Submit Search
Upload
3ヶ月で50%の社員が利用するツールに
•
Download as PPTX, PDF
•
1 like
•
2,513 views
K
KOTARO TAKAHASHI
Follow
ピクシブでLookerが広まった理由・工夫紹介 2019/9/6 LookerMeetUpにて発表
Read less
Read more
Data & Analytics
Report
Share
Report
Share
1 of 24
Download now
Recommended
データ管理に重要なことは事業と組織の理解だった(Data Engineering Study #11 発表資料)
データ管理に重要なことは事業と組織の理解だった(Data Engineering Study #11 発表資料)
株式会社MonotaRO Tech Team
ChatGPTのデータソースにPostgreSQLを使う(第42回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
ChatGPTのデータソースにPostgreSQLを使う(第42回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
全社のデータ活用を一段階上げる取り組み
全社のデータ活用を一段階上げる取り組み
株式会社MonotaRO Tech Team
イミュータブルデータモデル(入門編)
イミュータブルデータモデル(入門編)
Yoshitaka Kawashima
事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)
事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)
Tokoroten Nakayama
運用してわかったLookerの本質的メリット : Data Engineering Study #8
運用してわかったLookerの本質的メリット : Data Engineering Study #8
Masatoshi Abe
MonotaRO のデータ活用と基盤の過去、現在、未来
MonotaRO のデータ活用と基盤の過去、現在、未来
株式会社MonotaRO Tech Team
[Cloud OnAir] BigQuery の仕組みからベストプラクティスまでのご紹介 2018年9月6日 放送
[Cloud OnAir] BigQuery の仕組みからベストプラクティスまでのご紹介 2018年9月6日 放送
Google Cloud Platform - Japan
Recommended
データ管理に重要なことは事業と組織の理解だった(Data Engineering Study #11 発表資料)
データ管理に重要なことは事業と組織の理解だった(Data Engineering Study #11 発表資料)
株式会社MonotaRO Tech Team
ChatGPTのデータソースにPostgreSQLを使う(第42回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
ChatGPTのデータソースにPostgreSQLを使う(第42回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
全社のデータ活用を一段階上げる取り組み
全社のデータ活用を一段階上げる取り組み
株式会社MonotaRO Tech Team
イミュータブルデータモデル(入門編)
イミュータブルデータモデル(入門編)
Yoshitaka Kawashima
事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)
事業の進展とデータマネジメント体制の進歩(+プレトタイプの話)
Tokoroten Nakayama
運用してわかったLookerの本質的メリット : Data Engineering Study #8
運用してわかったLookerの本質的メリット : Data Engineering Study #8
Masatoshi Abe
MonotaRO のデータ活用と基盤の過去、現在、未来
MonotaRO のデータ活用と基盤の過去、現在、未来
株式会社MonotaRO Tech Team
[Cloud OnAir] BigQuery の仕組みからベストプラクティスまでのご紹介 2018年9月6日 放送
[Cloud OnAir] BigQuery の仕組みからベストプラクティスまでのご紹介 2018年9月6日 放送
Google Cloud Platform - Japan
なぜコンピュータを学ばなければならないのか 21世紀の君主論
なぜコンピュータを学ばなければならないのか 21世紀の君主論
Tokoroten Nakayama
PostgreSQL14の pg_stat_statements 改善(第23回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostgreSQL14の pg_stat_statements 改善(第23回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
datatech-jp Casual Talks#3 データエンジニアを採用するための試行錯誤
datatech-jp Casual Talks#3 データエンジニアを採用するための試行錯誤
株式会社MonotaRO Tech Team
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの? Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの? Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
NTT DATA Technology & Innovation
DMBOKをベースにしたデータマネジメント
DMBOKをベースにしたデータマネジメント
Kent Ishizawa
世の中のPostgreSQLエンジニアのpsql設定(第34回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
世の中のPostgreSQLエンジニアのpsql設定(第34回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
Recruit Technologies
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
Tetsutaro Watanabe
DockerとPodmanの比較
DockerとPodmanの比較
Akihiro Suda
位置データもPythonで!!!
