空飛ぶITコンサルタント

企業内診断士のヨシダがパンのレポートをメインにお届けします。

中小企業診断士 登録体験記(得点開示から診断士登録まで)

 

ヨシダです。

晴れて令和元年に中小企業庁から登録を受けました。今日は中小企業診断士登録体験記です。

 

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なぜ登録体験記?

中小企業診断士の登録体験記はWebに殆ど無いから、これに尽きます。

合格体験記は数多あり、私も1年前にこのような合格体験記を執筆しました。

www.takipro.com

但し、合格した後、登録までどうするのか?合格後の話題が少ないのも事実です。

合格後から診断士登録までの一連の流れを説明します。

 

登録後の流れは3種類

1.中小企業診断協会 or 民間企業の実務補習の実績で登録する。

統計はありませんが大多数の診断士がこの道を歩んでいる肌感覚があります。王道。

メリット:組織のサポートの元、確実にポイントをゲットできる。

デメリット:15日間15万程度の出費。年度末繁忙期に時間を消費する。

2.勤務している法人の実績で登録する

中小企業において、経営に近いポジションで仕事をされている方はこの方法がてっとり早いです。但し経営者自身は自社の実務でポイントを得れない決まりがあります。

メリット:費用がかからない。実績があれば実務補修組より早く登録できる。

デメリット:実務補修で得られる"同期のつながり"が得られない。

3.実際に法人の経営相談の実績で登録する

既にコンサルタントや他の士業で活躍されている人の場合、自らの実績でポイントを得るのが近道でしょう。

メリット:実績があれば実務補修組より早く登録できる。

デメリット:実績が無い場合ハードモード。

 

合格後の私の行動

1.得点開示から実務補習1回目まで

まず得点開示請求

yoshidaagri.hatenablog.com

次に実務補習は5日間コースを選択。

思ったよりも5日間を選択する方が多かったのが印象的。

yoshidaagri.hatenablog.com

この反省を活かしていればよかった。自分自身を卵だと自覚しながら雄鶏のような動きを理想としている矛盾した状態を自覚していたのに。

なぜ新米診断士が協会に入るのか、理解していなかった時期です。 

 2.実務補習2回目

yoshidaagri.hatenablog.com

課題で「診断先を見つけること」と書いており、自分の無力さを痛感している時期。

親族で社長いないか探したり、昔のバイト先の社長に頭下げてでもお手伝いの経験をつませてもらいたいと「形振り構わない」決意をしています。

「形振り構わない」は1つの学びです。

3.診断ポイントゲット

 古い縁に良縁が眠っている事を痛感した出来事です。

タイミングも重要なので、常に様式第19:診断助言業務実績証明書を持ち歩く癖をつけました

yoshidaagri.hatenablog.com

4.中小企業庁に登録

 書類の多くは中小企業庁で取得(ダウンロード)可能です。

www.chusho.meti.go.jp

必要なもの

・様式第1:中小企業診断士登録申請書

・様式第19:診断助言業務実績証明書

・実務補習修了証書(原本)

・第二次試験合格証書(原本)

・住民票

私は平成31年3月23日にレターパック300で投函、登録証明が届いたのが令和元年5月18日なので2ヶ月弱待ちます。待ち遠しい気持ちは抑えてゆっくり待ちましょう。

以上です。

高級食パン店は秀逸なビジネスモデルだった!パン屋かわら版(5月13日号)

「パン屋かわら版」はパンが好きな方、パンを作る職人さん向けに、パンのトレンドを情報発信するかわら版です。※高級食パンブームは「3.今週のビジネスモデル分析」です!

 

1.今週のホットワード

毎週パン業界を騒がせるネタをお伝えするこのコーナー。1週間分のパン屋に関するツイートを蓄積し、分析した結果をお送りします
統計の力をお借りて解説する、新しい切り口のコーナーです。

1-1.「パン屋」wordcloud(ワードクラウド) 注目ワード!

