はじめにこんにちは。電通デジタルのデータエンジニア 中﨑です。みなさんGoogleのServer-side Google Tag Manager（sGTM）のタグテンプレートという機能を使ってデータマスキングができることはご存じでしょうか。本記事では、sGTMのタグテンプレートを利用し、データマスキングを施した上でGoogle BigQueryにデータを送信するプロセスについて紹介します。続きをみる

電通デジタルでシステムアーキテクトをやっている上田です。今回はGoogleのGemini APIを使った分析アプリケーションの開発と検証を行いました。本記事では、マーケティング業務に生成AIを活用する一例として、そのプロセスをご紹介します。続きをみる

電通デジタルの中野です。今回は BigQuery で利用できる関数「ML.GENERATE_TEXT」を使ったデータ加工や分析への活用方法をご紹介します。続きをみる

電通デジタルの中野です。先日、「Project Management Professional（以降PMP）」という資格に合格しました。同じ時期にPMPに合格した2名（原、堀尾）の体験記もまとめ、合格を目指す方向けに勉強方法や参考情報をお伝えします。今回は、3名それぞれの学習スタイル、苦労した点などを共有することで、皆様にとってより有益な情報をお届けできるのではないかと考えています。続きをみる

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電通デジタルのエンゲージメントソリューション事業部の小林です。先日、Databricks社の「Databricks Certified Data Engineer Associate」という資格に合格したので、合格体験記としてまとめました。続きをみる

こんにちは。電通デジタルのデータエンジニア 中﨑です。本記事ではAirflowでのDAGファイルの設定、分析プラットフォーム（Ads Data Hub、BigQuery）から実行順序をつけてクエリ実行する方法をご紹介します。今回はDAGファイルとfunctionファイルに分けて作成する想定で記載します。ワークフローの定義（DAGファイル作成）続きをみる

電通デジタルでデータサイエンティストをしている横溝です。何かしらの課題に対してデータ分析を行う時は、多くのケースとしてidベースのデータ(例 : 人単位のデータなど)か時系列ベースのデータ(例 : 日次の広告閲覧状況データなど)を扱います。昨今の市場環境では、"Cookieレス"や"プライバシー規制"といった制約によりidベースのデータの分析活用が難しくなっています。一方で、ニーズが高まっているのが時系列ベースのデータの分析活用で、以前からMarketing Mix Modeling(以後MMM)という手法は存在していましたが、「広告メディア横断での広告施策の評価を行ってほしい」や「単一広告メディアのシミュレーションではなく横断的なシミュレーションを通して予算配分を行いたい」といったクライアント企業からのご相談をいただき、弊社の現場においてもMMMを使った分析の需要が高まっています。本記事では、MMMをクライアント企業の実ビジネスで実装した時の話とMMMの課題をとりあげます。続きをみる

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昨今、ウェブサイトやアプリのデータ収集に大きな影響を与えているプライバシー保護規制。詳しくは知らなくても、「Cookieレス」や「プライバシー規制」といった言葉で何となく聞いたことがある方もいらっしゃるのではないでしょうか。そんなにインパクトの大きい話じゃないんでしょと侮るなかれ。実は、プライバシー保護規制は既にデータの収集に影響を及ぼしており、今後はさらに大きな変化を及ぼすことが予想されています。本記事では、テクノロジートランスフォーメーション領域のメンバーより、オウンドやアプリ内でのデータ収集におけるプライバシー規制をテーマに解説いたしますので、現状把握と対策立案にお役立てください。続きをみる

MC領域ソリューション戦略1部統合データ＆プライバシーグループシニアコンサルタント/Google Cloud Evangelist福島ゆかり※この記事は約5分で読めます続きをみる

１．概要電通デジタル データアクティベーション第2事業部の鈴木です。続きをみる

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電通デジタルでデータサイエンティストを務める吉田です。昨年開催されたGoogle Cloud Next ‘23のセッションの中で、BigQueryのデータクリーンルームに関する発表があり、同時にプレビュー版がリリースされました。続きをみる

1.概要この記事では、Google Analytics 4（GA4）とGoogle Search Console（GSC）のデータを組み合わせて分析する方法や分析に必要なSQLについて記載します。GA4のデータ、GSCのデータの結合の仕方や可視化、解釈の仕方の一例としてご覧ください。なお、分析に際してBigQueryを使用しています。GA4、GSCデータのBigQuery連携方法は以下ページを参考にしてください続きをみる

