コミュニティフォーラム (Japanese)

ようこそLookerの日本語コミュニティへ!リリースノートやイベントのご案内などは「ニュースと告知」、Lookerの製品機能に関するちょっとした疑問・質問は「ヘルプとサポート」、その他TIPsやデータにまつわる話は「コラム」のカテゴリへご投稿ください。みなさまの投稿・コメント、心よりお待ちしています!

136 Topics

新しいフィールドピッカーで出来ること

日本時間の2020年12月4日にリリースされるLooker バージョン7.20より、Lab機能である Upgraded Field Picker がデフォルトで有効化されます(ご利用のインスタンス全体に反映されます)。本記事では Upgraded Field Picker で改善された点、また新しく出来るようになったことをご紹介します。本機能はバージョン7.20現在ベータ機能としてのご提供となっており、今後のリリースにて更なる機能改善・機能追加が見込まれます。最新情報については常に公式ドキュメントを正としてご参照ください。 そもそもField Picker (フィールドピッカー)とは? Lookerのエクスプローラの画面左側、ディメンションやメジャーが並んでいる部分を総称してField Picker (フィールドピッカー)と呼びます。Upgraded Field Pickerは、これまでのField Pickerを刷新した新しいField Pickerになります。 Upgraded Field Pickerの有効化 Upgraded Field Picker はバージョン7.12よりLab機能にて提供され始めたベータ機能となります。管理 > Labs より以下のトグルをONすることで有効化できます。バージョン7.20からは上記のトグルがデフォルトで有効化されます。もちろんトグルをOFFにすることで再度無効にする(これまで慣れ親しんだField Pickerに戻す)こともできますが、これを機に新しいField Pickerに慣れていきましょう! Upgraded Field Pickerで出来ること 新しいUI これまでのField Pickerよりも少しすっきりとした見た目になっています。デフォルトではViewラベルの単位で閉じられており、ラベルをクリックするとその下にぶら下がるディメンション(黒)およびメジャー(オレンジ)が表示されます。 各ディメンション / メジャーをマウスオーバーすると、以下のようにメニューが表示されます。 :ピボット:フィルター:ヘルプ:メニュー(カスタムフィールドの追加など)ヘルプでは、以下のようにフィールドのタイプ、説明 (description)、定義名、SQL定義が表示され、LookMLの該当箇所にも即座に移動することができま

ダッシュボード上で、フィルタで月を指定し、指定した月から過去2年分の期間比較をする

 期間比較(Period-over-Period)するのに、要件によって、いろんなやり方がありますが、この記事では、ダッシュボードのフィルタで特定の月を指定した際に、指定した月から過去X年分のデータを裏側で取得し、月での期間比較をできるようにします。 最終アウトプットはこのようになります。  ダッシュボードのフィルタにて、2021年5月を指定しています。(ちなみダッシュボードネクスト・・URLにdashboard-nextと入っている方です・・から、フィルタにて、このような柔軟な時間指定ができるようになりました。) LookML       1.時間のfilterフィールドを作成します  このfilterフィールドの値を元に、次のステップで過去X年を計算していきます。ダッシュボード上では、このfilterフィールドに、時間のフィルターをかけてください filter: current_date_range { type: date label: "1. Current Date Range" }  過去X年を計算するdimensionと、日付がこの過去X年の範囲内であるかを判定するdimensionを作成します。今回の例では、過去2年なので、24ヶ月で差分を取るように書いていますまた、liquid変数`{% date_start current_date_range %}`は、1のフィルタで選択された期間の開始日を取得するものになります。もし、指定されたendを取得したい場合は、`{% date_end current_date_range %}`を使います。 dimension_group: 24months_period { type: time timeframes: [month,date] sql: dateadd(month, -24 , {% date_start current_date_range %}) ;; }dimension: is_24_month { type: yesno sql: ${created_date} >= ${24months_period_date} and ${created_date} < dateadd('month', 1, {% date_start