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Keyword:「アメリカ」

ぶっちぎりのリツイート獲得は、カルフォルニア日系パン屋をオープンしたツイート!このツイートすごく理解できて、ハワイのレストランで「このパン美味しい!」と思ったら経営者が日本人だったとかあるあるですから!

1-2.頻出ワード 上位ランキング!

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Keyword:「ブーランジェリーポーム」

札幌市新川が本店のパン屋さんが、道内5店舗目を函館の蔦屋書店にオープンさせたネタがリツイートを集めました。

 

 

2.最近オープンしたパン屋さん

[三条市四日市]べべ

また新潟に魅力的なパン屋さんがオープン。三条市呉駅の近くにお洒落なパン屋さんがオープンしました!なぜ平仮名の店名なのでしょうか。理由は新潟県内に「BeBe」というパン屋がすでに2件あるのも関連しての差別化ではないでしょうか。


www.instagram.com

[熊本市健軍]もはや最高傑作

熊本でインパクトがある店名のお店がオープン!ツイートをみる限り大行列ですね。

この「もはや最高傑作」 。デジャブーな感じを受けていましたが「考えた人すごいわ」「乃木坂な妻たち」といった高級食パン店のプロデューザー岸本

 

3.今週のビジネスモデル分析「高級食パン店」

「高級食パン店」最近増えていますねー。

私も今日まで高級食パン店は「ブームによる一過性」の業態と考えていましたが、表面だけ捉えて分かったフリをしていた愚か者だと反省しております。

従来のパン屋さんと比較した所、よく練られたビジネスモデルだな、と関心しきりです。
特に注目すべきは高級食パン店の「技術」「坪単価」の2つです。

高級食パン店の特徴

圧倒されますね...

※1※2
パン屋さんケーキ屋さんになる本(成美堂出版)
※3
日売上:https://www.digimonostation.jp/0000145540/
店坪数:http://suzu-pr.com/news/wp-content/uploads/2018/10/sugoiwa_kikuna_fix.pdf

1.技術力の特徴

店舗オペレーションの効率化、省力化が可能なのが「高級食パン店」の特徴でしょう。高級食パン店は食パンだけ作っていれば商売できます。パン毎の発酵時間の差なんて樹にしなくてもよいです。店内の製造ラインも単純化、効率化が可能です。

また必要とされる技術力食パンを作る技術力です。専門特化型なので習得コストが低く、職人に求めるスキルも低く設定出来ます。エンジニアで例えればだと単能工で製造が成り立ちます。また、何十品目もの値段を覚えなくとも良いので、売り子に求められるスキルも低く設定できます。

ぶっちゃけ、人件費を低く抑えられるのが「高級食パン店」の特徴です。ゆえに私達消費者は、高い原価率の美味しい商品をゲットできるわけです。

2.坪単価の特徴

高級食パン店の坪単価17,800円はかなり高い数字です。一般的な町のパン屋さんの売場面積単価は1坪5,000〜15,000円と言われています。特にオープンして間もない新店舗は坪単価が低い事が当たり前なのに、オープンから行列が出来てしまう高級食パン店は常識を破ってきます。資金繰りの良さも高級食パン店の特徴の1つと言えるでしょう。

 

高級食パン店が儲かる理由が理解頂けたと思います。

そして、このビジネスモデルの弱点も最後まで読んで頂いた方なら想像つきますよね。参入障壁が低いことです。ご注意願います。

今週は以上です。

fluentd+MetabaseでAccess.log可視化の試み

ヨシダです。

Software Designのバックナンバー2017年3月号を読み返しました。
本号はログ&データ分析基盤入門が特集されており、非常に興味がある分野で、かつこれからの働き方改革にマッチしたネタでもあると考え、ログ可視化を試してみました。

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図:F.ACE(bas)APIサーバ Accessログ解析ダッシュボードサンプル

