Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
データドリブンな意思決定を支えるredash活用事例/ Data driven and redash
Search
Shoichiro Nagai(shnagai)
May 22, 2018
Technology
3.5k
4
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
データドリブンな意思決定を支えるredash活用事例/ Data driven and redash
Redash Meetup #2の発表資料です
Shoichiro Nagai(shnagai)
May 22, 2018
Transcript
41 slides
$POOFIJUP*ODӬҪউҰ ϚϚͷҰาΛࢧ͑Δ σʔλυϦϒϯͳҙࢥܾఆΛࢧ͑Δ 3FEBTI׆༻ࣄྫ
ࣗݾհ ӬҪউҰ ίωώτגࣜձࣾΤϯδχΞ ΠϯϑϥɾΣϒΦϖϨʔγϣϯ 5XJUUFS!TIOBHBJ 2JJUBIUUQTRJJUBDPNOBHBJT ϒϩάIUUQLPCJUPTBOIBUFOBCMPHDPN ۙͷ৬ྺɿ Ұٳ.comɹ
7 ίωώτ ࡢ5݄ʹjoin
αʔϏεհ ϚϚϦ
αʔϏεհ ن
ࠓͷͳ͠
σʔλຽओԽͷಓےͱ ͦͷதͰಘͨ3FEBTIӡ༻पΓͷݟ ʹ͍͓ͭͯ͠·͢
w ίωώτࣾͰͷσʔλຽओԽࣄྫ w 3FEBTIΛͬͨۀվળ5*14 w 3FEBTIͷӡ༻5*14 ΞδΣϯμ
ίωώτࣾͰͷσʔλຽओԽࣄྫ
w σʔλ͕৭ʑͳͱ͜Ζʹଘࡏ͓ͯ͠ΓɺͲ͜ʹ Կ͕͋Δͷ͔Θ͔Βͳ͍ w ΤϯδχΞσʔλʹৄ͍͠σΟϨΫλʔʹґ པ͠ͳ͍ͱσʔλ͕ग़ͤͳ͍ w நग़σʔλͷอଘઌ͕ଟछଟ༷ͰετοΫ͕ग़ དྷͳ͍ ๊͍࣌͑ͯͨσʔλपΓͷ՝
σʔλੳͷΈ͋Δ͋Δͳঢ়ଶ
w ίωώτࣾһͦΕͧΕʹྑ͍ײ֮ ܦݧɾצ Λ͍࣋ͬͯͨ αʔϏεͷϢʔβͰ͋ΔϚϚ͕ࣾʹଟ͍ ࣾһ͕αʔϏεΛ৮Δ࣌ؒΛຖઃ͚͍ͯΔ ϢʔβΠϯλϏϡʔશࣾһͰ࣮ࢪ w σΟϨΫλʔத৺ʹఆྔతͳੳʹجͮ͘ҙࢥ ܾఆ
σʔλຽओԽલ എܠ
σʔλΛͬͯݕূͰ͖ͨΒྑ͠ѱ͠Λஅ͍͢͠ʂ ˣ σʔλग़ͤͳ͍ͱʮߴʹ٧Ίͯߟ͑ͳ͖Ό͍͚ͳ͍ʯ ˣ ʮσʔλΛग़͢ʯʹɺਓʹґཔ͠ͳ͍ͱ͍͚ͳ͍͔Βɺ ʮґཔίετ͕ߴ͍ʯͱ͍͏ѱ॥ɾɾɾ σʔλΛग़ͤΔਓͦΕ͕ϝΠϯۀͰͳ͍ͷͰޙճ͠ʹͳΓ͕ͪ σʔλΛͬͯݕূ͍ͨ͠ͱͳΔͱ
ΞΠσΞΛ࣮ݱ͢Δલஈͷίετ͕ߴ͍ঢ়ଶ
σʔλग़͠ʹର͢ΔෑډΛԼ͛ΔͨΊ ʮσʔλຽओԽʯͱଧͬͯ 3FEBTIΛશࣾಋೖ
ͳͥ3FEBTI
w ίετ &$ΠϯελϯεͷΈ طʹUBCMFBVಋೖ͍͕ͯͨ͠ɺશһͰ͏ʹίετ͕ɻɻ w (PPHMFೝূ ࣾһͳΒ୭ͰݟΕΔ w
&$".*Λར༻͠γεςϜӡ༻ίετ΄΅θϩ 3FEBTIͷྑ͍ͱ͜Ζӡ༻໘
w ඪ४Ͱ༷ʑͳσʔλιʔεʹܨ͗͜Έ͕ग़དྷΔ w ΫΤϦͷ࠶ར༻ GPSLͰ؆୯ʹग़དྷΔ ଞͷਓͷΫΤϦ͔Βֶशग़དྷΔ w 63-γΣΞϦϯά ύʔϚϦϯΫ
ࣗͷԾઆΛؾܰʹ63-ͰγΣΞग़དྷΔ w શͯ42-Ͱ݁ ͦͷ··ϏδϡΞϥΠζ w εέδϡʔϧ࣮ߦ w ௨ɺ$47ΤΫεϙʔτ 3FEBTIͷྑ͍ͱ͜Ζػೳ໘
ίετͰ͔ͭඞཁͳػೳ΄΅ཏ
w ΄΅શࣾһूΊͯσʔλຽओԽϓϨθϯ w ͱಉ࣌ʹϛχϚϜͷϋϯζΦϯ શһʹϩάΠϯ࣮Λ࡞ͬͯΒ͏ w ܧଓతͳใڞ༗πʔϧͷΞτϓοτ w 3FEBTIͰࠔ͍ͬͯΔਓ͕͍ͨΒर͍·͘Δ ࣾͷܒϓϩηε
͍͠ӡ༻ϧʔϧ͋͑ͯ࡞Βͣ ͱʹ͔ͬͯ͘Β͏ࣄΛॏࢹ
݁Ռ༷ʑͳಈ͖͕
σʔλͷΞΫηε͕༰қʹͳͬͨ͜ͱͰৼΓฦΓʹ׆༻ ࢪࡦͷޮՌଌఆৼΓฦΓʹ
λάΫϥυΛͬͨϢʔβΠϯαΠτͷੳ ӦۀఏҊͷࡐྉʹ
w ༗ࢤͰͷ42-ษڧձͷ͕Γ w ৬छΘ༷ͣʑͳਓ͕3FEBTIͰΫΤϦΛॻ͍ ͯੳ ӦۀσΟϨΫλʔ͕ॻ͍͍ͯΔΫΤϦΛோΊΔͱֶͼ͋Δ ඇΤϯδχΞʹΑΔࣗൃతͳσʔλੳ
୭Ͱࣗ༝ʹσʔλʹΞΫηεग़དྷΔੈք
Ұํɺු͔ͼ্͕͖ͬͯͨ՝ɻɻ
