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DATA Saberとデータドリブン

本稿では、改めてデータドリブンとDATA Saberとしての関わりを考えてみたいと思います。

データドリブンという言葉が社内でうたわれるようになり、社内報のような形でデータドリブンとは？という記事が掲載されるようにもなりました。

改めて見返すと、そこにはこのように書いてあります。

データを「持つ」から「フル活用」の時代へ！使わなければ「ただのデータ」。

業務知識と組み合わせ、分析し、「行動につなげる」ことで新たな価値を生み出します！

「データに基づいて判断・アクションする！」、これこそが「データドリブン」！

＞行動につなげるに「」がついているところに、おぉ！と思いました。

＞うんうん、いかに行動につなげるか、その行動を素早く起こすための材料になりえるデータのビジュアライゼーションをTableauは助けてくれる。そうだそうだ。と。

さらには、

データは会社の燃料であり、会社を動かす原動力とも。

なぜ必要かと問われれば、VUCAな時代だからこそ個人の考えにとらわれることなく、客観的な考え方が求められているからとも。

＞人がいる会社である以上、感情的なも��はどうしても必要になるけども、そこから脱却するにはデータが一番効果的ということですよね。

今だからこそわかることは、DATA Saberとして修行している内容は会社も分かっている。分かっているからこそそこに取り組んでいる部署があり、担当者がいる。その担当者と運よく関わることができたから、今こうして修行している（フォースの導き？！）

DATA Saberになった後（正しくはなれたあと。。。）、Tableauを活用して、いかにビジュアライゼーションが次につながるかを実践していくかは当たり前、Tableauはあくまでも見えるかしてくれるツールであって、そこから見えてきた課題や仮説をもとに動くことが大事であることは常に忘れてはいけないですね。

確かに今の時点で私も、課題を見つける時間が短くなっていること、仮説を立てやすくなっていることは実感していますが、「じゃあそれらを用いてどう行動化につなげればいいのか」については、まだ自分の中で成功例がありません（成功例にだけ捕らわれてはいけないことは頭の中に残しつつ）。

行動化に移せて、DATA Saberとしてデータドリブンに取り組めていると言えると自身の中で、良い意味でのハードルを高く設定し、それが当たり前にこなせるようになっていければと思います。

さて、今回はすこし短いですが、頭の中の整理も兼ねて、改めてDATA Saberと自身が置かれている環境下でのデータドリブンについて考えてみました。

データドリブンまでもう一歩のところまで来ているという気持ちもありますが、あと一歩が難しくもあり、でも、そのあと一歩が難しいことに気づけているぞ！という思いなんかも混ざりながら、修行が続きます。

まずはDATA Saberにしっかりとなれるように滝に打たれますか。

お読みいただきありがとうございました。

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禅問答・ZEN問答・禅MONDO

本稿ではDATA Saberになるための最後���修行である、ZEN問答について書いてみたいと思います。

散々修行してきたけど、主に業務上でこういう状況になったら、DATA Saberとしてどうする！？！？がテーマです。クエスチョンがありそれに回答する形式で、私のメモ的なものになります。

Q1.上司から「来週の会議資料、去年と同じレイアウトで資料作っておいて！（伝統の集計表で！）」と当然のように言われました。あなたならどうする？

上司に視覚的効果を使用する意義について説明する

伝統の集計表を作りながらもグラフを添えて視覚的効果をプラスする

伝統の集計表と似た表でありながらインタラクティブに動かしながら（フィルターなど）項目の数を減らす工夫をする

Q2.上司から「君の資料分かりやすいね。じゃあ会議の為に人数分印刷かけといて！インクもったいないから白黒ね！」と満面の笑顔で言われました。あなたならどうする？

紙がもったいないから総務に怒られるのではないかと提言する

インタラクションの中でこそ疑問に次々と答えることができるため、印刷物ではインサイトが得られないことを伝える

色は強い視覚効果を持っており、有効に活用することでより深いインサイトが得られることを伝える

Q3.上司に「Tableau Serverなんて本当に必要なの？無料で使えるTableau Readerで十分じゃない？」と怪訝な顔で問いかけられました。あなたならどうする？

Tableau Readerを使っても「データドリブン文化」は根付きません

Tableau Readerで共有するにはtwbxをファイル共有せねばならず、データを丸ごと渡すことになり、セキュリティに不安が残ります。それでもよいのでしょうか？

データを自動的に更新することができず、マニュアル作業が必要になります。更新忘れが頻発し、それいつの数字？と言われることになるでしょう。データの鮮度を保つことが難しいと思います

いつ、誰が、どう使っているのか、いないのか、業務に役立っているのか、いないのか、全くわかりませんので、いずれ投資対効果について疑問が発生し、それに答えることはできないでしょう

ダッシュボード作成者が一方的に情報を発信するだけで、それが受け取られたのかどうか、フィードバックも得られない状況です。ダッシュボード作成者は無意味な作業をしている気になって、いずれ作るのを止めてしまうか、マンネリ化して分析レベルが停滞するでしょう

データの処理が完全にPCスペックに依存しますので、パフォーマンスに影響します。キャッシュも効かないため、リソースの無駄遣いが頻発します。ファイルサーバーでのtwbx共有では、直接開くかコピーして開くかでパフォーマンスと���バナンスのどちらを犠牲にするかの不毛な議論をする瞬間が必ず訪れるでしょう

Q4.先輩社員から「さっき役員から会社の業績が芳しくないから、マンスリーの資料を今後ウィークリーで提出してくれって頼まれちゃったよ。ただでさえ忙しいのに参ったなぁ」とