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tomo will
@tomo_will
DataEngineerのBI/DWH領域を中心に、データ分析基盤やテーブル/ダッシュボード作成をしています。また、Data Analystとして要件を整理した上で、データの可視化、統計・機械学習もやります。 Python/SQL/GCP(BigQuery/Cloud Composer)/Tableau/Rが基本スキル。 レポート系は、hatenablogにも書きます。

Tokyo, Japan

Data Engineer兼Data Analyst

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    • [概論]データ分析基盤構築プロジェクトをスムーズに遂行するための知識を整理してみる。
      41
      ## 前提 - 本記事で想定するデータ分析基盤とは、**「本番環境とは切り離された、集計・可視化・レポーティングのようなデータ集計・分析をするための基盤」**を指します。 - 知見が更新された場合、随時情報を追加更新していきます。 ## モチベーション - データ分析基盤構築プロジェクトについては情報が少ないので、現時点での知見をまとめておき、この記事を叩き台にさらに良い方法を模索していきたいで...
      2019/09/13
    • [各論]BIツール導入のための比較軸をまとめてみた。
      19
      # 前提 - 本記事では、BIツール導入の際に考慮した方が良いポイント(比較軸)を紹介します。<br/> - **投稿者が業務で実際に使っており、お手頃価格で導入可能という観点**で、以下3つのBIツールに比較軸を当てはめてみて、各々のユースケースを考えます。 - Tableau - GoogleDataPortal - Redash (※比較軸とBIツールの対応表は細かいので最後の...
      2020/02/11
    • [概論] BIツール導入のポイント
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      # 前提 - 複数の企業において、Tableauを主として導入・活用した経験があるため、特定の企業というよりは共通的な経験談になります。 - インターネット・広告領域での話が中心です。 - 経験したシステム規模は、最大で数十人規模の利用は想定していますが、詳細な分析操作を行うヘビーユーザによる同時アクセスは10人ほどを想定しています。 - ヘビーユーザとは、データ集計・分析に長けた人で、...
      2020/11/16