「Looker」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「Looker」に関連する技術ブログの一覧です。
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社内向けLooker講習会のご紹介
2023/11/15
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はじめに こんにちは！ タイミーのデータアナリストのYoです。 今回は、社内で実施した「Looker講習会」を紹介させていただきます。 ご紹介する内容は以下になります。 Looker講習会について なぜLookerか Lookerとは、 Google 社が提供するBusiness Intelligenceツールです。 弊社では以下の観点から、社内のデータ利活用ツールとしてLookerを採用しています。 SQL を書くことなく、デ
Data Catalogを徹底解説！
2023/11/13
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G-gen の杉村です。Google Cloud のメタデータ管理ツールである Data Catalog を解説します。 概要 Data Catalog とは Data Catalog の機能 データカタログの利点 メタデータとは データ検索機能 検索方法 クエリの構文 メタデータ管理機能 Data Catalog が自動収集するメタデータ Google Cloud 以外のカタログ化 テクニカルメタデータとビジネスメタデータ テクニカルメタデータ ビジネスメタ
2023年10月のイチオシGoogle Cloudアップデート
2023/11/06
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G-gen の杉村です。2023年10月のイチオシ Google Cloud アップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Looker Studio と BigQuery のさらなる統合 (Private Preview) Cloud SQL で異エディション間でバックアップ→リストアが可能に Looker Studio Pro がユーザ単位で利用可能に BigQuery のリージョン間テーブルコピーが Private Preview 一部
タイミーデータ基盤のモデリング設計について
2023/10/23
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はじめに こんにちはokodoonです タイミーのデータ基盤に対してデータ モデリング を始めてしばらく経ったので、現状の全体構成を紹介したいと思います 全体構成 弊社のBigQueryは以下の4層にレイヤリングされています それぞれの役割は以下のような切り分けになっています レイヤー名 役割 データレイク層 複数ソースシステムのデータを未加工の状態でBigQueryにロードす
Google Cloud Next '23 参加レポート 〜Google本社にも行ったよ！〜
2023/09/14
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こんにちは、MA部MA開発1ブロックの齋藤（ @kyoppii13 ）です。 8/29-8/31に開催された Google Cloud Next '23 へ参加してきました。今年は4年ぶりとなるオフライン開催で、アメリカ・サンフランシスコで開催されました。弊社からはMA部の齋藤・松岡・中原の3名が参加しました。 今年は生成AIにフォーカスした内容がとても多く、それに関連する新サービスの発表も多くありました
H3を使用したLookerでの可視化
2023/08/23
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こんにちは、タイミーのデータ統括部データサイエンス（以下DS）グループ所属の菊地です。 今回は、タイミーがBIツールとして導入しているLookerでの、 H3 を使用した可視化をするための取り組みを紹介したいと思います！ H3とは H3 とは、Uber社が開発しているグリッドシステムで、オープンソースとして提供されています。 H3 では、位置情報に紐づいたイベントを階層
クラシルリワードのデータ基盤
2023/08/22
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はじめに クラシルリワードについて データ基盤の全体構成 BigQueryの選定理由 データ基盤における重要な役割 アプリのイベントログのscan量削減 DynamoDBやRDSをBigQueryにSync Snowflakeの活用 BIツール(Redash, Looker) Redash Redash repositoryのフォルダ・ファイル構成 git管理下のSQLクエリをRedashに反映 Lookerについて さいごに はじめに こんにちは！クラシルリワードで開発責任者をしてい
Looker のリリースノートが Google Cloud リリースノートシステムに統合されました
2023/04/17
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こんにちは！クラウドエースの小坂と申します。✨ データウェアハウス構築に関して、最近は特に Looker を活用した分析環境構築プロジェクトのプロジェクトマネージャーを積極的に担当しております。 さて、タイトルにもある通り、Looker のリリースノートが Google Cloud のリリースノートシステムに統合されたことをお知らせいたします！🎉 これまで Looker のリリースノ
Lookerの動的ディメンションの利用
2023/03/27
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クラウドエースの穂戸田と申します。 本記事では、パラメータの値に対応する動的ディメンションを作成し、 利用方法として動的な集計範囲の変更を一例としてまとめてみました。 「Lookerを最近使い始めたよ〜」くらいの人にちょうどいい内容だと思います。 やりたいこと 選択された集計範囲に応じてグラフの軸が動的に変更されるようにしたい 今回は例として、12ヶ
推薦システムの実績をLookerでモニタリングする
2023/02/24
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はじめに こんにちは。ML・データ部/推薦基盤ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちは、ZOZOTOWNのパーソナライズを実現する機械学習を用いた推薦システムを開発・運用しています。また、推薦システムの実績を定常的に確認するためのシステムも開発しています。本記事では、Lookerを用いて推薦システムの実績をモニタリングするシステムの改善に取り組んだ件につい
Looker Studio + BigQuery でコストを最適化する方法
2023/02/15
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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
BigQuery のコスト削減方法まとめ
2023/01/18
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G-gen の神谷です。本記事では Google Cloud (旧称 GCP) の BigQuery のコスト削減の方法をまとめます。 はじめに コスト削減の手法 BigQuery の料金体系 どこに料金がかかっているか調べる 調査ポイント 調査方法 テクニック SELECT * を使わず必要なカラムのみクエリする パーティションやクラスタリングを使う 不要なバックアップテーブルを削除 ストリーミングインサートを使わ
Google AppSheet 触ってみた 2022冬
2022/12/23
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この記事は Enigmo Advent Calendar 2022 の23日目の記事です。 こんにちは、 エニグモ 嘉松です。 データ活用推進室というチームでリーダーをさせていただいています。 チームにはデータアナリスト３名、社内の業務システムを開発するGASエンジニア１名、そして私の計５名が所属しています。 目次 目次 エニグモを取り巻くIT環境 AppSheetとは AppSheetによるアプリの開発 AppSheet開
データ基盤の処理最適化によるBigQueryコスト削減
2022/12/21
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こんにちは。データエンジニアの谷元です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2022 の21日目の記事です。 目次 はじめに どうしてデータ基盤を最適化する必要があるの？ どうしたら改善できるの？ 現状のデータ基盤のおさらい 主要なBUYMA基幹データの最新ビューに着目してみる 最新ビューをどう変更するの？ システム概要としてはどんな感じ？ この方針で思ったこと BQ履歴
BERTを利用した商品カテゴリの推論基盤を作りました
2022/12/19
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この記事は BASE Advent Calendar 2022 の19日目の記事です。 はじめに こんにちは、DataStrategyチームの竹内です。 今回はBASEで作成されたショップが扱っている商品のカテゴリを機械学習モデルを使って推論するための取り組みについてご紹介いたします。 はじめに TL;DR 商品カテゴリ データセットの作成 ラベルセットの検討 データのサンプリング AWS Ground Truthを利用したアノテ