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 Metabase12         Metabase - LIFULL Creators Blog  
  • 生産性・技術的負債をMetabaseで可視化した話 - LIFULL Creators Blog

    技術開発部の清水です。好きな食べ物は広島風お好み焼きと広島県産牡蠣と広島県産穴子です。 拡張に次ぐ拡張でサービスは便利なものに成長していく一方でソースコードは次第に複雑になっていきます。 そのまま放っておくと積み上げた技術的負債により開発コストが上がっていき、最悪の場合にはサービスの発展を停止させてしまう可能性もあります。 このような理由から、弊社では技術的負債を着実に返済していくべく生産性・技術的負債の可視化をMetabaseで行っています。 可視化する情報元はGithub API、CodeClimateQuality APIの2つのみです。 生産性の可視化 本流ブランチにマージされたPR数(生産数) 本流ブランチにマージされたPRによる意味のある変更行数(生産規模) 本流ブランチにマージされたPRの平均レビュー応答数(生産を助けた人員の労力) 本流ブランチにマージされた「1コミッターあ

      生産性・技術的負債をMetabaseで可視化した話 - LIFULL Creators Blog
    • 無料で大量のデータを見やすいグラフで可視化できるオープンソースのセルフホスト可能なアプリ「Metabase」でGIGAZINE読者アンケートの結果を分析してみた

      「Metabase」はオープンソースでセルフホストも可能なデータ視覚化ツールです。前回の記事でその使い方を確かめられたので、早速GIGAZINE夏のプレゼント大放出企画で集めたアンケートデータを分析してみました。 Metabaseのセットアップや機能については下記の記事で詳しく解説しています。 無料で大量のデータを自動で見やすいグラフなどで可視化し定期的に更新反映されるダッシュボードをオープンソースでセルフホスト可能なアプリ「Metabase」を使ってみた - GIGAZINE GIGAZINEのアンケート結果を読み込むためにPostgreSQLのセットアップを行います。前回に引き続きDockerを利用するので、下記のコマンドでPostgreSQLを起動します。「パスワード」や「ディレクトリへのパス」は適宜書き換えて下さい。 docker run --name metabase-postg

        無料で大量のデータを見やすいグラフで可視化できるオープンソースのセルフホスト可能なアプリ「Metabase」でGIGAZINE読者アンケートの結果を分析してみた
      • Metabaseのグラフをslackへ通知するbotをServerless Framework + Puppeteerで作ってみた - カミナシ エンジニアブログ

        こんにちは。株式会社KAMINASHIでPMをやっている@gtongy1です。 みなさんはMetabaseをご存知ですか? 見た目の良さによる直感的なダッシュボードの構築、クエリ記述時の補完機能、グラフの種類数の豊富さ、ツール自体は無料で使える等便利なBIダッシュボードツールです。 カミナシでもMetabaseをフルに活用して、日々分析時に利用しています。 そんなMetabaseですが唯一欠点があって、それはslackとの連携が難しい所です。 slackへ通知を行う時にグラフで表現できるのはまだ棒グラフだけとか、マルチバイトの文字列は文字化けしてしまうとか、実運用に回す時にはちょっと辛いなと感じるところがあります。 そこで、今回Metabaseのグラフをslackへ通知するbotをServerless Framework + Puppeteerで作ってみました。 最終的に以下のようにsla

          Metabaseのグラフをslackへ通知するbotをServerless Framework + Puppeteerで作ってみた - カミナシ エンジニアブログ
        • オープンソースBI「Metabase」の使い勝手が丁度良かった


          () BIMetabase Google BigQuery使MetabaseBigQuery AGPLBI 使30使 Metabase  DockerJAR(Java Archive) https://www.metabase.com/star
            オープンソースBI「Metabase」の使い勝手が丁度良かった
          • [ データ可視化ツール]MetabaseをDocker上で構築してRedshiftへ接続する | DevelopersIO

            はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 前回の記事でRedashを調査している際に同じOSSとしてMetabaseと比較される情報が多く見つかりました。Metabaseは気になっていたのですが今まで触れたことがなかったので前回と同じくDocker環境で新規インストールして動かしてみました。またデータソースも前回と同様にMetabaseとRedshiftを接続してみたのでまとめます。 以前の記事 [ データ可視化ツール]RedashをDocker上で構築してRedshiftへ接続する 環境 macOS Mojave Docker version 19.03.1 docker-compose version 1.24.1 Metabase v0.33.4 Metabase Metabaseは「Metabase is the easy, open source way

              [ データ可視化ツール]MetabaseをDocker上で構築してRedshiftへ接続する | DevelopersIO
            • 【無料のイケてるBI】Metabase環境作って触ってみました


