Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Googleデータポータル徹底解剖
Search
ShoMaekawa/ウィル
August 19, 2021
Programming
1
260
Googleデータポータル徹底解剖
BIツール研究所登壇資料
ShoMaekawa/ウィル
August 19, 2021
Tweet
Share
More Decks by ShoMaekawa/ウィル
See All by ShoMaekawa/ウィル
スタートアップにおけるこれからの「データ整備」
shomaekawa
2
500
2025-03-25Communeデータの魅力&仕事の魅力
shomaekawa
0
360
解説!データ基盤の進化を後押しする手順とタイミング
shomaekawa
1
480
属人化からデータマネジメントをチームで実行するまでの道のり
shomaekawa
2
570
SaaSスタートアップにおけるデータマネジメントの始め方
shomaekawa
2
960
フルスタック一人目データアナリストがデータ基盤を作ったお話
shomaekawa
1
1.1k
BtoBSaaSCS-LightningTalks_CS_Ops立ち上げのアンチパターン5撰
shomaekawa
2
910
オープンエイトの CS Ops事例〜データで顧客を見える化し CS業務を強化する〜
shomaekawa
0
1.4k
データ活用する人のための論点整理トレーニング
shomaekawa
1
2.3k
Other Decks in Programming
See All in Programming
AI Coding Meetup #3 - 導入セッション / ai-coding-meetup-3
izumin5210
0
3.4k
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
460
登壇は dynamic! な営みである / speech is dynamic
da1chi
0
350
理論と実務のギャップを超える
eycjur
0
140
コードとあなたと私の距離 / The Distance Between Code, You, and I
hiro_y
0
180
実践Claude Code:20の失敗から学ぶAIペアプログラミング
takedatakashi
15
5.8k
bootcamp2025_バックエンド研修_WebAPIサーバ作成.pdf
geniee_inc
0
120
Software Architecture
hschwentner
6
2.3k
Domain-centric? Why Hexagonal, Onion, and Clean Architecture Are Answers to the Wrong Question
olivergierke
3
920
なぜGoのジェネリクスはこの形なのか? Featherweight Goが明かす設計の核心
ryotaros
7
1.1k
詳しくない分野でのVibe Codingで困ったことと学び/vibe-coding-in-unfamiliar-area
shibayu36
3
5.1k
はじめてのDSPy - 言語モデルを『プロンプト』ではなく『プログラミング』するための仕組み
masahiro_nishimi
3
660
Featured
See All Featured
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
359
30k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
185
22k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
910
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
75
5.1k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
33
2.5k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
79
6k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
7
490
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.7k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
3.7k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
10
870
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
49
51k
Transcript
BIツール研究所 Googleデータポータル 徹底解剖
はじめに この内容はYouTubeにアーカイブがあります。お仕事中のBGMとしてお楽しみく ださい。検索ワード「BIツール研究所」
オープンエイト-データアナリスト ex.ヤフー株式会社 BIツール研究所というコミュニティをやっています。 ETLツールはtrocco初心者ユーザー。 Name : 前側 将(Maekawa Sho) @willanalysts
https://www.facebook.com/sho.maekawa1
株式会社エウレカ - データアナリスト BIツール研究所というコミュニティをお手伝いしています。 某BIツール、ETLツールのPdMやっていました。 Name : 荒木 和也(Kazuya Araki)
@kazuya_araki_jp https://www.facebook.com/kazuya.araki.tokyo https://note.com/jedi_trickstar
マネーフォワードケッサイ株式会社 / データエンジニア / BQ FUN BigQuery大好きなデータエンジニア。 現職ではデータ整備だけでなく、企業与信システムの実装などデータの活用まで行 っており、みんながデータ整備〜データ活用できる環境を作れるように頑張ってい ます。
BIはBigQueryとズブズブで使えるデータポータルをメインに利用しています。 Name : 山田 直史(Naofumi Yamada) @na0fu3y
BIツール研究所 Mission BIツールの情報をオープンにし、誰もが意思決定 に繋げられるように支援する 「なんとくBIツールが導入されているけど活用できない。グラフのレポートをたくさん作ったけ ど何も意思決定に反映されていない」。主宰者のウィルは数多くの企業のBIツール導入支援やBI エンジニアの友人と関わる中でこの問題を解決したいと思いコミュニティを立ち上げました。各 ツールの情報をオープンにすることで誰もが適切なツールを導入できるようにする。単純に機能 を比較するだけではなくて、どんな組織に合うのか、実務で通用するスキルは何なのか、さらに 踏み込んだ議論をコミュニティ内で実施していきたいと考えてます。
BIツール研究所 Value BIツールの一歩先の活用方法を提案します。 みなさんの会社の文化や人的リソースを意識した上でおすすめのツールを提案します。さらに、 各ツールがどのように進化して行くか、また長期的に運用していく上で必要なことは何かなど一 歩先を見据えた提案を心がけます。
今日のゴール ・手軽に使えるBIツールGoogleデータポータルの特徴を理解する #Bilabo Twitterで検索してみてね!
