サービス概要
Looker(ルッカー)は、大小の企業に革新的なデータ探索機能を提供するデータ検出アプリです。これにより、Webベースのインターフェースにアクセスして、データ分析を介して運用に関するリアルタイムの洞察を簡単に得ることができます。彼らは外出先でレポートを作成し、関心のあるすべての関係者がアクセスできるようにすることができるため、他のチームメンバーは、特定のタスクについての議論に貢献し、プロジェクトの開発に関してループにとどまることができます。したがって、Lookerはすべての企業がデータを使用してビジネスの意思決定と活動を正しい方向に推進するのに役立ちます。
SQLの知識が少しあれば、Lookerを動作させたり、独自の分析モジュールを構築したりする際に問題は発生しません。複雑さはエクスペリエンスを洗練させるためにどれだけの距離を費やすかにのみ依存するため、単一のコードで視覚化を設計できます。LookerのMLコードは、クエリの作成と最適化を支援するためにあります。これは、ほとんどのBIシステムがこの分野の専門家であると期待しているため、特に便利です。
Lookerは、SQLの知識がない場合でも機能します。ライブレコーディングやスクリーンキャストの講義と同じように、ビデオや学習資料の豊富なデータベースがあるからです。ドキュメントには、分析を楽しいアクティビティに変換したいと考えているクリエイティブチームを喜ばせるインタラクティブパズルも含まれています。
利点のセクションで説明するように、オープンAPI統合ブロックと柔軟な価格設定に加えて、Lookerが提供できる多くの機能があります。Webでホストされる情報とSQL情報の両方を分析し、Hive、Vertica、GoogleのBigQueryなど、25を超えるデータのバリエーションに対応します。このプラットフォームは、データの混乱とボトルネックを解消するように設計されており、直感的なインターフェースでこれを行うため、従業員は時間をかけて理解する必要がありません。現在、Lookerは世界中の700社を超える企業に推奨されるビジネスインテリジェンスアプリケーションであり、顧客を満足させ、トラフィックを貴重なeコマース情報に変換する方法を見つけるのに役立ちます。見積もりを依頼して購入する前に、無料のデモをリクエストして機能を事前に確認することをお勧めします。
メリット
Lookerは、企業がデータにリアルタイムでアクセスして、より良いビジネス上の意思決定を行えるようにするデータ検出プラットフォームです。すべてのサイズのデータは、Lookerの100%データベース内および100%ブラウザベースのプラットフォーム内で分析できます。現在、Looker Analyticsは、GreenplumやAmazon RedshiftなどのSQLデータベースまたはデータウェアハウスと統合されています。使いやすさを念頭に置いて開発されたLookerは、新興企業、中堅企業、および企業のニーズを満たします。
しかし、Lookerはどの程度正確にチームを支援できますか?このシステムに頻繁に関連付けられる最も重要な利点のいくつかを見てみましょう。
使いやすさ
まず、Lookerの操作は非常に簡単です。ほとんどの操作は単一の直感的なコードになるため、経験豊富なデータアナリストである必要はなく、そこからワークフローを管理するSQLの知識も必要ありません。複雑なコーディングは必要なく、インタラクティブで正確なチャートやテーブル全体のデータにドリルできます。このプラットフォームには、フィルタリング、ピボット、視覚化やダッシュボードの作成などのセルフサービス機能も含まれています。
便利な視覚化
データ探索に関連するすべての一般的なアクティビティは左側のメニューにまとめられており、設定を管理したり、パーソナライズされたワークスペースを開発したりすることもできます。視覚化の作成には、目的の要素をドラッグアンドドロップして、管理者、ユーザー、開発者などの役割を割り当てることができる特別なデータスキームがあります。経験の浅いユーザーがマッピング機能を使用して、高度に技術的な視覚化を準備したり、Lookerのダッシュボードの外でそれらをインポートまたはエクスポートしたりできます。Lookerでは、Webhookを使用してデータオブジェクトをサードパーティのワークフローに接続することもできます。これにより、外部アプリケーションでその機能を補完する必要がなくなります。
強力なコラボレーション機能
問題をさらに改善するため、Lookerはユーザー間のコラボレーションを可能にし、合理化します。このアプリは、モバイルデバイスだけでなく、任意のブラウザーからもアクセスできます。つまり、従業員は通知を受け、不在時にも貢献できます。たとえば、データやレポートはメールやURLで共有したり、Excel、Googleドキュメント、カスタムアプリケーションやサードパーティアプリケーションなどのさまざまなアプリケーションに簡単に統合したりできます。最後に、ユーザーが希望する場合は、データをテキストファイルまたは.csvファイルに手動でエクスポートすることもできます。