ダッシュボードには5種類をサンプルとして作成した。

1.平均レスポンス時間

2.ステータス別件数

3.アクセス先件数

4.時間帯別アクセス数

5.アクセス遅延監視

調査の目的

1.本番サーバーにおける障害検知、初動調査のスピードアップ。
2.ログの民主化
3.ログのデータラングリングによるAI活用素材提供。

1.本番サーバーにおける障害検知、初動調査のスピードアップ

本番サーバ障害の検知方法について、リアルタイム監視、検知するソリューションは数多あるが、OSSで実用に耐えうるソリューションを調査し、活用する道筋を立てることが調査目的の1つでである。

2.ログの民主化

障害調査が属人化することは特定要員の負荷上昇を招き、解決スピードを低下原因となり問題である。チーム全員が短時間でログ調査を完結できることが望ましい。適したソリューションを調査するのが目的の1つである。

3.データラングリングによるログのAI活用

システムのクラウド化、複雑化に伴い閾値監視の限界が問われる中、ログのパターンを分析、学習し障害予測するソリューションが近年リリースされている。

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コグニティブ技術で実現する次世代システム監視~システム障害の予兆を検知(https://www.imagazine.co.jp)

著名なAIソリューションを使う場合にしても、社内で内製するにしても、対象ログをツールやサービスにInputする場合には「データ取得」「データ加工」の2工程が必要になる。この2工程すなわち「データラングリング」の手法を学習し、ログファイルだけではなく、JSONXML、PDF、Excel等多様なデータソースに対応できるスキルを習得することは、サーバやIot機器、センサーが提供するデータだけではなく、官公庁が提供する公的データ等の活用も期待でき、AIのさらなる活用が期待できる。「データラングリング」の手法調査が目的の1つである。

調査したソリューション

図:システム構成図

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システム構成に対して「Log収集」「可視化」の2種類のツール導入を前提に調査した。

「Log収集」

flientdはOSSログ収集ツールの中で最もメジャーなツールである。特徴は300を超えるInput/outputプラグインにより、様々なデータ収集/データ格納のチャネルが標準で準備されている事である。Yahoo!ヤフオクショピングサイトのサーバログ収集に用いている事例があり、大規模システムにも耐える実績あり。競合としてlogstash、Apache Flumeなど。

「可視化」

Metabaseは導入が容易である。LinuxMacであれば1コマンド数秒で可能であり、データ元のデータベース設定もブラウザベースで可能と操作も容易で取っ付きやすい点が特徴である。
競合はElasticsearch、Re:dash、Supersetなど。

所感

メリット

・導入が容易。flientdとMetabaseはJavaベースのアプリでjar化済モジュールをgithubからダウンロードしてくれば直ぐに起動する。Ansibleで構成管理すれば横展開も容易になる。

・ブラウザ+SQLのハイブリッド。Metabaseはブラウザ操作だけではなくSQLでカスタムレポートを作成可能である。品質管理レポート作成の内容充実化や効率化に一役担えるツールと考える。

・Slackとの連携が可能。メール通知ではなくSlackへの通知は、チームメンバー全員にエラーを通知することが容易である。普段からSlackを運用しているチームへの導入障壁が低い点はメリットとなりうる。

問題点

・システムには適切なサーバースペックが必要となる。可視化ツールはMetabaseだけではなく他の競合OSSソリューション全てにおいて、相当量メモリを消費する。試しにAWS EC2のt2.micro構成で実験してみたが、起動はメモリ関連のエラーにより失敗。4Gbyte程度のサーバメモリは必要であり、サーバをクラウド調達する場合ランニングの検討が必要となる。

・「Logパターン解析」の前工程が発生する。F.ACEのように多少ログ出力をカスタマイズしているシステムを「Log取得」の対象とする場合、標準プラグイン(nginx標準)では対応出来ない。本調査では正規表現で対応したが、非常に面倒。

以上

パン屋かわら版(5月5日号)柏崎「パンいとす」は絶景かな〜

「パン屋かわら版」はパンが好きな方、パンを作る職人さん向けに、パンのトレンドを情報発信するかわら版です。

1.今週のホットワード

毎週パン業界を騒がせるネタをお伝えするこのコーナー。1週間分のパン屋に関するツイートを蓄積し、分析した結果をお送りします
統計の力をお借りて解説する、新しい切り口のコーナーです。

1-1.「パン屋」wordcloud(ワードクラウド) 注目ワード!

