watch で計測したデータを毎日自動的に可視化する方法を書いています。 やったこと こんな感じのアーキテクチャで睡眠の可視化を作りました。 現時点で作成したのは次のような図です。 さすがにもう少し睡眠を取っている自覚はありますが、睡眠が浅いときに apple watch が睡眠と判定してくれずに過小評価されていると思われます。 これだけだと iOS の色んな睡眠アプリの下位互換でしかないので今後増やしていく予定です。 きっかけ 最近、深夜のリリース対応や障害対応等で睡眠習慣がかなり悪化してしまいました。 睡眠習慣を改善するため、睡眠に関する書籍を
shinyにおけるvisualizationの階層化 shiny(shinydashboard)ではサイドバーメニュー、タブなどを駆使して見たいデータを階層化することが可能です。ただし1つのテーマのvisualizationはタブやメニューで分けると行ったり来たりして見ないといけなくなるので、できれば同一画面内で表現しきることが重要です。今まではvalueBoxとグラフをbox()内に配置して不必要なものは畳む、みたいな使い方をしていたのですが、畳むと見えなくなってしまうので困っていました。 数値の表示とアイコンの表示、またその組み合わせがtitleでできます いろいろ調べてみるとtitleを動的に変えられたりアイコンを並べたりみたいなことができることが分かったので、ここにやり方を記載しておきます。サマリ指標をtitleに乗っけておいて畳んでおき、詳細を見たい場合は開いてグラフを見る、など
本記事は、Shiny Advent Calendar 2018の14日目の記事です。 2018年ももうすぐ終わりますね。アドベントカレンダーの趣旨とは別に、自分で勝手に今年を振り返ると、今年もいろいろとRとShinyに触れることができた一年でした。useR!2018に参加と発表できたことは仕事とは関係なくともRをもっとやろうと思えて、刺激的でした。 という前置きのまま、、、今年作ったShinyアプリの1つを本記事では紹介します この記事でわかること Shinyを使ったログ分析ダッシュボードのケーススタディ （つまり、技術の話はないです） 背景 Gitlab CIを用いてデータのETL処理のジョブバッチを定期的に行っている このようなETL処理のジョブバッチは複数のプロジェクトで、それぞれのデータに応じたパイプラインが存在しており、ジョブの失敗ログを横断的にモニタリングするツールがほしい ロ
LookerStudioのタイムライングラフ 最近使えるようになったので色々触ってみようということで触っていた タイムライン グラフのリファレンス - Looker Studioのヘルプ support.google.com 使い方はドキュメントに記載があるのでポチポチやっていればそれっぽい感じに可視化できる この時期にこういうイベントがあったなどのような情報が視覚的に把握しやすい Togglのデータの可視化 自分はTogglのAPI(v2)をたたいてそのデータをBigQueryにExport、Dataformで整形してLookerStudioで可視化しているのでそのデータをタイムラインにしてみた データのサンプル ほとんどTogglのレスポンスと合わせている name description start_date 開始日付(2024-05-01) project Togglのプロジェクト
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