新規のユーザーだけを Distinct しながら running_total (累計)を取得する

Lookerではテーブル計算でのrunning_total関数や、Measureでrunning_totalパラメータが準備されていますので、Explore上で簡単に累計値を取ることができます。ですが、例えばユーザーの新規純増分だけを抽出してその累計を出したい、と言うようなケースでは、少し工夫が必要になります。 こちらの記事にあるように、日付でソートし「一つ前の日付」を参照することで、そのユーザーが新規なのかどうかを判断することができます。これを使って、純増分のユーザー数をカウントすることでDISTINCTした累計を算出することができます。 考え方については前述の記事の通りなのですが、これをもう少し具体的に見ていきたいと思います。例えば、次のようなデータがあるとします。 田中 一郎は10-01に初回ログインをしており、10-03に2回目のログインをしています。同様に佐藤 次郎は10-01と10-02にログインをしています。このログインユーザーのUUを日別にとると、次のようなUUおよび累計になります。 ここで、10-01のUUは初日なので2で問題ありません。しかし、10-02の累計値は5になっています。10-02に着目すると佐藤 次郎は確かにログインをしているのですが、この人はすでに10-01にログイン済みなので、当該期間の延べ数としてカウントしたくありません。 そこで、それぞれのログインユーザーの「前回のログイン日」を参照することで、それぞれのユーザーが初めてログインしたのか、それとも以前にログインしたことがあるのかを区別するロジックを作って、これを実現してみます。ここではサブクエリーを書く必要がありますが、Lookerでは、このようなケースではネイティブ派生テーブルを利用すると、すっきりと記述することができます。 まず、先程のログイン日とログインユーザーIDを表示させている画面で、ギアマークから Get LookML をクリックします。 続いて、Derived Tableタブをクリックして、生成されたコードをクリップボードにコピーします。 得られたLookMLのコード(ネイティブ派生テーブルのコード)を、LookMLプロジェクトの中に記述します。このとき、View名をわかりやすいものに変更してください。 得られたネイティブ派生テーブルに二つの変更を追加しま

TableVisualizationでコホート表現をしたいときに最初の列を表示しない方法

LookerのTable Visualizationで、例えば初回購入月からの経過月数ごとの継続購入率のコホートをピボットで表現したいとき、最初の月は必ず100%になります。最初の月は、特に表示する必要がないという場合があるかもしれませんが、Table Visualizationでは現在これを非表示にする機能はありません。 この場合、Table Calculationの pivot_where 関数を使って必要なピボットの列だけTable Visualization上に表示することができます。この関数では、ピボットの列から条件に一致した値だけを取り出すことができます。 まず、継続率の分母になる初回購入や初回訪問などの列にある数字を入れるための計算フィールドを作成します。ここでは初回訪問のfirst_sessionの値が0の列のセッション数だけを取り出します。pivot_where(   ${sessions.months_since_first_session} = 0,    ${user_session_fact.count}) 次に、コホートで継続率をみたい経過月数ごとに、「Xヶ月目の数/ 初回の数」を取り出すためのそれぞれの計算フィールドを作成します。pivot_where(   ${sessions.months_since_first_session}=3,   ${user_session_fact.count}/${0}) 最後に、初回の数をVisualizationで非表示にして、グラフのConditional Formattingで条件付き書式の色を設定して完成です。お試しください。 

システムアクティビティを活用してダッシュボードで使われているテーブル計算の定義を確認する

Lookerのエクスプローラにはテーブル計算 (表計算) と呼ばれる機能があり、エクスプローラで取得した結果セットに対してSpreadsheetの関数のような感覚で計算・加工を行うことができます。テーブル計算はLookMLに手を入れる必要がないためビジネスユーザーでも簡単にデータに対する操作を行える非常に便利で強力な機能ではあるのですが、一方でビジネスユーザーが独自に計算を定義できてしまうため、Lookerの主な利点の一つである「LookMLレイヤーでのデータ定義」すなわち「信頼できる単一の情報源」が揺らいでしまうリスクを兼ね備えています。Lookerのバージョン21.10 から、新たにシステムアクティビティに追加された Custom Field ディメンションを使うことで、どのダッシュボードでテーブル計算が使われているかを確認できるようになりました。 システムアクティビティのDashboard, History, Look, Merge Query, 及びScheduled Plan のエクスプローラで、Custom Fieldsのディメンションが利用できるようになります。このディメンションは、クエリの中で使用されるテーブル計算、カスタムメジャー及びカスタムディメンションをJSON形式にて保持します。(21.10リリースノートより抜粋)  1. システムアクティビティの Dashboard エクスプローラを開く   2. Queryの配下にある Custom Fields ディメンションを選択する ダッシュボード毎に確認する場合は Dashboard の Title (ダッシュボード名に相当) 及び Dashboard Element の Title (タイル名に相当) を併せて追加します。また余計なレコードを表示しないようにするため、フィルターでNullと [] を除外するようにしましょう。   3. ダッシュボード内で使用されているCustom Fieldsの内容を確認する テーブル計算が使われている場合は、以下の様にCustom Fieldsの値の中にJSON形式でテーブル計算の定義が格納されます。 一つのタイルに複数のテーブル計算が使われている場合は、以下の様にテーブル計算の定義のまとまりが複数格納されるようになります。expressionの部分で具体的な