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Keyword:「美桜」

今田美桜さんのお母さんが福岡にオープンされた件が大量リツィート獲得。

 

selfshot-digi.com

カレーパン専門店 + スティックチーズケーキの小さなお店ですね。商売繁盛をお祈りしています。

1-2.頻出ワード 上位ランキング!

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Keyword:「専門店」

仙台に新しい魔法食パン専門店がオープンしたツイートが話題入り。

鹿児島で老舗パン屋さんがラインエクステンションしたことが話題入り!

カラフル過ぎて一瞬メガネケースと見間違えましたw

こちらは栃木から東京ですからアンゾフ的に新市場開拓ですね。ラスクは日持ちしますから新市場開拓時のロス低減に繋がって良い商品戦略ですね。

2.最近オープンしたパン屋さん

[呉駅]RiPi

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呉駅の近くにお洒落なパン屋さんがオープンしました!テイクアウトドリンクもあるようですよ。

www.instagram.com

[粕屋町]古民家パン屋 YORIMICHI

 

ん?このツイートは2店舗を紹介していますね。今回は古民家の方をご紹介。

www.instagram.com

[柏崎]パンいとす

また新潟に魅力的なパン屋さんがオープン!絶景かな〜(南禅寺風に)

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http://www.week.co.jp/gourmet/132505/

新潟県産のゆきちからを使ったパンを片手に海を眺めてぼーっとする。至福の時間を過ごせそうなパン屋さんですね。

www.week.co.jp

 

3.今週の座布団1枚

パンという賞味期限の短い食品を2万円も買い込むなんて、どのように食してらっしゃるのか気になる所です。業者かよ!(サンドイッチマン風に)

 

今週は以上です。

残業低減だけが生産性向上策ではない。ドラッガーに学ぶ生産性の意味

需要と供給のミスマッチ例

需要と供給のミスマッチ例

子供と公園に行きました。

GWで客も多く、ケージにいるウサギ、モルモットは飽食運転。家から持ってきた美味しいニンジンを与えても見向きもしません。この状態は「供給 > 需要」ですね。久々にドラッガーのマネジメントを思い出しました。今日は注目したのは、定量的に測り憎い生産性の話。

マネジメント[エッセンシャル版] - 基本と原則

マネジメント[エッセンシャル版] - 基本と原則

 

生産性とは数字だけが全てではない

生産性の向上こそマネジメントにとって重要な仕事の1つとドラッガーは説きます。

残業低減を至命題とするラインマネージャーは間違っていません。残業を減らして人件費を削減すれば、簡単に生産性は伸びます。

但しドラッガー財務諸表で見えるコストだけが生産性ではないとも説きます。残業低減一辺倒だと、生産性の向上に限界があることを如実に示しています。

さて世の中のラインマネージャーの皆様、どのような生産性向上策を打ち出しているでしょうか。

生産性に影響を与える6要因

1.知識

最も高価な資源である。
正しく適用した時、最も生産的な資源となる。

有識者・専門家を集めることがが生産性への第一歩だと説きます。

異業種から転職したての方では生産性は上がらないでしょう。


2.時間

時間は最も消えやすい資源である。
人や機械をフルで使った時、半分しか使わなかったときでは生産性に大きな差が生ずる。 

これは反論の余地がありません。


3.製品の組み合わせ(プロダクトミックス)