w ԿͰ3FEBTIͰੳग़དྷΔͱ͍͏ݬ ຐ๏ͷπʔϧΈ͍ͨͳɻɻ దࡐదॴ 5BCMFBV NJYQBOFM wಉ͡Α͏ͳΫΤϦͷྔ࢈ ໋໊ଇͷมߋ 3FEBTIͷΫΤϦڞ༗ձ
wఆੑతΞϓϩʔνͷݟ͠ ఆྔੳ͕ਐΜͩ͜ͱʹΑΓ վΊͯ69ΛֶΜͰ͍͜͏ͱ͍͏ྲྀΕ͕ग़ͨΓ ৽ͨͳ՝
σʔλຽओԽͷจԽΛৢ͢ΔͨΊͷ ܧଓతΞϓϩʔνΛ͜Ε͔Β
3FEBTIΛͬͨۀվળ5*14
ຖͷखಈ࡞ۀΛࣗಈԽ SFEBTI͕ΫΤϦຖʹൃߦ͢Δ"1* εϓϨουγʔτͷA*.1035%"5"A ᶃεϓϨουγʔτͷσʔλߋ৽ࣗಈԽ
ΫΤϦΛॻ͖άϥϑΛ࡞ 3FEBTIඪ४ͷ4MBDL#PU 4MBDLͷ3FNJOEػೳ ᶄ4MBDL࿈ܞͰຖάϥϑΛఆ؍ଌ
w ݄ʹҰूܭͯ͠$47ܗࣜͰఏग़ ूܭ༻ΫΤϦΛ࡞ εέδϡʔϧػೳΛ͍݄Ұ࣮ߦʹઃఆ $47"1*ܦ༝Ͱμϯϩʔυ ᶅ݄࣍ϨϙʔτͷࣗಈԽ
͍ΘΏΔࣗಈԽ࣮ݱ
3FEBTIͷӡ༻5*14
w 3FEBTI্ͰҟͳΔσʔλιʔεΛ+0*/ग़དྷΔ 3FEBTIΠϯελϯε্ͷ42-JUFͰಈ͘ #JH2VFSZ 3%4 εϓϨουγʔτ 1ZUIPOͱ͔ ࣮ߦ࣌ʹݺͼग़͢ΫΤϦͷϦϑϨογϡ͔͔Δ 42-ߏจͰ+0*/
ྫ 4&-&$5BOBNF CDPVOU '30.RVFSZ@BΫΤϦ*% #JH2VFSZ +0*/RVFSZ@CΫΤϦ*% 3%4 0/BJECJE ᶃ2VFSZ3FTVMU࠷ߴʂʂ
w ςΩετͰݟ͍ͯΔσʔλϏδϡΞϥΠζ͢ Δͱ৽ͨͳؾ͖͕ ᶄͻͱ·ͣϏδϡΞϥΠζͯ͠ΈΔͷҰख
w &$Ͱఏڙ͞Ε͍ͯΔ".*ར༻ w FOWͱOHJOYͷઃఆͷΈΧελϚΠζ SFEBTIͰఆٛ͞Ε͍ͯΔڥม OHJOYͰ44-ϦμΠϨΫτ wΞοϓάϨʔυ࣌Ҏ֎΄΅ϝϯςφϯεϨε ΫΤϦौͷղফͱ͔͋Δ ൺֱతڧΊͷΠϯελϯε NMBSHF
ᶅγεςϜӡ༻ෛՙ͕ѹతʹ͍
w WˠWɺWˠWͱೋ࣮ࢪ w τϥϒϧແ͠Ͱ࡞ۀ࣌ؒͯ࣌ؒ͘ఔ &$ΠϝʔδόοΫΞοϓ ΞοϓάϨʔυεΫϦϓτ࣮ߦ͢Δ͚ͩ DEPQUSFEBTIDVSSFOUTVEPCJOVQHSBEF ࣦഊͨ͠߹ɺόοΫΞοϓͨ͠Πϝʔδ͔Β&$ىಈ wଓʑվྑ͞Ε͍ͯΔͷͰ͔͍ͬͬͯ͘ ᶆ༰қͳΞοϓάϨʔυ
ӡ༻ΊͪΌͪ͘Όָʂʂ
w 6*͕վྑ͞Ε͔ͯͳΓ៉ྷʹͳͬͯΔ ຖݟΔͷ͔ͩΒେࣄ μογϡϘʔυͷϨΠΞτ͕ࣗ༝ʹ w ͜Ε͔Β࢝ΊΔͳΒW͕Φεεϝ 3FEBTIW
w σʔλຽओԽπʔϧͱͯ͠3FEBTIͪΐ͏Ͳ ͍͍ w ӡ༻ίετ͕΄΅͔͔Βͳ͍ͷͰɺಉ͡Α͏ͳ χʔζ͕͋Εࢼͯ͠ΈΔͷ͕Φεεϝ ·ͱΊ
More Decks by Shoichiro Nagai(shnagai)
See All by Shoichiro Nagai(shnagai)
テックビジョンを活用した技術戦略の実践/Implementation-of-Technology-Strategy-leveraging-Tech-Vision
shoichiron
0
120
GoでBigQueryを操作する時にStructを使うか悩んでる話/go-bigquery-struct-worries
shoichiron
1
220
AWS Step Functions × AWS SAMで実現する家族ノートの低運用コストETL基盤/ kazokunote-stepfunctions-awssam-etl
shoichiron
4
9.3k
機械学習PJのデータ収集における課題を解決する データ基盤の取組み/Efforts of data infrastructure to solve problems in data collection of machine learning PJ
shoichiron
1
2.3k
ECS×Fargateで実現する運用コストほぼ0なコンテナ運用の仕組み/ ecs fargate low cost operation
shoichiron
14
19k
ママリで動くカテゴリ類推エンジンの仕組み ~機械学習導入の4つの勘所を添えて~/mamari category analogy