[ウェビナー] What's New in Looker Mar 2021 - Japan

2020年後半〜2021年現在までにリリースされたLookerのメジャーな最新機能をデモを交えてご紹介します。 開催日時:3月12日(金)  12:00 - 12:30登録ページ:こちらのフォームよりお申し込み下さい本ウェビナーは既に終了しました。以下URLよりオンデマンドにてご視聴いただけます!https://info.looker.com/looker-japan/whats-new-in-looker-looker-march-2021 ご紹介予定機能 :エクスプローラ:新しいフィールドピッカーとクイックスタート LookML IDE:メタデータサイドバー Extension:LookMLダイアグラム その他:BI Engine Integration ウェビナー中にご紹介する内容についてのご質問はこちらのトピックにお気軽にコメントをお寄せください。またご案内する機能以外のLookerに関するご意見・フィードバックも大歓迎です! みなさまのご参加とコメントを心よりお待ちしております。 以下各機能についてのリソースページも合わせてご参照ください新しいフィールドピッカーhttps://docs.looker.com/exploring-data/exploring-data#new_explore_field_pickerクイックスタートhttps://docs.looker.com/exploring-data/exploring-data#quick_start_analysesIDEメタデータサイドバーhttps://docs.looker.com/data-modeling/getting-started/lookml-metadataBigQuery BI Engine SQL interface overview (プレビュー登録フォームもこちら)https://cloud.google.com/bi-engine/docs/sql-interface-overview#requesting_access_to_the_previewQuickstart using BI Engine SQL interface with Looker(BI Engine設定方法)https://cloud.google.com/bi-engine/docs/gett

次世代ホスティングインフラストラクチャへの移行について

本記事はこちらのHelp Centerの記事の日本語版となります。 既にTechnical Contactの皆様には別途ご連絡がいっております通り、Lookerは、より優れたスケーラビリティと信頼性をユーザーの皆様に提供するため、2020/11/1より順次 次世代ホスティングインフラへの移行を行っていきます。  こちらの移行に伴い、お客様側の環境設定について一部変更を実施いただく必要がございます。大変お手数をお掛けしますが、下記にて必要な変更点をご確認の上、ご利用中の処理に影響が出ないよう 2020/10/31までに 必要な設定変更を実施いただけますよう宜しくお願い致します。  内容についてのご質問やサポートが必要な場合は、Livechat, help.looker.com または担当のLookerチーム (担当営業・CSM・プロフェッショナルサービス) へご連絡ください。   データベース接続について 3rdパーティーサービスへの接続について Lookerへのアクセス(ブラウザ・API)について PDT (永続的派生テーブル) について     データベース接続について   もし、現状Lookerをデータベースに接続する際に IPアドレスホワイトリスト及びSSHトンネルの設定を実施されている場合、次世代Lookerインスタンスの新しいIPアドレスをご登録いただく必要があります。    Enabling secure database access のページを参考に、Lookerインスタンスがホストされているリージョンに紐づくIPアドレスをご確認ください。新しいIPアドレスは Instances Hosted on Google Cloud Platform (GCP) または Instances Hosted on Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) の下に記載されています。     日本のお客様につきましては以下のIPアドレスが対象となります。GCP : 日本、東京(asia-northeast1) 34.84.255.194 35.243.85.184AWS (Amazon EKS) : アジア太平洋地域(東京)(ap-northeast-1) 54.250.91.57 13.112.30.110 54