製品の組み合わせとは資源の組み合わせでもある。

最適な製品の組み合わせが、企業の売上と利益を最大化する事を示しています。


4.プロセスの組み合わせ(プロセスミックス)

部品の内外製:部品を買うか、自社で内製するか。
製造の内外製:製造を外部に任せるか、内製するか。
販売の内外製:流通業の販売網、ブランドに任せるか、自社の販売網を構築するか。

ここがマネージャーの腕の見せ所でしょう。ケースバイケース。


5.強み

それぞれの企業とそのマネジメントに特有の能力を活用し、特有の限界をわきまえることも生産性を左右する。

強みを正しく認識することが、強みの活用と限界を知ることにつながると説きます。


6.組織構造の適切さおよび活動間のバランス

組織構造が不適切な為に、マネジメントが自らなす事を行わなければ、マネジメントという起業にとってももっとも希少な資源が浪費されることになる。

翻訳が少々わかりにくいですが、組織がしっかりしていないとマネジメントもうまく行きません言っているだけです。

 

トップマネジメントがマーケティングに関心を寄せるべきであるにもかかわらず、技術にしか関心を示さなければ生産性は低下する。

日本のIT業界は逆が多いような気がします。

理念が技術志向であり、技術で業界をリードし、顧客の需要を的確に掴んだ企業が、現在のGAFAだと考えます。

国内の伝統あるIT企業はマネジメントに偏りすぎている気がします。ここに人月商売の弊害が臭ってきます。人月商売なら技術など最低限でいいですからね。

まとめ

www.orangeitems.com

日本の人口は減り始めるのに、株式会社はゴーイングコンサーンと成長を命題とされている以上、生産性向上は避けて通れない壁です。

IT業界において私が考える「生産性向上」の障害は、人事制度が「相対評価」である為だと考えています。

同じレイヤーの社員と協力せず、縦のつながりばかり大事するあまり社内派閥が出来、団結が必要な時に団結出来ず、利己主義にならないと自分のボーナスが低くなる制度では、生産性向上に必要な社内業務改革は目指せません。よい生産性向上策で成果を出してもノウハウの出し惜しみをする話を聞くと悲しくなります。うーん。

中小企業診断士として中小企業様に企業診断する時、経営問題は「コミュニケーション」「人事制度」「組織」に収束することが経験上多いです。生産性向上についてもノウハウを出し惜しみする輩の評価を下げ、「コミュニケーション」を活性化した要員を評価する「人事制度」に変更し、「組織」をコミュニケーションしやすいように再編する事こそ、生産性向上の近道であると考える所です。

 

 

IT業界の若手は応用情報合格後、中小企業診断士にチャレンジすべき

最近当ブログで以下の記事が注目頂いています。読者の皆さんの勉強熱心さが伝わってきます。ありがとうございます。

似た記事を2つ書いていますが、何度考え直しても応用情報技術者合格後に中小企業診断士を取るべきと確信しています。

yoshidaagri.hatenablog.com

yoshidaagri.hatenablog.com

1.適齢

応用情報処理技術者試験過去5年の「申込者・受験者・合格者」の推移をグラフにまとめました。データの出典はIPAhttps://www.jitec.ipa.go.jp/1_07toukei/_index_toukei.html

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平均すると申込者31.06歳、受験者30.56歳、合格者28.94歳です。この数字が雄弁に物語っています。資格試験は若いほうが有利です。

一方、中小企業診断士1次試験の過去5年の年齢別申込者推移を見ましょう。

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30歳から50歳がボリュームゾーンですが、30代が1番多い世代になりますね。先程の応用情報技術者試験の傾向から察するに、以下の仮説が挙げられます。

1日でも早く資格試験を受けたほうが有利

中小企業診断士は士業資格試験の中でも比較的おじさんが頑張る資格です。合格率も30代と40代に差はありません。しかし、ストレート合格体験記は30して同期を見渡すと30代が多い肌感覚です。