位置データもPythonで!!!
hide ogawa
初心者のためのTableau0→1
初心者のためのTableau0→1
OWL.learn
データプランナーによるデータ系施策について
データプランナーによるデータ系施策について
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
BigQuery で 150万円 使ったときの話
BigQuery で 150万円 使ったときの話
itkr
ビジネスパーソンのためのDX入門講座エッセンス版
ビジネスパーソンのためのDX入門講座エッセンス版
Tokoroten Nakayama
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け 2018年version
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け 2018年version
Tetsutaro Watanabe
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
Masahito Zembutsu
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
Tokoroten Nakayama
PostgreSQLモニタリングの基本とNTTデータが追加したモニタリング新機能(Open Source Conference 2021 Online F...
PostgreSQLモニタリングの基本とNTTデータが追加したモニタリング新機能(Open Source Conference 2021 Online F...
NTT DATA Technology & Innovation
コロナ禍で挑んだ超高速アジャイル開発 ~最速1.5ヶ月でローンチしたおでかけ混雑マップの舞台裏 (技術編) ~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス ...
コロナ禍で挑んだ超高速アジャイル開発 ~最速1.5ヶ月でローンチしたおでかけ混雑マップの舞台裏 (技術編) ~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス ...
NTT DATA Technology & Innovation
PostgreSQL 12は ここがスゴイ! ~性能改善やpluggable storage engineなどの新機能を徹底解説~ (NTTデータ テクノ...
PostgreSQL 12は ここがスゴイ! ~性能改善やpluggable storage engineなどの新機能を徹底解説~ (NTTデータ テクノ...
NTT DATA Technology & Innovation
プロダクト中心のデータ駆動を推進していくために必要なこと
プロダクト中心のデータ駆動を推進していくために必要なこと
Kazuhito Osabe
ピクシブ社初! 大規模チームのチームビルディング
ピクシブ社初! 大規模チームのチームビルディング
Yuzo Shigematsu
More Related Content
What's hot
なぜコンピュータを学ばなければならないのか 21世紀の君主論
なぜコンピュータを学ばなければならないのか 21世紀の君主論
Tokoroten Nakayama
PostgreSQL14の pg_stat_statements 改善(第23回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostgreSQL14の pg_stat_statements 改善(第23回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
datatech-jp Casual Talks#3 データエンジニアを採用するための試行錯誤
datatech-jp Casual Talks#3 データエンジニアを採用するための試行錯誤
株式会社MonotaRO Tech Team
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの? Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの? Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
NTT DATA Technology & Innovation
DMBOKをベースにしたデータマネジメント
DMBOKをベースにしたデータマネジメント
Kent Ishizawa
世の中のPostgreSQLエンジニアのpsql設定(第34回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
世の中のPostgreSQLエンジニアのpsql設定(第34回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
Recruit Technologies
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
Tetsutaro Watanabe
DockerとPodmanの比較
DockerとPodmanの比較
Akihiro Suda
位置データもPythonで!!!
位置データもPythonで!!!
hide ogawa
初心者のためのTableau0→1
初心者のためのTableau0→1
OWL.learn
データプランナーによるデータ系施策について
データプランナーによるデータ系施策について
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
BigQuery で 150万円 使ったときの話
BigQuery で 150万円 使ったときの話
itkr
ビジネスパーソンのためのDX入門講座エッセンス版
ビジネスパーソンのためのDX入門講座エッセンス版
Tokoroten Nakayama
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け 2018年version
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け 2018年version
Tetsutaro Watanabe
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
Masahito Zembutsu
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
Tokoroten Nakayama
PostgreSQLモニタリングの基本とNTTデータが追加したモニタリング新機能(Open Source Conference 2021 Online F...
PostgreSQLモニタリングの基本とNTTデータが追加したモニタリング新機能(Open Source Conference 2021 Online F...
NTT DATA Technology & Innovation
コロナ禍で挑んだ超高速アジャイル開発 ~最速1.5ヶ月でローンチしたおでかけ混雑マップの舞台裏 (技術編) ~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス ...
コロナ禍で挑んだ超高速アジャイル開発 ~最速1.5ヶ月でローンチしたおでかけ混雑マップの舞台裏 (技術編) ~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス ...
NTT DATA Technology & Innovation
PostgreSQL 12は ここがスゴイ! ~性能改善やpluggable storage engineなどの新機能を徹底解説~ (NTTデータ テクノ...