一つのフィルターを複数のViewに適用する

複数のViewを結合する際、複数のViewで同じフィルターをかけたいという場面はないでしょうか? 例えば、OrdersビューとUsersビューを結合する際、同じ日付で絞り込みを行いたいというようなケースがあったとします。 これは別々のViewに存在するディメンションなのでExploreではViewごとにそれぞれフィルターを設定してもらうことになると思います。 とはいえこれは面倒なので、一つのフィルターを同時にOrders ViewとUsers Viewに適用する方法はないでしょうか。Filterパラメータを使えばできそうなので、ちょっと考えてみました。 パターン1 orders.view に以下のようなフィルターを作成します filter: date_filter { view_label: "common filter" description: "Please use this filter" type: date } 次に model ファイルに以下の sql_always_where パラメータを設定します。 explore: order_items { always_filter: { filters: [date_filter: "7 days"] } sql_always_where: {% condition order_items.date_filter %} ${order_items.created_raw} {% endcondition %} AND {% condition order_items.date_filter %} ${users.created_raw} {% endcondition %} ;; join: users { type: left_outer sql_on: ${order_items.user_id} = ${users.id} ;; relationship: many_to_one } } 元のDateディメンションをフィルターに使って欲しくない場合は、can_filter: no を追加して明示的にフィルターとして使用できないようにしておくのも良いかと思います。 dimensi

Lookerコミュニティサイトが新しくなりました

Looker コミュニティサイトが新しくなりました!! 新コミュニティサイト:https://community.looker.com(日本語フォーラム:https://community.looker.com/japanese-161) 旧コミュニティサイト (Discourse) 上の記事は全て新サイトに移行済みとなり、今後旧サイトの記事にアクセスした場合は自動的に新サイトの該当記事へリダイレクトされます。 旧コミュニティサイト(Discourse)でユーザー登録いただいていたみなさまへのお願い旧サイト(Discourse) でご登録いただいたユーザーにて新しいコミュニティサイト にアクセス&ログインできることをご確認ください。もしログインが成功しない場合、以下手順にてパスワードのリセットをお願いします。これにより、旧サイトのユーザー情報がそのまま新サイトに紐づけられます。TOPページ右上の “Login” をクリック “Reset Password” をクリック、 メールアドレスを入力し、”Post” 入力したメールアドレス宛に届いたパスワードリセットのメールを確認し、記された手順に沿ってアカウントを作成 新しいコミュニティサイトをお楽しみください! 旧コミュニティサイト(Discourse)でユーザー登録されていなかったみなさまへのお願いぜひこの機会にユーザー登録をお願いします 日本語フォーラムも健在です! カテゴリをスクロールダウンしていただくと、日本語フォーラムのカテゴリが見つかります。直接アクセスする場合はこちら今後もリリースノートや便利なTIPSをお届けしていきますので是非ご注目ください。またみなさまからの投稿もお待ちしております!!

2020 年末年始のLivechatサポートについて

下記の年末年始期間、Lookerの日本語でのLivechatサポートはお休みさせていただきます。 2020年12月29日 ~ 2020年1月5日 上記期間中、以下の日付を除き、英語でのLivechatサポートは引き続きご利用いただけますが、原則太平洋標準時(PST) タイムゾーンでのサポートとなりますので、予めご了承くださいEMEA (12am - 8am PST) : 1/1, 1/4US (8am - 6pm PST)         : 12/31, 1/1, 1/4 また、Help Centerよりチケットを起票いただく場合、英語であれば上記のEMEA/USの対応時間に、日本語であれば日本時間の1月6日以降に順次確認・回答させていただきます。ご不便おかけしますが宜しくお願い致します。 ***********年末年始のStay Homeのお供に、e-learningでLookerの復習はいかがでしょうか   Getting Started with Looker Lookerでのレポート・ダッシュボードの見つけ方。初めてLookerを触る方! Building Reports in Looker エクスプローラを使ってアドホックなレポートを作成する方法を学ぶことができます。日頃はダッシュボードを見るだけだけど、一歩踏み込んでデータ分析にチャレンジしたい方! Designing Great Dashboards 「便利・綺麗・簡単」の三要素を意識したダッシュボードのデザイン方法について学ぶことができます。ダッシュボード作成においてスランプを感じている方!もっとイケてるダッシュボードを作りたい方! Getting Started with LookML Lookerがどのように動くか、またLookMLデータモデルの構築・メンテナンスの仕方を学ぶことができます。LookMLの開発を基礎から復習したい方!2021年LookML開発者デビューしたい方! Building Explores Users Will Love: ユーザーが必要なときに必要なものを探索できるようなエクスプローラのデザインについて学ぶことができます。もっともっとビジネスユーザーにエクスプローラを使って欲しい方!  さらに物足りない方向けはじめよう!Extention Framewo

