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技術者の話 | 11 min read

REST API Testing Strategy: What Exactly Should You Test?

The API layer of any application is one of the most crucial software components. It is the channel which...

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Answering Complex Usage Questions with Product Analytics

Measuring engagement with a business product is difficult. Users often spend hours per day in a business tool where...

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Business Perspectives | 6 min read

Taking Smarter Risks to Monetize Your Data

For modern organizations, data is the ultimate building block. High profile companies are using data to build profitable new...

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技術者の話 | 16 min read

How to Build a Performant Data Warehouse in Redshift

Having seven years of experience with managing Redshift, a fleet of 335 clusters, combining for 2000+ nodes, we (your...

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Why Your BI and Analytics Platform Should be Cloud-Agnostic

In the early days of software development, applications were built to run on a single, compatible, physical machine. With...

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Go Beyond BI. You Need DI.
4 Ways to Take Data-Driven Business to the Next Level

Ask any business leader worth their salt if their business is data-driven and they’ll say “Of course we are.” ...

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技術者の話 | 3 min read

SQL, Python, and R — Why You Need a Unified Analytics Stack

Python, R, and Analytics SQL is a critical skill for business intelligence. From accessing to transforming to reporting on...

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Sisense News | 4 min read

Deliver AI-Powered Analytics Apps on Cloud-Native Sisense

Introducing Sisense Release Q3 2019 Just over two years ago, our CEO, Amir Orad, delivered an internal announcement that...

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What’s the Difference Between Business Intelligence and Business Analytics?

For your business to thrive, you need to know what’s working, what’s not, and how to improve. That much...

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| 1 min read

事業目標を KPI に変える方法

「神に誓って、その他のすべての人間がデータをもたらすでしょう。」 統計学者であり経営科学者でもあるW. Edwards Deming氏は述べています。 ビジネス上の決定を気まぐれに決定したり、自社の気が済むようになされている要求を支持するための「証拠」としてデータを使用する時代は終わりました。 ビジネスは将来、データ主導型になるでしょう。それは、非常に素晴らしいことです。 目標を明確に示し、軌道に乗っているかどうか、別の路線に切り替えるための決定を支持する必要があるかを知ることができる分析が必要になります。また、直感が常に正しいとは限りません。直感が正しくないと理解することが、発見のための第一歩になります。 しかし、明確ではない事業目標をどうやって測定可能なデータに変えるのでしょうか? 必要なのは KPI です! ガートナー は、重要業績評価指標を「システム出力、トラフィックまたはその他の利用法において、週、月または四半期ごとの収集や見直しのために簡素化された高レベルな測定単位」と定義しています。一般的な例としては、帯域幅の可用性や、秒あたりのトランザクション、ユーザー1人あたりのお問い合わせ数などがあります。KPI は、重要なシステム動作基準を構築するために、コスト基準(処理あたりのコスト、ユーザーあたりのコストなど)と併用されることが多くあります。 ビジネスに明確な方向性が必要なように、データにも明確な方向性が必要です。重要業績評価指標は、貴社や貴社の BI に、データ主導型の最良の決定を下すのに役立ちます。 優れた BI...

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カテゴリーなし | 1 min read

すべてのデータアナリストがフォローするべき
12のウェブサイトとブログ

データアナリストの需要は常に高いものの、オンラインコミュニティには不満が残っています。データの専門家に着目した、優れた、偏見のないオンラインリソースやウェブサイトを見つけるのは難しいことがあります。弊社のアナリストにお気に入りのサイトを尋ね、フォローするべきフォーラムやデータ分析に関するブログ、リソースセンターのリストを作成しました。他にも素晴らしいサイトがあるので、お知りになりたい場合は、弊社までコメントをお送りください! リストはアルファベット順になっています: Cross Validated(Stack Exchange) 開発者向けの Q&A コミュニティの Stack Exchange ネットワークの一部である Cross Validated は、統計、データ分析、データマイニング、データ視覚化および機械学習のための Q&A サイトです。専門的な質問につまづいてしまい、仲間の専門家からの回答が必要な場合に最適です。 Data Science and...

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カテゴリーなし | 1 min read

2019年の予算に BI を組み込む方法

これは、概要記事になります。完全な BI 予算ガイドはこちらです。 毎年予算の時期が巡ってくると、多くの企業は、「このデータについてはどうしよう」と、同じ質問を自問自答します。 散らばっている大量のデータセットを整理することは、企業が直面する大きなビジネス上の課題の1つで、多くの企業はその課題を通常後回しにしています。 毎年、大量で、増え続けているデータセットを分析する問題はますます緊急のものとなってきています。さらに、組織が収集しているデータ量は凄まじい速度で増えつつあり、過去2年間で作成されたデータは、これまでの人類の歴史全体よりも多くなっています。また、このデータ量の急増によって、多くの企業はそのデータから洞察を導き出すことができなかったり、十分な速さで洞察を手に入れることができていません。収集されたデータのうち、実際に分析され、使用されているのはわずか0.5%です。 つまりこの問題は、企業がデータ収集のスキルを習得していく一方で、すべてのデータの意味を理解するために、適切なビジネスインテリジェンスやデータアナリティクスソリューションに投資することがよく後回しにされてしまう、ということです。 それはなぜでしょうか?通常であれば、BI を承認された予算内に収めることは簡単であるはずです。 そこで、朗報があります。BI の導入を延期することを止め、導入を開始できます。VentureBeatと協力して、貴社の予算にビジネスインテリジェンスを組み込むための決定的なガイドを作成しました。これは、企業がデータの課題に正面から直面し、大きな波を起こすためのきっかけとなるでしょう。 BI ソリューションに投資すべき タイミングとなる4つのサイン あと少しだけ、ビジネスインテリジェンスなしで管理しますか?今年は、専用の BI ソリューションに投資する年ですか?または、別の年に延期しますか?この質問は、BI への投資を決めかねている企業がよくする質問ですが、誠実な「内省」をした後には、こうした企業のデータアナリティクスツールへのニーズはますます高くなります。BI に投資するニーズを確立する前に、企業が目の当たりにする(かつ取り組んでいる)最も一般的な指標をご紹介します。...

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カテゴリーなし | 1 min read

PostgreSQL 対JSON データベース格納用 MongoDB – どちらを選択するべきか?

パスタをスプーンで食べようとしたことはありますか?うまくいかないでしょう。フェットチーネやペンネをつかむところがなければ、至るところに滑り落ちてしまします。もう片方の手にフォークを持つ方が100万倍もましです。パスタを突き刺して、好きなだけ速く食べることができるでしょう。 ただし、ボールの底で最後のソースをすくう場合は、フォークは使えません。再びスプーンが必要になります。つまり、簡単な作業であるべきことに2つの道具が必要となるのです。 しかし、これは、一部の知識人気取りの人がスポークを発明されるまでのことです。突然、スプーンとフォークの役割をこなすものが現れたのです。それでは、なぜ私達は、すべての食事にスポークを使わないのでしょうか?なぜまだフォークとスプーンの両方が存在するのでしょうか? つまり、これはまさに PostgreSQL 対 MongoDB の話や、JSON データに適したストレージの話になった時に、データ科学者の間でかわされる議論なのです。 かつて、 PostgreSQL 対 MongoDB についてはこのような議論がなされていました:「PostgreSQL を使えば SQL(後の NoSQL)を処理できるが、JSON は処理できない。しかし、元々 JSON...

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