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プロダクトグロースのためのデータ活用

データ駆動型の意思決定が重要視される現代のビジネス環境において、プロダクト開発におけるデータ活用は不可欠です。 この記事では、開発中の新サービス COTOHA Insight Detector(仮称。以下、CID)でのデータ活用を通じて得られた知見と、データ活用の重要性について紹介します。 はじめに なぜデータ活用が大切か プロジェクトのゴールとチームの課題 プロジェクトの

BigQuery Transfer Service を用いたデータ連携 〜 リージョン × 暗号化方式における可否 〜

こんにちは、クラウドエース第四開発部に所属している笠原です。 今回は BigQuery (以下、 BQ) のデータ連携について、案件で直面した課題に対し、調査の結果得た示唆を記載したいと思います。 リージョン間をまたぐデータセットの同期を取ろうとした時に、送信元と受信元のデータセットのリージョンと暗号化方式において、BigQuery Data Transfer Service (以下、BQ Transfer) が

GA4のセグメントとフィルタをマスターしよう!

こんにちは! 新卒1年目のエンジニア、shimatsuです。 今回は、分析ツールとしても有名なGA4(Googleアナリティクス 4)の探索機能について、特につまずきがちな 「セグメント」と「フィルタ」の使い分け を、サンプルデータを活用しながら勉強してみました! GA4の探索機能をマスターしたいという方は、ぜひ一緒に手を動かしながら学んでみましょう!   1.セグメント

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