【GIG勉強会Vol.31／LT19】後半テーマ「BigQueryとGoogleスプレッドシートで作る格安BI」

1. BigQueryと
Googleスプレッドシートで作る格安BI
Shogo Ishikura
@issy_s16

2. 自己紹介
石倉 彰悟 (27歳)
バックエンドエンジニア / 株式会社GIG
弊社サービス「Workship」の
バックエンド全般を担当しています。
個人でこんなサービスも作ってます。
● QiitaDeck: https://qiitadeck.com
https://issys16.info

3. 今日話すこと

4. 今日話すこと
話すこと
話さないこと
データ分析における観点の話
データ分析ツールの選定プロセス
データ分析ツールとしての１つの提案

5. 質問

6. 運営しているサービスの
アクセス解析・データ分析は
どうやって行っていますか？
質問

7. これまで

8. 無料で高機能、タグ埋め込みでかんたんに導入可能
閲覧数、流入元、ユーザ属性などを分析できる。
これまで

9. これまで

10. もっと詳しく分析したい！

11. こんなことも
やりたくなってくる

12. 実現したかったこと
マッチングまでいったユーザの職種割合1
ユーザスコアの分布2
アクティブユーザ数の未来予測3
︙ 俯瞰して見たい！

13. サービス固有のユーザ属性など、
行動ログ以外のデータを分析しようとした時に、
限界にぶち当たる。
課題

14. データ分析ツールを
導入しよう

15. 高額なデータ分析ツールは
コスト的に難しい
新しいツールは慣れるのに
時間がかかる
これからグロースさせていく段階なので
できるだけコストは抑えていきたい
課題

16. そういった背景があり

17. 採用
馴染みのあるツールで、誰でも気軽に見れる
BIツールを低コストで作ろう

18. 実際に運用しているもの

22. 行動履歴
スナップショット
トリガー機能で
データを1日1回取得

23. データ保存の仕組みと
スプレッドシートへの反映の仕組みを
分けて解説していきます！

24. データ保存の仕組み

25. 行動履歴
スナップショット
トリガー機能で
データを1日1回取得
ページを開いた
ボタンをクリックした
コンバージョンした
随時

26. 行動履歴
スナップショット
トリガー機能で
データを1日1回取得
BigQueryに
ログを保存して！
随時

27. 行動履歴
スナップショット
トリガー機能で
データを1日1回取得
データ
保存
随時

28. 行動履歴
スナップショット
トリガー機能で
データを1日1回取得
スナップショット保存
バッチ起動
日次

29. 行動履歴
スナップショット
トリガー機能で
データを1日1回取得
BigQueryに
ログを保存して！
日次

30. 行動履歴
スナップショット
トリガー機能で
データを1日1回取得
データ
保存
日次

31. スプレッドシートへの反映の仕組み

32. ①好きな箇所に
追加したい項目名の列を追加する

33. ② 先程追加した項目名が
リストで選択できるようになっている
③項目名に沿った値を取得する SQL文
を入力しておく

34. ④このApps Scriptが実行される
「設定」シートを参照した上で BigQueryに対し、
A列に記載されている SQLを順に実行して、
B列に記載されている項目名と一致する
「レポート」シートの列の最下行に結果を格納する処
理が書かれています。

35. GoogleAppsScriptのトリガー機能
簡単に定期実行するスケジュールを作成できる

36. 行動履歴
スナップショット
トリガー機能で
データを1日1回取得
SQLを実行して
毎日スプレッドシートに反映
日次

37. BigQueryの費用
ストレージ（データ保持）
$0.01 / GB / 月 ※90日以上更新のないテーブル
$0.02 / GB / 月 ※その他
ストリーミングインサート（データ挿入）
$0.01 / 200MB
クエリ（データ取得）
$5 / TB
毎月10GBまで無料
毎月1TBまで無料
ちなみに月8円で運用できてます

38. まとめ

39. プログラミングは必要ですが、
低コストで始めるデータ分析基盤としては充分！
・Googleスプレッドシートはほんとに便利
・BigQueryは大規模でない限りかなり安い
まとめ

40. ポイント
慣れ親しんだツールで作ってあるので、
誰でもカスタマイズしやすい（グラフ追加など）
1
GoogleAppsScriptは大体なんでもできるので、
Slack連携なども簡単に実装できる
2
BigQueryに保存したデータを、
データ分析以外にも流用できる （機械学習など）
3

41. 有難うございました🙏

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