柔軟なLookML言語
Lookerを使用すると、データアナリストは、LookMLと呼ばれる柔軟で学習しやすい言語を使用して、データ探索に効率とパワーを追加するミニアプリケーションを作成できます。LookML構文は、あらゆる組織の強力なモデルの開発を簡素化し、SQLの機能を強化します。この言語ベースのアプローチは、クエリの実行を高速化し、その過程でパフォーマンスを最適化します。
信頼できるサポート
システムの豊富なセルフサービスデータベースに加えて、Lookerは、信頼できるテクニカルサポートチームにいつでもアクセスできるようにします。これにより、質問の答えがなくなることはありません。電話、メールでエキスパートに連絡するか、プラットフォームから直接チケットを送信できます。
機能
- カスタムまたはサードパーティアプリケーションに統合するためのAPI
- ブラウザベースのインターフェースとカスタマイズ可能なダッシュボード
- あらゆるデバイスで機能するダッシュボードを簡単に構築
- ドラッグアンドドロップメカニズム
- コラボレーション機能
- 拡張可能なモデリング言語(LookLM)はディメンションとメジャーを定義します
- 完全にカスタマイズ可能でエクスポート可能なレポート、チャート、グラフ
- データベース内のアーキテクチャにより、クエリで変換が行われます
- インフラストラクチャ上のSQLデータベースへのライブ接続
- アジャイル開発と装飾のための最新のIDE
- リアルタイムのデータ探索とコラボレーションのための強力なツール
- 信頼できる技術サポートと自己学習データベース
みんなのレビュー・評判・口コミ
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データ検出とは?
データ検出サービスは、データセットやデータストリームから特定のパターンや情報を抽出するためのサービスです。これには、テキストデータや画像データ、音声データなどさまざまな種類のデータを対象とすることができます。データ検出サービスは、機械学習や自然言語処理、パターン認識などの技術を活用して、データ内の特定の情報や特徴を自動的に識別します。データ検出サービスでは、さまざまな用途に応じた検出タスクが実施されます。例えば、感情分析やセンチメント分析では、テキストデータからポジティブやネガティブな意見や感情を抽出します。画像認識では、画像内の特定のオブジェクトやパターンを識別します。音声認識では、音声データから話者や音声内容を検出します。他にも、個人情報や機密データの検出、不正行為や異常パターンの検出など、さまざまな検出タスクがあります。データ検出サービスの利点は多岐にわたります。まず、大量のデータを効率的に処理し、特定の情報を抽出することができます。これにより、データの分析や洞察を容易にし、迅速な意思決定や行動をサポートします。また、人の手作業に比べて高い精度と一貫性を持ち、時間とコストを節約することができます。さらに、データ検出サービスは自動化と拡張性の面でも優れています。検出モデルやアルゴリズムを適用することで、大規模なデータセットやリアルタイムのデータストリームに対応できます。また、新たなパターンや特徴を学習し、サービスの機能を拡張することも可能です。口コミサイトでは、ユーザーが利用したデータ検出サービスの体験や評価を共有することができます。他のユーザーの意見を参考にすることで、信頼性の高いサービスを選ぶことができます。口コミサイトでは、検出精度、対応するデータ種類、使いやすさなどの情報も提供されます。データ検出サービスは、データ分析や情報抽出の重要なツールとして、ビジネスや研究分野で広く活用されています。
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正確な情報は各サービスの公式サイトにてご確認ください。
SNS侍
2024年10月3日 : びびぽ
フォロワー購入を初めて利用しました。
侍さんでは特にフォロワーが減ることもなく、問題ありませんでした。
購入前に色々おすすめサイトも見ましたが、他サイトでは減少するといった話も見ていたので、侍さんを利用して良かったと感じています。
反映早い
InstaBooost
2024年10月3日 : ゾンビ
初めて利用させていただきました。サポートをしていただくうえで必要なチャンネルの諸設定について、メールやLineにてタイムリーにフォローしていただき、とても助かりました。およそ1週間で目標とする登録者数に到達。その後1か月経ってもチャンネル登録者数の減少はほとんどありませんでした。また利用させていただきます。