PostgreSQL 12は ここがスゴイ! ~性能改善やpluggable storage engineなどの新機能を徹底解説~ (NTTデータ テクノ...
NTT DATA Technology & Innovation
What's hot
(20)
なぜコンピュータを学ばなければならないのか 21世紀の君主論
なぜコンピュータを学ばなければならないのか 21世紀の君主論
PostgreSQL14の pg_stat_statements 改善(第23回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
PostgreSQL14の pg_stat_statements 改善(第23回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
datatech-jp Casual Talks#3 データエンジニアを採用するための試行錯誤
datatech-jp Casual Talks#3 データエンジニアを採用するための試行錯誤
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの? Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの? Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
DMBOKをベースにしたデータマネジメント
DMBOKをベースにしたデータマネジメント
世の中のPostgreSQLエンジニアのpsql設定(第34回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
世の中のPostgreSQLエンジニアのpsql設定(第34回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
DockerとPodmanの比較
DockerとPodmanの比較
位置データもPythonで!!!
位置データもPythonで!!!
初心者のためのTableau0→1
初心者のためのTableau0→1
データプランナーによるデータ系施策について
データプランナーによるデータ系施策について
BigQuery で 150万円 使ったときの話
BigQuery で 150万円 使ったときの話
ビジネスパーソンのためのDX入門講座エッセンス版
ビジネスパーソンのためのDX入門講座エッセンス版
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け 2018年version
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け 2018年version
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
PostgreSQLモニタリングの基本とNTTデータが追加したモニタリング新機能(Open Source Conference 2021 Online F...
PostgreSQLモニタリングの基本とNTTデータが追加したモニタリング新機能(Open Source Conference 2021 Online F...
コロナ禍で挑んだ超高速アジャイル開発 ~最速1.5ヶ月でローンチしたおでかけ混雑マップの舞台裏 (技術編) ~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス ...
コロナ禍で挑んだ超高速アジャイル開発 ~最速1.5ヶ月でローンチしたおでかけ混雑マップの舞台裏 (技術編) ~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス ...
PostgreSQL 12は ここがスゴイ! ~性能改善やpluggable storage engineなどの新機能を徹底解説~ (NTTデータ テクノ...
PostgreSQL 12は ここがスゴイ! ~性能改善やpluggable storage engineなどの新機能を徹底解説~ (NTTデータ テクノ...
Similar to 3ヶ月で50%の社員が利用するツールに
プロダクト中心のデータ駆動を推進していくために必要なこと
プロダクト中心のデータ駆動を推進していくために必要なこと
Kazuhito Osabe
ピクシブ社初! 大規模チームのチームビルディング
ピクシブ社初! 大規模チームのチームビルディング
Yuzo Shigematsu
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
Google Cloud Platform - Japan
SysTrack のご紹介 - 最適な vGPU リソース利用で効率の高い GPU VDI 環境を -
SysTrack のご紹介 - 最適な vGPU リソース利用で効率の高い GPU VDI 環境を -
Hirotaka Nagashima
位置データ活用 経済センサスのデータを使ってみよう
位置データ活用 経済センサスのデータを使ってみよう
hide ogawa
(2017.9.7) Neo4jご紹介
(2017.9.7) Neo4jご紹介
Mitsutoshi Kiuchi
shikigaku.pdf
shikigaku.pdf
ssuserc7d339
識学概要資料.pdf
識学概要資料.pdf
ssuserc7d339
shikigku
shikigku
ssuserc7d339
20110630Code4Lib JAPAN報告書
20110630Code4Lib JAPAN報告書
Code4Lib JAPAN
LIFULLマーケター総会スライド(2017/07)
LIFULLマーケター総会スライド(2017/07)
LIFULL Co., Ltd.
170520 DataSpider DevConn Hackathon
170520 DataSpider DevConn Hackathon
kintone papers
Goalist会社概要
Goalist会社概要
Goalist Co.,Ltd.