適齢

応用情報技術者試験合格の平均年齢は、中小企業診断士受験者のボリュームゾーンと合致します。もし情報処理技術者試験の頂上ITストラテジストを平均年齢で合格したとします。ITストラテジストの平均合格者年齢は39歳なので不惑間近です。

 

2.適切なステップアップ

応用情報技術者中小企業診断士は「広く対象業界の知識を問われる事」で合致しています。根拠をIPA情報処理技術者試験試験要項を参考に説明します。

www.jitec.ipa.go.jp

対象者像

高度 IT 人材となるために必要な応用的知識・技能をもち,高度 IT 人材としての方向性を確立した者 

応用情報技術者試験情報処理技術者試験で一番、広くITの知識を問われます。

ITトレンドの知識からプログラムから法務まで問われ、この試験範囲の広さ中小企業診断士との類似性を覚える所です。

業務と役割

基本戦略立案又は IT ソリューション・製品・サービスを実現する業務に従事し,独力で次のいずれかの役割を果たす。 

1.需要者(企業経営,社会システム)が直面する課題に対して,情報技術を活用した戦略を立案する。

2.システムの設計・開発を行い,又は汎用製品の最適組合せ(インテグレーショ ン)によって,信頼性・生産性の高いシステムを構築する。また,その安定的な 運用サービスを実現する。

 IPA応用情報技術者で、戦略立案までのスキルを求めます。ITストラテジストまで取得しなくとも、独力で企業の課題をシステム化する能力を認めるということです。これは知りませんでしたねー(白目)。

事実、「あなたの仕事で一番役に立っていると思う資格は?」と問われれば「応用情報です」と答えます。広くシステム構築の知識を問われ、全てのベースになっている資格なのは間違いないからです。

3.転職起業

もしアナタが転職希望であれば、MBAを取得し英語力を磨くことのほうが近道になるでしょう。大企業の成功研究がMBA全般の特徴で、ケーススタディに田舎の小規模企業ばかり相手にする話は聞きません。MBAは大企業、外資へ転職する為に活きると考えます。

一方中小企業診断士「いつかは独立」と考える方が多いのが特徴です。最近の業界紙「独立診断士は年収1,000万通過点」と景気の良い言葉が踊るように、事業主としてコンサルテーションしながら、収入もステップアップしたい方に向いているでしょう。

 

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この辺は読者の現在と将来の希望ポジションを参考に、どの資格、学位をとるのか考えると良いでしょう。

4.終わりに

これから資格を目指す方には酷な話ですが、 重要なポイントです。

資格を取ることで給料UPor出世する企業は非常に稀と考えます。資格は取得してからがスタートラインです。資格取得「何処で、誰と、何をしていたいか」イメージできる資格にチャレンジすべきでしょう。

私はITストラテジスト協会の支部長が中小企業診断士を取得し独立されていたことからその資格取得イメージを抱くことが出来ました。独立してから前職の収入に戻すために5年要したと苦労話もあり...

自分の将来モデルとなる方、知り合いがいれば尚良、いなければ関連書籍やWebで「この人!」と思える方を探してイメージを固めてみてはいかがでしょうか。

 以上です。

(データ可視化)MetabaseでMysqlからデータを引き出し表示する

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  • 今日はOSS BIツール「metabase」の話。手早くデータを可視化するには良いツールです。
  • インストールからグラフ表示まで手順を端折らず、丁寧に書きました。手順途中で詰まった方にもおすすめ記事です。
  • This blog is about Database Visualization using Metabase.

qiita.com

qiita.com

インストール

  • javaを入れて、metabaseのjarを持ってくるだけ。
  • この手軽さがmetabaseの利点。
sudo add-apt-repository 'ppa:openjdk-r/ppa'
sudo apt update
sudo apt install openjdk-8-jdk
sudo mkdir /opt/metabase
wget http://downloads.metabase.com/v0.27.1/metabase.jar -O /opt/metabase/metabase.jar