SharePointにLooksを埋め込む (Embed)

Lookerの強力なデータデリバリーパターンの一つにEmbed (埋め込み分析) があります。既存のアプリケーションやポータルサイトにiFrameでLookerのLooksやダッシュボードを埋め込むことでユーザーが複数のアプリを行き来することなく(もっと言うとBIツールを見ていると意識することすらなく)、いつも見ている場所で必要なデータを自然に見られるようしてあげることは、データの民主化を進める上でも有効な手段の一つとなります。 SalesforceへのEmbedについては既に多くの記事がでておりますので、本記事では次いでお問い合わせの多いSharePointページへのEmbed方法をご紹介します。 Salesforceへの埋め込みについてはこちら🔽Looks や Dashboards のSalesforce (SFDC)への埋め込み 前提条件: Looker !!! SharePoint (Microsoft 365) の管理権限 Embedの方式はPrivate Embedとする* (閲覧ユーザーはLookerのアカウントが必要となります) *LookerのEmbedには大きく3つ (Public, Private, SSO) の方法があります。用途・要件に応じて方式を選択しましょう。Public Embed Private Embed SSO Embed Step 1. Look / Dashboardの作成 (Looker) 今回は例として主要KPIをMultiple Value Vizで可視化したシンプルなLookを用意しました。  Step 2. Embed用のURLを取得する (Looker) Step 1で作成したLook / DashboardのURLを元に、Embed用のURLを取得します。と言っても /looks/ を /embed/looks/ に変更するだけです。https://<<instans_name>>.looker.com/looks/816↓https://<<instans_name>>.looker.com/embed/looks/816 Step 3. SharePointページに埋め込む (SharePoint)まずはSharePointページの編集モードに入りま

[イベント終了] BEACON Japan 2021のご案内

Looker主催のオンラインイベント、BEACON Japan が今年も開催決定! Looker を活用した全社規模でのデータ活用や、デジタルトランスフォーメーション(DX)についての情報をお届けするだけなく、最新のモダン BI 構成や組み込み分析の事例に関するトピックもお送りします。開発担当者からビジネスユーザーだけでなく、これからのデータ活用を進めていく上で必要となるアクションや課題など、意思決定者の方にも最適なコンテンツをお送りします。開催日:2021年6月22日 - 6月23日本イベントは終了しました。全てのセッションは以下ページよりアーカイブをご覧いただくことができます。一覧はこちら基調講演 (日本語字幕付き) Slalomと三菱商事が実例を交えてDXを語る - デジタル時代に必要な取り組みと考え方とは データ活用推進の取り組みとポイント (株式会社スペースマーケット 山崎様) マネーフォワードが実践する「SSOT」とデータの民主化に向けた取り組み (株式会社マネーフォワード 佐々木様) データマネジメント×データマーケティングを掛け合わせて実現するDXへの挑戦 (株式会社True Data 竹村様) Looker組み込みアナリティクスによるScalebase分析機能の展開 (アルプ株式会社 相野谷様) 柔軟性と低価格化を実現!Lookerを搭載した独自の顧客データ管理ソリューションの開発録 (デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社様)  Lookerセッション 最適なデータ分析ソリューションの見つけ方 Looker 組み込み分析 セッション 分析機能の組み込み - 製品利用で収益化コストを最適化