エデュテックパートナーズのデジタル支援サービスのご案内
エデュテックパートナーズのデジタル支援サービスのご案内
munjapan
海外向けコンテンツマーケティングについて《インフォキュービック・ジャパン》
海外向けコンテンツマーケティングについて《インフォキュービック・ジャパン》
Rohan Yamagishi
エンジニア以外の方が自らSQLを使ってセグメント分析を行うカルチャーをどのように作っていったか
エンジニア以外の方が自らSQLを使ってセグメント分析を行うカルチャーをどのように作っていったか
gree_tech
ウェブ屋さんとkintoneとクラウド(Kintone Café KOCHI Vol.7)
ウェブ屋さんとkintoneとクラウド(Kintone Café KOCHI Vol.7)
Noriaki Sugimoto
2017spring jjug ccc_f2
2017spring jjug ccc_f2
Kazuhiro Wada
【SoftLayer事例】V-CUBE ミーティングを支えるSoftLayer
【SoftLayer事例】V-CUBE ミーティングを支えるSoftLayer
softlayerjp
大規模システムリプレイスへの道
大規模システムリプレイスへの道
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
Similar to 3ヶ月で50%の社員が利用するツールに
(20)
プロダクト中心のデータ駆動を推進していくために必要なこと
プロダクト中心のデータ駆動を推進していくために必要なこと
ピクシブ社初! 大規模チームのチームビルディング
ピクシブ社初! 大規模チームのチームビルディング
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
データプロダクトを支えるビッグデータ基盤
SysTrack のご紹介 - 最適な vGPU リソース利用で効率の高い GPU VDI 環境を -
SysTrack のご紹介 - 最適な vGPU リソース利用で効率の高い GPU VDI 環境を -
位置データ活用 経済センサスのデータを使ってみよう
位置データ活用 経済センサスのデータを使ってみよう
(2017.9.7) Neo4jご紹介
(2017.9.7) Neo4jご紹介
shikigaku.pdf
shikigaku.pdf
識学概要資料.pdf
識学概要資料.pdf
shikigku
shikigku
20110630Code4Lib JAPAN報告書
20110630Code4Lib JAPAN報告書
LIFULLマーケター総会スライド(2017/07)
LIFULLマーケター総会スライド(2017/07)
170520 DataSpider DevConn Hackathon
170520 DataSpider DevConn Hackathon
Goalist会社概要
Goalist会社概要
エデュテックパートナーズのデジタル支援サービスのご案内
エデュテックパートナーズのデジタル支援サービスのご案内
海外向けコンテンツマーケティングについて《インフォキュービック・ジャパン》
海外向けコンテンツマーケティングについて《インフォキュービック・ジャパン》
エンジニア以外の方が自らSQLを使ってセグメント分析を行うカルチャーをどのように作っていったか
エンジニア以外の方が自らSQLを使ってセグメント分析を行うカルチャーをどのように作っていったか
ウェブ屋さんとkintoneとクラウド(Kintone Café KOCHI Vol.7)
ウェブ屋さんとkintoneとクラウド(Kintone Café KOCHI Vol.7)
2017spring jjug ccc_f2
2017spring jjug ccc_f2
【SoftLayer事例】V-CUBE ミーティングを支えるSoftLayer
【SoftLayer事例】V-CUBE ミーティングを支えるSoftLayer
大規模システムリプレイスへの道
大規模システムリプレイスへの道
3ヶ月で50%の社員が利用するツールに
1.
3ヶ月で50%の社員が 利用するツールに ピクシブでLookerが広まった理由・工夫紹介 pixiv Inc. Name Name 2019.9.6
2.
● 2012年にピクシブ株式会社に入社 ● pixivのWeb側のPMを担当 ●
2018年12月にデータ駆動推進室が 発足 ○ 以後ピクシブの各チームと連携 し、データ活用をサポートする 業務を担当2 略歴 高橋 孝太郎 データ駆動推進室 マネージャー
3.
3 データ駆動推進室について ● 社内のデータ民主化を目標に、データ基盤整備やツール導 入、目標数値設定の相談などを行なっている部署
4.
4 創作活動がもっと楽しくなる 場所を創る pixivの紹介 イラストコミュニケーションサービス「pixiv」を 中心に、クリエイターを支援する様々なサービスを 提供しています。
5.
5 ピクシブのLooker導入について ● 4月頭からLookerの社内導入を開始 ● まだ利用して4ヶ月ほどの初心者
6.