起動コマンド

  • 簡単。dockerは必須ではないのです。
java -jar /opt/metabase/metabase.jar

可視化する画面までの9ステップ

  • (1/9)「host名:3000」。ローカルPCなら「localhost:3000」

    f:id:yoshidaagri:20190502085402p:plain
    スタート画面

  • (2/9)名前等を入力します。テスト太郎。

    f:id:yoshidaagri:20190502085609p:plain
    名前を入力する

  • (3/9)次にデータソースの選択。ここでMysqlに疎通出来ていれば、初期設定はほぼ完了。

    f:id:yoshidaagri:20190502090842p:plain
    add your data(Mysqlを選びます)

  • (4/9)匿名で仕様状況を収集してよいか聞いています。

    f:id:yoshidaagri:20190502091100p:plain
    匿名で情報収集してええんか?と聞いています。

  • (5/9)最初の画面で「Data reference」を選択。

    f:id:yoshidaagri:20190502091811p:plain
    おめでとう!みたいな画面
    f:id:yoshidaagri:20190502092312p:plain
    Data Referenceを押下

  • (6/9)初期表示時に画面下に隠れている紫のボタン「See all Tables」を選択。

    f:id:yoshidaagri:20190502092640p:plain
    See all tablesを選択

  • (7/9)Sampleを選ぶと諸先輩方の記事と同じになるので、自前の「パン屋さんのホームページを形態素解析し、出てきたパン名の品頻度を保存する」breadDBを選択。

    f:id:yoshidaagri:20190502093049p:plain
    オリジナルのDB「breadDB」を選択

  • (7/9)前画面で選択した「Table in (DB名)」を選択。

    f:id:yoshidaagri:20190502093443p:plain
    Table in breadDBを選択

  • (8/9)DBにあるテーブル一覧が表示される。バックアップテーブル(テーブル名先頭にBK)まで丁寧に表示される。

    f:id:yoshidaagri:20190502093706p:plain
    Shops Main Productsを選択

  • (9/9)Table名の隣にある「See this table」を選択。

    f:id:yoshidaagri:20190502093836p:plain
    これから可視化が始まります!

グラフを表示するまでの6ステップ

  • (1/6)これが可視化画面。ここからどのように表示するか設定していきます。例として北海道のパン屋さんホームページの頻出パン名を表示します。 f:id:yoshidaagri:20190502094919p:plain

  • (2/6)FILTERED BYでゴミデータを除外することが出来ます。

    f:id:yoshidaagri:20190502095102p:plain
    「FILTERED BY」出力する条件指定の項目

  • (3/6)VIEWは集計方法。最初はRow data(行表示)になっていますが、Count of rows(件数集計)に変えます。 f:id:yoshidaagri:20190502095414p:plain

  • (4/6)GROUPED BYは集計項目。SQLのgroup byに何を設定するか問われています。例ではmemoという項目にパンの名前を入れているので設定。 f:id:yoshidaagri:20190502095508p:plain

  • (5/6)グルーピングした集計結果が表形式で出力されました。ここから表示方法を選びます。 f:id:yoshidaagri:20190502095550p:plain

  • (6/6)横棒が一番スッキリくるので、選択しました。簡単!表示項目が多いとごちゃつくので上位表示件数10件に設定。 f:id:yoshidaagri:20190502095945p:plain

所感

  • 簡単。jupyterはエンジニアとしてのスキルが必要だが、metabaseは「最近コーディングしていないマネージャ」でも動かせる。素養さえあればできるということ。技術無縁の方は「ダッシュボードを見る」なら可能。
  • AWSにはすでにデプロイされたMetabaseが準備されており、EC2とRDSの設定をすれば始められます。 dev.classmethod.jp

  • google cloudでmetabaseを動かすのもそこそこ簡単。

engineering.otobank.co.jp