良いダッシュボードを作成するための5つの原則

(本記事はこちらのLooker Blogをベースに日本語で再構成したものとなります) 本記事では、単にデータを見せるためのダッシュボードではなく、真にエンドユーザーの役に立つダッシュボードを作成するための5つの原則についてご紹介します。その原則とは以下のとおりです ダッシュボードの “Big Idea” (目的) を見つける ワイヤーフレームについて賛同を得る 明快にする シンプルに保つ フロー(流れ)を作る 最初の2つは実際のダッシュボード構築を始める前に実施するので「調査フェーズ」と定義し、後の3つは実際にダッシュボードを構築する際に考慮することなので「作成フェーズ」としたいと思います。調査フェーズ “Big Idea” は何ですか? 伝えたいことを理解することは、良いダッシュボードを構築するためのスタート地点と言えます。そのダッシュボードを作成する背景は?なぜそれが必要なんでしょう?これらの答えを得るには、データの利用者と実際に対話するのは一番です。利用者が誰であるのか、このデータで何を達成したいのか、そしてその情報に基づいてユーザーがどんな行動をとるのか。まずはこれらを理解することが極めて重要となってきます。例えば、ビジネス上の意思決定を行う役員層と、日々物事をスムーズに動かし続ける現場のマネージャー層ではそれぞれ異なる情報を必要とします。データの利用者となるユーザーに、ダッシュボードから何を得たいのかをしっかりとヒアリングすることは、それぞれのユーザーの目標を実現するための最初のステップとなります。ユーザーには以下のような質問をして、詳細を掘り下げてみましょう:あなたにとって、データがどのように役立つと思いますか? どんな質問に対してデータで回答したいと思いますか?言い方を変えると、どのような問題を解決したいと思いますか? あなたが気にかけている最も重要な3つの指標は何ですか? それらの指標はどのように定義または計算されますか? 表示するデータを制限する必要がありますか(例えば、特定の地域または特定の期間の結果のみを確認する必要がありますか)?その理由は? 質問に答えるために必要なデータソースは現在すべて利用可能な状態になっていますか? 現状使用しているレポートで、役立っているものの例として挙げられるものはありますか?(もしあれば共有しても

Looker導入時のQ&A集

初めまして!株式会社ヤプリの阿部と申します。今年からLookerを導入しましたが、Lookerの方々にPoC段階で沢山の質問に答えて頂いたので、noteの記事にまとめました。https://note.com/abe_masatoshi/n/n38d9fbae57e8下記質問への回答をまとめております。既出や初歩的な質問も多そうで恐縮ですが、少しでも皆さまのご参考になれば幸いです。 <BigQuery編>・BigQueryの関数をすべて利用できる?・BigQueryの複数プロジェクトをまたげる?・ユーザ定義関数(UDF)を利用できる?・PARTITIONやCLUSTERでスキャン量を制限できる?・window関数使える?・集計結果に対して、window関数使いたいときはどうする?<LookML編>・複数フィールドを基準に区分するdimensionを作成するLooker nativeな記法ある?・ダッシュボードのフィルターで期間粒度を切り替えられる?(月 or 四半期 or 年など)・ダッシュボードのフィルターで指標を切り替えられる?(税抜 or 税込など)<可視化編>・参考になる既存ダッシュボードある?・ダッシュボードの要件をチェックできるようなtipsある?・棒グラフで前の数字との比率を出せる?(ファネル分析などを想定)・英語表記しかない部分はいつか日本語対応される?・元データで改行されているテキストを、改行を保ったまま表示できる?・新たな可視化手段を導入したり、図表で設定できない部分のデザインをいじることできる?・データと連動して画像を出せる?・ダッシュボードをデコるときはどうする?<ダッシュボード上のアクション編>・集計結果の図表からID単位にドリルダウンできる?・図表で複数箇所をまとめて選択できる?・エクスポートの上限件数は?・スケジューラーで図表をslackに自動送信できる?数字をテキスト通知できる?<運用編>・ビジネスユーザー向けのオンライン研修やトレーニングコンテンツある?・ユーザーの権限設定や、ユーザー属性ごとのデータ出しわけが正しく設定できているか確認できる?(特に社外向けの提供を想定)・1つのGitレポジトリを、複数のLookMLプロジェクトで共用することはできる?・model名やview名を変更したときの、ダッシュボードの表示エラーを防げる? L

テンプレートフィルターで日付別シャード化テーブルをフィルタ

BigQueryのテーブルが日付別で [PREFIX]_YYYYMMDD のようにシャード化されており、この日付とテーブル内の日付のカラムがUTCになっている場合に、LookerのExploreやダッシュボードではJSTで指定した期間のデータだけを検索したいケースがあります。 <例> log_20200728(UTC)テーブルには以下のtimeカラムがあり、データはUTCで入っている。 この場合、JST 7/29で検索したい場合は、シャード化テーブルはog_20200728とlog_20200729を対象とし、timeカラムはJSTに変換したデータを検索したい。 2020-07-28T04:00:00.000+00:00 (JSTは2020-07-28T13:00:00.000+00:00) 2020-07-28T18:00:00.000+00:00 (JSTは2020-07-29T03:00:00.000+00:00) log_20200729(UTC)テーブルには以下のtimeカラムがあり、データはUTCで入っている 2020-07-29T06:00:00.000+00:00 (JSTは2020-07-29T15:00:00.000+00:00) 2020-07-29T19:00:00.000+00:00 (JSTは2020-07-30T04:00:00.000+00:00) LookMLでは、以下のようにfilterの中でテンプレートフィルターを使うことで、シャード化したテーブルをJSTで検索しつつ、timestampカラムの値もJST変換して検索することができます。 Viewファイル view: ga_sessions { sql_table_name: `test.test.ga_sessions_*` ;; filter: target_date { type: date datatype: date sql: ({% condition target_date %} ${partition_date} {% endcondition %} OR {% condition target_date %} ${partition_date_