shoichiron
0
860
SIGNATEの練習問題コンペで 57位までスコアを上げた話/ The story of the signate competition
shoichiron
2
6.3k
AWSサービスで実現するバッチ実行環境のコンテナ/サーバレス化/ Container service of batch execution environment realized by AWS service
shoichiron
11
7.3k
Fargateは何がうれしいのか/ fargate-whats-nice
shoichiron
4
12k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AIネイティブ組織の作り方。1人のPOとAIから始める、自社での実験
ama_ch
1
470
An Introduction to Context Ontology Accelerator (teaching AI agents what your data means)
inariku
PRO
1
260
AWS基盤改善を支える 私たちの理念と行動指針
kentosuzuki
0
220
Sonnetだけで業務はまわる?
kintotechdev
1
120
プロダクションコードにおける encoding/json から encoding/json/v2 へのスムーズな移行
sansantech
PRO
1
420
内製アプリとClaudeスキルのセキュリティチェック、 Backlogの課題で回しています。
ayaka_egaaa
0
190
農夫は秘伝のタレを知らない - NOBODY KNOWS THE HIDDEN SOURCE - Kaggriculture 3rd Place Solution
masspeaks
0
320
サボる子はいねぇがー!AgentCoreハーネスの脆弱性に学ぶ、エージェントの入力バリデーション
iwamot
PRO
5
340
[JAWS Festa 2026]一番いい仕事は、請求書に現れない / jawsfesta2026
sh_fk2
2
520
少ない人手 限られた予算 それでも守る 消せない・見つける・戻れる オールハザード型BCP on AWS / 20261107 Mitsutoshi Matsuo
shift_evolve
PRO
0
380
AI時代に求められる優秀なTechLeadの振る舞い
pospome
11
16k
Bots in Kiro Crew (One point of contact for ongoing work) | Kiro: Zero to Hero 12
inariku
PRO
1
140
Featured
See All Featured
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.6k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.7k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
570
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.5k
Side Projects
sachag
456
43k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7.3k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
7.1k
Designing for Performance
lara
612
70k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.6k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
7.2k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
56
10k