6 ピクシブのLooker導入状況について ● 8月時点で約100人が利用するツールに ● 現在125人、90%のチームで利用されている
7.
7 ピクシブのLooker普及の背景 ● 各部署のデータがBigQueryに既につなぎこまれていた ● 各チームにデータを見る文化が醸成されていた ●
#analyst窓で不明点を即解消できる体制が整っていた ● 社内で普及しているBIツールがなかった 今回はこっちは割愛
8.
8 ピクシブのLooker普及の工夫について
9.
9 新規ツール導入の失敗例 ● 導入コストが高い ● 触ってみたが難しい印象がある ●
仕事上での利用イメージがわかない ● 積極的に導入に協力するメンバーがいない 結果、社内に導入されても使われないツールに。。
10.
10 導入コストを下げる工夫
11.
11 社内で主に使うデータを予め繋いでおく ● pixivのユーザーデータや作品情報などを予めLookerに接 続 ○ ピクシブの各サービスのデータは、userIDで連携する ことができる ○
予め上記のデータを繋いでおくことで、他サービスの データと連結するだけでユーザーのデモグラ情報を簡 単に取得できる状態になった
12.
12 開発側のドキュメントを整備 ● プロジェクトの作成 ● Lookerへのデータのつなぎこみかた ●
モデル構築リファレンス を事前に準備。 ドキュメントをみながら操作するだけで自サービスのデータ でLookerの利用が開始できる状態にした。
13.
13 ドキュメントの一部をお見せ https://docs.google.com/document/d/1gZZRyEUoCcffcPV9BMf5Pp8zOxdUkX2d40R0tGKZH5Q/edit
14.
14 触り始めをサポート
15.
15 利用者側のドキュメント整備 ● 利用者側のチュートリアルを作成 ○ Explore画面の開き方やDimension/Measure、PIVOT
/ FILTERなどLookerの基本操作を学べる
16.
16 利用者側のドキュメント整備(2) ● 利用者側の問題集を作成 ○ グラフの作り方について学べる ○
仮説を立てて、それを検証する一連の流れを体験
17.
17 ドキュメントの一部をお見せ https://docs.google.com/document/d/1sZFK09H7Id7U3mFp6qKHjkA0ZcbLTQ7NwSSetpm3Dks/edit
18.
18 利用イメージの明確化
19.
19 LookerBotの導入 ● 導入後に、朝会のタイミングでチームのダッシュボードを Slackに投げるように設定してもらうまでをサポート ○ 日常的に数値を見るためのツールとしての立ち位置を 獲得させた ○
(他チームで運用されているのをみて、羨ましくなる 効果も)
20.
20 導入を手伝ってくれるメンバーの育成
21.
21 新卒向けの勉強会を開催 ● 今年加入した新卒メンバーにLookerの使い方を教える勉 強会を開催。勉強会の目標は、自分たちの力で自チームの ダッシュボードを作れるようになる、というもの。 ○ ビジネス側向けには、チュートリアル・問題集を実行 ○
エンジニア側向けには、LookerのJumpStartを利用し てMLの作成方などを学習してもらった
22.
22 新卒向けの勉強会の狙い ● まだやれることが少ない新卒に「数値分析」という武器を 持たせる ○ 今後の社員のデフォルト技能として定義したかった ●
(あと新卒メンバーが作ったダッシュボードなら、無視さ れないだろう、という打算的な狙いも)
23.
23 嬉しい誤算 ● 新卒メンバーがハブとなる形で部署横断的に利用が進む ○ チーム内で分析内容を共有し、施策を提案する定例の 実施 ○
チーム内でのLooker勉強会を新卒主催で開催
24.
24 まとめ ● Lookerを利用し始めるハードルを徹底的に下げた ○ 事前に主要なデータの繋ぎ込みを行なった ○
チュートリアルや問題集を整備した ○ LookerBotを導入した ● 新卒メンバーに普及させて、部署横断で広げるハブとして 動いてもらった
Editor's Notes
現状提供を予定している、ユーザー向けのアクセス解析機能 ざっくりとした構成を説明すると ・ユーザーのアクセス情報をBQに保存 ・BQの情報をembulkで同期 ・オンプレとLookerを連携 ・Lookerのembedを利用してユーザーへのviewを提供
Download now