2020 リリースハイライト

Lookerは年間11回(約月1回)の頻度でバージョンアップを実施しており、昨年2020年も多くの新機能が追加されました。本記事では、昨年リリースされたメジャーな新機能についてまとめてご紹介します。 新ダッシュボード (ダッシュボードNEXT) これまでベータ版として提供されていたダッシュボードNEXTがGA (一般利用機能) となりました。より洗練されたデザイン、直感的に使いやすくなったフィルター、スケジュール設定のUIなど、全面的にインターフェースが刷新されました。  旧ダッシュボードも引き続きお使いいただけますが、2021年10月頃 (詳細未定) を目処にお使いいただけなくなる予定です。現在ご利用いただいているダッシュボードについては適宜ダッシュボードNEXTへのアップグレードをお願い致します(フォルダから一括でのアップグレードも可能です!)ダッシュボードNEXTでサポートしている機能の詳細についてはこちらをご参照ください。 クロスフィルタリング ベータ機能としてリリースされました(2021年早々にGA予定)。ダッシュボードNEXTにてお使いいただけます。同じエクスプローラから作成された複数のタイルについて、あるタイル内のデータ要素を直接クリックすることで、他のタイルのデータもクリックした要素で自動的にフィルタリングすることができます。有効化の方法、制限事項などについての詳細はこちら (動画もあります!)  Upgraded Field Picker エクスプローラのフィールドピッカーが刷新されました。デザインが洗練され、利用中のディメンション・メジャーを一目で確認できる [使用中] タブや、よくある分析パターン (ディメンション・メジャー・フィルタ等の組み合わせ) を事前に定義しておくことでクイックに分析を始めることのできるクイックスタート機能をご利用いただけます。詳細なDocはこちら  Mobile App いつでもどこでもデータを確認できるように、Lookerのモバイルアプリ (ベータ版) がリリースされました。  App Store (for iOS) Play Store (for Android) 有効化の手順などの詳細はこちら マーケットプレイス データをさらに活用するための各種コンポーネントを集約したマーケットプレイスが登場しました。気にな

Looker 7.20 リリースノート

リリース予定スケジュール  リリース開始日: 2020/11/18リリース完了およびダウンロード可能: 2020/12/3日本のお客様を含む地域は日本時間2020年12月4日(金) 早朝のリリースを予定していますリリース予定日は変更となる可能性があります。予めご了承ください。 リリース予定の変更など、リリースに関する重要な通知はLooker Technical Contacts 宛にメール配信されます。Lookerの管理画面よりTechnical Contactsの登録をお願い致します。その他リリースに関する概要はこちらをご参照ください。 過去のリリースノートレガシー機能の終了スケジュール 重要なお知らせ:オリジナルのリリースノート(英語版)は標準のLooker documentation にて掲載されます。以下リンクよりご参照ください。Looker 7.20 Release HighlightsLooker 7.20 Changelogその他日本語のLookerドキュメントリスト本スレッドへのコメントは公式には追跡されないことにご注意ください。ヘルプ・リクエストや障害報告については、新規トピックを追加いただくかLooker Help Centerからご連絡ください。 ​リリース・ハイライト Lookerマーケットプレイスアップデート IDE デプロイマネージャー IDE メタデータサイドバー 影響のある変更 その他の追加・変更・修正  Looker マーケットプレイス アップデート マーケットプレイス上のLookerブロックや機能アップデートが公開されます。 BigQuery Information Schema Performance Monitoring Block (新規)このブロックでは、BigQueryに関して、プロジェクト、組織、または個々のユーザー間でのリソース消費を包括的に分析するために、以下のダッシュボードを提供します:Performance Summary, Job Lookup, Issue Investigation. Dialogflow Parser Block (新規)このブロックでは、チャットボットとユーザーのやりとりにより生成されたデータの可視化及び探索を提供します。 Google Cloud Platfo