目次 1.製品の特徴を客観的に整理 2.環境要因に対するメリットデメリットを紹介 3.専門家が熱く推すポイントの紹介 4.それデータポータルでできます!
データポータルの立ち位置 RedashやPowerBIなどのように低予算でデータを可視 化したい時に選択することが多い。 出典 BIツール大全 もうBIツールで迷わない「超カタログ」 ここに該当
データポータルの特徴
特徴 ・ライセンス料金無料(Googleアカウント) ・Googleツールとの親和性 ・機能や表現がシンプル ・テンプレートが充実 ・その他(BQML GIS)
画面UI Googleドライブ+GoogleスライドのようなUI ポータル画面 レポート画面
ギャラリー https://datastudio.google.com/gallery • サンプルダッシュボードが豊富 • ダッシュボード設計の参考に • 気に入ったものがあればコピー可能 (データ接続は要編集)
データ接続先 • 主要なデータベース、PaaSは網羅 • Googleサービスとの連携の親和性が高い • 3rd Party SaaSとの接続も増加中 https://datastudio.google.com/data
データポータルのメリットデメリット
メリット ・インターネット上にレポートを展開できる ・Excel以上 有償BIツール未満のケースでの安心感 ・人に伝える時のファーストステップ ・学習コストが少ない 1.レポート上にあるメニューをさっと見ればデータポータルを使いこなせる 2.Googleスライドライク (テーマ・ページ・図形・線)
デメリット ・Googleアカウントがないと使えない ・データガバナンスにちゃんと取り組む必要がある ・BQのクエリ課金を気をつける ・作り込まない ・同時アクセス
デメリット ・UIの自由度が高すぎる(工夫が必要) 主流のBIツールはグラフを配置する時に全面~1/4サイズのことが多いが、データポータルは1/9サイズ。 人間の埋めたい心理で作成に時間がかかる。 人によってUIにばらつきが出やすい。
ユースケース ・Google Cloudや GAを使っている場合 ・無償でまずBIツールを試したい
製品使い分け 有償BIツールに変更するタイミング(相対的に) ・データサイエンスしたい Exploratoryと共存 ・メタデータ管理したい Lookerと共存 ・ビジュアライズに拘ってレポート提供したい Tableau ・全社展開ニーズ(自前で構築)
製品選定:ウィル データポータル →低コスト(料金、学習) Redash →SQL学習を進めたい(データの民主化) エンジニア中心で素早くデータ可視化したい(利用者多い場合) Tableau →コストが見合って、データ可視化を積極的に進めていきたい データポータル Redash
Tableau ライセンス料金 なし なし あり 学習コスト 低 中 中 ガバナンス 中 中 高 UI作り込み 中 低 高 アナリティクス機能 低 低 高
専門家が推すポイントとは
Spread Sheets <= Data Studio < Paid BI tools •
ad hocであれば、Excel / Google Sheetsが一番提供スピードが早い(と個人的には思う)。 • 結果の共有をしたい場合 ◦ Excel / Google Sheetsよりほんの少し手をかけたい -> Data Studio ◦ ニーズが多岐にわたる場合 -> 有償BIツール ▪ リッチなダッシュボードを作りたい ▪ 共有する人を制限したい ▪ インターネット上に公開しない ▪ など Google Sheets Data Studio Looker
それデータポータルでできます!
おわり みなさんのデータ可視化力で事業の意思決定を加速させていきましょう! BIツール研究所のフォローよろしくお願いします! ・研究所のメンバーが壁打ちしたり副業で参加できるメンバーもいます。 #BIlabo 感想やご要望お待ちしております。