              Leon Metabase Metabase OSSBIRedashKibana OSSjavajar Google使Slack便 調OSSBIBI SQLBI便 Metabase 
              • Metabaseで個人情報を保護しながらデータ分析 - ナガモト の blog


                使PDCA BI *1 Metabase Metabase RedashOSS1 CLIRedashGUIMetabase RedashMetabase使
                  Metabaseで個人情報を保護しながらデータ分析 - ナガモト の blog
                • SnowflakeとMetabaseで作る格安データ分析基盤 - Qiita

                  導入の背景 Snowflakeを導入し、Talendと各種バッチ処理を作成してデータ分析基盤を構築しましたが、肝心のBIがコストの関係でストップとなりました。当初はPowerBIを導入する予定でしたが、BIをQuickSightに変更してコストを約半分にまで下げる案に変更しても予算がおりませんでした。コスト問題をクリアする為に仕方なくOSSであるMetabaseで構築した環境でしたが、思った以上に低価格で高性能な環境ができあがり、PowerBIに負けてないどころか、こちらの方が使い勝手が上だと思う環境ができましたので、紹介したいと思います。 ###おすすめしたいポイント ■Snowflake ・クエリが投げられた間だけの課金(停止中は課金されない) ・停止中でも瞬間に起動するので、遅延は感じない ・控えめに言っても超高速 ・スタンダード契約なら、最小サイズのXSサイズで1クレジット$2.8

                    SnowflakeとMetabaseで作る格安データ分析基盤 - Qiita
                  • OSSのBIツール「Metabase」の使い方

                    更新履歴 2021年3月19日: 初回投稿 2021年3月20日: 【随時更新】Tips に下記内容を追加 - Jarファイルによる実行 - APIの活用 2021年5月3日: Jarファイルによる実行 を更新(nohup → サービス化に内容変更) 概要 Metabaseは自分でホストすることを厭わなければ無料で使うことができるオープンソースのBIツールです。 2021年3月19日現在、データソースはDBMSに限られるという欠点はありますが、接続したデータソース内のデータから上の画像のようなダッシュボードを簡単に作成することができます。 なお有名なOSSのBIツールにはRedashというものもあります。 こちらはデータベースだけでなく Googleスプレッドシート Salesforce などもデータソースにすることができるのですが、Redashを使用するにはSQLを使用できることという前

                      OSSのBIツール「Metabase」の使い方
                    • Metabaseのマップ機能を使ってみた | DevelopersIO


                      使 Metabase 使  Metabasev0.35.3 OS:Windows Server 2008 R2  Metabase GeoJSONURL GeoJSON https://github.com/dataofjapan/land JSON  
                        Metabaseのマップ機能を使ってみた | DevelopersIO
                      • データ可視化ツール(Metabase, Redash, Superset)の比較メモ - Qiita

                        データをグラフで見たり、絞り込んで個々のレコードを見たりする目的のデータ可視化ツールとして Metabase, Redash, Supersetの3つを軽く調べました。どれも本格的に使う前にちょっと触っただけ、あるいは使ったことある人からの伝聞情報です。感覚的な感想に留まりますが、メモとして残しておきます。 Redashにでしか対応していないデータソースや機能が必須という場合を除いて、Metabaseが全体的によさそうな印象です。 Metabase JVMだけ準備すれば簡単に起動できる Clojureで実装されている(読める人が少ないという意味では懸念点) SQLの知識は不要 個々のレコードの表示も便利 棒グラフの棒をクリックするとレコード表示に遷移する 見た目がきれい グラフごとにURLが付与されるので社内共有などが楽 「無料なのにここまでできるのか」 Redash ネット上に知見は多い

                          データ可視化ツール(Metabase, Redash, Superset)の比較メモ - Qiita
                        • PythonとElasticSearchとMetabaseを使ったデータ探索、分析、可視化 - Qiita

                          業務上でElasticSearchというテキストやログなどのデータの中から高速かつ正確に検索を行える オーブンソースの検索エンジンが使われていたので調べてみました。 Kibanaを組み合わせてデータを可視化したり、分析したりできるクライアントアプリを作成できることが可能です。 Kibanaは有料でしたので(無料トライアウトあり)、無料で使えるものを探していたところMetabaseというサービスがあったので、今回はPythonとElasticSearchとMetabaseでデータを探索したり分析、可視化できるツールの設計を考えてみます。 ・Metabaseについて https://www.metabase.com/ (https://www.metabase.com/docs/latest/ より引用) ・Kibanaについて https://www.elastic.co/jp/kibana

                            PythonとElasticSearchとMetabaseを使ったデータ探索、分析、可視化 - Qiita
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