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Ähnlich wie 導入して終わりにさせない！ データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント
Ähnlich wie 導入して終わりにさせない！ データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント (20)
導入して終わりにさせない！ データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント
- 2. このセッションのゴール ゴール ● データ分析製品導入にあたって必要なポイントがわかる ● 製品を活用するための考え方のポイントが整理できる このセッションが役に立ちそうな方 ● データ分析製品を導入したものの、このままでいいのか 課題感を感じている方 ● データ分析製品の導入を考えている方
- 3. 今日しない話 ● データ分析製品（特にAlteryxやTableau）の技術的な話 ● データ分析手法そのものの話 DevelopersIO Alteryxの記事 DevelopersIO Tableauの記事
- 4. 自己紹介 新納香織（niino） ● アライアンス統括部 テクニカルグループ エンジニア ● AlteryxやTableauなどの データ分析関連製品のサポートや 技術支援をする人 ● 奈良県出身 4
- 11. その２ これ、できないの？
- 16. こうなったらいっそのこと...
- 18. こんなことありませんか？ ● データ分析製品を導入したのに思ったより 時間短縮ができていない ● いろんな作業を自動化しようとしたものの、 やり方がわからず、期待したアウトプットを 得られていない ● 使い慣れているExcelをそのまま使った方が話が早い 気がする
- 19. こんなことありませんか？ ● データ分析製品を導入したのに思ったより 時間短縮ができていない ● いろんな作業を自動化しようとしたものの、 やり方がわからず、期待したアウトプットを 得られていない ● 使い慣れているExcelをそのまま使った方が話が早い 気がする せっかく製品を導入したのに 価値を最大限に引き出せていない と感じることはありませんか？
- 21. 本日お話しすること ● 考え方のポイント ○ データ分析製品の得意領域を意識する ○ データの持ち方を考える ○ データ分析の民主化を実現する ● まとめ
- 22. 本日お話しすること ● 考え方のポイント ○ データ分析製品の得意領域を意識する ○ データの持ち方を考える ○ データ分析の民主化を実現する ● まとめ
- 28. Alteryxは...
- 32. 餅は餅屋 ● 作業をそれぞれに特化した製品に任せることで より便利になる ● ExcelにはExcelの得意なことを任せる ○ いいところ ■ データ加工や分析のとっかかりとして便利、 見せるためのデータ加工がしやすい ○ 不得意なところ ■ 分析のための手順が残しづらい、他のユーザーに共有しづらい ● 加工や分析はそれに特化したAlteryxに任せる、 見た目を整えるところはExcelに任せるなど、 組み合わせて使うと便利
- 33. もっと便利に製品を使うには
- 34. もっと便利に製品を使うために ● 業務フローをデータ分析製品に合わせるともっと 便利になる ● ツールを効率的に使うために何を変えられるか 考える ○ （例）ツールで処理しやすいようにデータ形式は 変えられるか？ ● どんな出力結果が欲しいのかをまず考えて、それを得る ためには何をどんな形で処理すればいいのか 逆算して考える
- 35. 製品の得意領域を意識する：まとめ ● 製品の役割の範囲に収まる作業を任せる ● この処理はこの製品に、あの処理はあの製品に...そ の領域に特化した製品を組み合わせて使う ● 既存の業務フローを製品に合わせるともっと 効率的に使える
- 36. 本日お話しすること ● 考え方のポイント ○ データ分析製品の得意領域を意識する ○ データの持ち方を考える ○ データ分析の民主化を実現する ● まとめ
- 40. 整然データ（tidy data） 整然データとは データ分析で扱いやすいデータの形式 整然データの条件 ● 個々の変数が1つの列をなす。 ● 個々の観測が1つの行をなす。 ● 個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす。 ● 個々の値が1つのセルをなす。 引用元：https://id.fnshr.info/2017/01/09/trans-tidy-data/
- 41. 整然ではないデータ
- 43. 整然データ
- 45. それぞれのデータの登場シーン データ分析のざっくりとした流れ ● 元となるデータの用意 → 整然データ ○ Tableau Prep、Alteryx Designerで整然データに 加工可能 ● 分析をする ○ Tableauなど、BIツールの得意分野 ● 分析結果を活用 → 人に見せるためのデータ
- 47. データの持ち方を考える：まとめ ● 用途に適したデータ形式を意識する ○ 分析をするために使うデータ ○ 人が見やすい形に加工されたデータ ● 分析のために使う元データは 整然データだと分析しやすい
- 48. 本日お話しすること ● 考え方のポイント ○ データ分析製品の得意領域を意識する ○ データの持ち方を考える ○ データ分析の民主化を実現する ● まとめ
- 50. セルフサービス系ツールのいいところ ● 課題意識を持つ業務担当者自身がデータ分析・ 可視化を行える ○ これまではIT部門やデータ分析担当者だけが 実施していた ● 特にAlteryxやTableauはノンコーディングで直感的に使え るため、幅広いユーザーにデータ分析の機会を与える
- 54. データ分析2nd Season ● 誰でもデータ分析できるようになると、また別の 問題が生まれる ○ 人によって指標や定義が異なるデータカオス ● その次の一手として検討したいこと ○ データモデリングができる製品 ■ 例：Looker ○ メタデータや用語を一元管理するデータカタログ
- 55. 本日お話しすること ● 考え方のポイント ○ データ分析製品の得意領域を意識する ○ データの持ち方を考える ○ データ分析の民主化を実現する ● まとめ
- 56. まとめ ● 導入した製品の得意分野や役割を意識して 「何をやらせるか」を決める ● 分析のためのデータ、見せるためのデータの 違いを意識する ● データ分析のプロセスや、分析のための方法そのものを共有 できるように整備する
- 57. まとめ ● 導入した製品の得意分野や役割を意識して 「何をやらせるか」を決める ● 分析のためのデータ、見せるためのデータの 違いを意識する ● データ分析のプロセスや、分析のための方法そのものを共有 できるように整備する データ分析製品は魔法のツールではないことを意識し、 変化に柔軟に対応していきましょう！