電通デジタルで見習いデータサイエンティストをしている横溝です。(勝手に見習いと自称しています。)見習いと言っているのは、私が2022年に新卒で電通デジタルに入社し、データサイエンスに関わる仕事をこなすにはまだまだスキルが足りないと実感しているからです。本記事では、新卒1年目が終了するというタイミングで自分への振り返りの意味を込めつつ、「電通デジタルで働く新卒1年目の(見習い)データサイエンティストがどのような生活を送ったのか」についてご紹介します。本記事で伝えられないこと続きをみる

電通デジタル テクノロジートランスフォーメーション第２部門 データアクティベーション事業部の宮﨑です。今回はLooker のテンプレートであるLooker Blocks に含まれる、GA4ダッシュボードの日本語化について記載します。Blocks をそのまま使用するのではなく、一部カスタマイズして利用したい、という際の参考になればと思います。続きをみる

電通デジタルの中野です。今回は、Google Analytics 4（GA4）をBigQueryで分析する際によく使うSQLをまとめました。自身の業務でもよく使用するため備忘録的な側面もありますが、参考までに活用いただければと思います。前提続きをみる

電通デジタル Webエンジニアの山本です。今回はユニバーサルアナリティクス（UA）→ Google アナリティクス4（GA4）への移行を簡単にするツール（Google スプレッドシートアドオン）を作成したので、経緯とツールのご紹介です。続きをみる

電通デジタル テクノロジートランスフォーメーション部門 データマネジメント第2事業部の上代です。今回はAdobe Analytics（本文中：AA）のAPI機能「Bulk Data Insertion API（本文中：BDIA）」の使い方と実際にデータ移行する際のTipsのご紹介です。続きをみる

電通デジタルでデータサイエンティストを務めている広瀬です。 この記事では昨年リリースされ、Cloud Next’22にて一般公開が開始されたAnalytics Hubについて機能の紹介から、私が考える今後の可能性について記載します。目次続きをみる

電通デジタル テクノロジートランスフォーメーション部門 データマネジメント第1事業部、2022年度新卒の宮﨑です。 新卒として配属されたのち、知識の全く無い状態から勉強を始め、Google Cloud 認定資格「Cloud Digital Leader」に合格することができました。 今回はCloud Digital Leader試験の概要と、未経験新卒の私が進めた学習・受験手順をご紹介します。Cloud Digital Leaderとは続きをみる

電通デジタル 事業戦略室 開発部の佐藤です。コードのバージョン管理システムとしてGitHubを利用する企業も増えるなか、機密情報の漏洩も増加傾向にあります。そこで、GitHubのEnterpriseプランへ加入してセキュリティの強化について試してみました。※IoT OT Security News「GitHub 調査：不適切なソースコード管理によりパスワードなどの機密情報が漏洩」続きをみる

電通デジタル テクノロジートランスフォーメーション部門 データマネジメント第2事業部の中野です。Universal Analytics（以後UA）で拡張Eコマース計測を行っている場合、GA4でも同じように計測するためには、ページに出力するdataLayerの形式を変更しなければなりません。本来であれば、サイト開発会社や開発部門への依頼が必要となりますが、Google Tag Manager（以後GTM） だけでdataLayerの形式の変換とGA4計測を完結させることができます。今回はその具体的な方法について説明します。なお、ここで説明する移行方法はあくまで一例であり、実際にGTMだけで移行可能かどうかは、各サイトのdataLayer変数の実装方法や内容に依存します。そもそもの形式の違い続きをみる

概要こんにちは。電通デジタルでデータサイエンティストをしている中嶋です。昨年11月にAWSからSageMakerのアナリスト向けGUIソリューションとしてSageMaker Canvasが発表されました。この記事ではこのソリューションをハンズオン形式で動かしてみて、使用感やアウトプットを見ていこうと思います。また同じGUIの機械学習自動化ソリューションとしても有名なDataRobot AI Cloud（以下、DataRobot）とも比較してレビューします。想定読者としてはこれから実務に機械学習を取り入れていきたいと考えているビジネスユーザーや駆け出しデータサイエンティスト向けとなっています。そのため細かい機能などについては割愛しています。続きをみる