6 月 10 日 〜 6 月 14 日の期間にアナウンスされた Google Cloud の主なリリースに関してご紹介します。 ! 該当日の全ての情報を掲載しているものではございません。すべてのリリースノートを確認されたい方は、当該ページからご確認ください。 Virtual Private Cloud　（VPC） Private Service Connect Port Mapping（Preview） 単一の Private Service Connect エンドポイントを介すことにより、コンシューマー

G-gen の山崎です。2024年4月25日に Looker Studio で タイムラインチャート が使用可能となりました。このグラフを使ってガントチャートを作成する方法を解説します。 Looker Studio とは 作成したガントチャート データソースの準備 タイムライングラフの作成 新規レポートの作成 データソースを追加 タイムラインの作成 スタイルの調整 表示の確認 注意点 Looker Studio とは Looker Studio とは Google Cloud が提供する完全クラウドベース

はじめに こんにちは！タイミーでデータアナリストをしているhatsuです。 私は普段、タイミーの営業戦術などについての分析に携わるほか、社内でのデータ利活用を推進する取り組みを行っています。 今回は、社内のデータ利活用推進に取り組む中で、これまで定期的に開催していたBIツールの社内講習会の運営方法を見直した話をご紹介したいと思います。 従来のLooker講習会における問題点 タイミーでは、社内のデータ利活用推進のため、LookerというBIツールを導入しています。 このLookerというツールをより多くの

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '24 in Las Vegas の総括（総評と、注目すべきアップデートのご紹介）をお届けします。セッションレポートなど、Google Cloud Next '24 の関連記事は Google Cloud Next '24 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 Google Cloud Next '24 in Las Vegas 総評 生成 AI 発表ラッシュ 生成 AI だけでない、サービスの進化 注目の発表 はじめに Gro

G-gen の西島です。本記事は Google Cloud Next '24 in Las Vegas の2日目に行われた Breakout Session「 What's new with BigQuery 」のレポートです。 他の Google Cloud Next '24 の関連記事は Google Cloud Next '24 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 BigQuery data preparation（Preview） BigQuery workflows（P

はじめに こんにちは！Data Platformチームでデータエンジニアとして働いている @shota.imazeki です。 分析基盤の構築・運用などの側面から社内のデータ活用の促進を行っています。 BASEではAurora MySQLにあるデータをEmbulkを用いてBigQueryに連携しています。BigQueryへ連携されたデータは分析基盤としてLookerなどを通して社内利用されています。 このデータ連携処理にはいくつかの課題があり、それを解決するためにEmbulkからAurora S3 Exp

はじめに 課題感・背景 使用しているBIツールについて BIツールの使用ボリューム感について やったこと：概要 やったこと：詳細 referenced tableにテーブル名ではなくdbtモデル名が入るようにしたことについて 各種アウトプットの公開設定をmeta情報として付与する方針としたことについて tagを追加してexposureの検索性を向上させたこと exposureのnameにシートとダッシュボードのタイトルを反映する方針にしたこと 今後の発展 保守運用の設計 カラムレベルリネージュ ✖️ ex

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの栁澤（ @i_125 ）です。私はZOZOのデータ基盤におけるデータガバナンス強化を実現するために、Analytics Engineerとして複数の部門を跨ぐプロジェクトチームに参加しています。本記事ではZOZOにおけるデータガバナンス上の課題と、その課題の解決策の1つとしてdbtを導入した話をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 課題 データマートの乱立 集計定義のばらつき 依存関係の洗い出しが困難 データモデリングツールの比較検討 データ変換

1. 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 の尾杉です。 今回は、 Technical Tips & Tricks で挙がっている Looker の full_suggestions と bypass_suggest_restrictions について紹介します。 full_suggestions と bypass_suggest_restrictions は、 Looker のフィルタ候補値を制御する機能になります。これらは、sql_always_where, alway

1. 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 の尾杉です。 今回は、 Technical Tips & Tricks で挙がっている Looker の full_suggestions と bypass_suggest_restrictions について紹介します。 full_suggestions と bypass_suggest_restrictions は、 Looker のフィルタ候補値を制御する機能になります。これらは、sql_always_where, alway

自己紹介 部署紹介 一日の流れ 朝のルーチン: 午前中の仕事: 9:00~11:00 フォーカス課題の分析 11:00~11:30 データアナリスト全体のデイリーミーティング 11:30~12:00 他のメンバーのクエリレビュー 昼休憩: 午後の仕事: 13:00~13:30 依頼タスクのヒアリング 13:30~14:30 依頼タスクの対応、納品 14:30~16:30 フォーカス課題の分析 16:30~17:00 定例ミーティング（部署連携の持続PJT） 17:00~18:00 採用面接 18時から中抜

こんにちは、メルカリのQAエンジニアのFunakiです。今回は品質改善と可視化のための取り組み、特にバグ管理（Bug Management）に焦点を当てて、QAチームがどのような活動を行っているのかをご紹介します。 我々は2018年頃からバグ管理の取り組みを始め、試行錯誤を重ねてきました。製品の品質に関する課題を抱えた方や、品質の可視化を進めたいと考えている方にとって、当ブログが現状を改善するきっかけになれば幸いです。 (出典: https://loosedrawing.com/ ) なぜBug Mana

まえがきのまえがき まえがき 入社半年編 期待と不安の滑り出し BIへの不信感を払拭 既存を大事にしすぎた問題 各部署からのお使いクエスト 転職を機に新しくはじめたこと 半年のふりかえり SMARTCAMP AWARD 入社1年編 淡々とお仕事をこなす生活 エースの喪失 1年編をふりかえる SMARTCAMP AWARD 入社1年半まで さらに淡々とお仕事をこなす生活 業務幅の広がり 入社1年半ふりかえり SMARTCAMP AWARD 最後に まえがきのまえがき 駅そばなどでよく見かけるコロッケがのった

はじめに はじめまして。『スタディサプリ』データエンジニアリンググループ（DEG）新卒１年目の後藤と申します。 本記事では、

はじめに 本記事は BASE アドベントカレンダー 2023 の22日目の記事です。 おはようございます、こんにちは、こんばんは。 BASE BANK DivisionでPMM（Product Marketing Manager）を務める@usui_daisukeと申します。 記事タイトルは『 ぼくらが旅に出る理由 』をオマージュしました。服とお酒と音楽が好きな人間です。 私が所属しているBASE BANKとは、BASEの中でもショップオーナーさん向けの金融系プロダクトを担当するチームで、私は「振込申請」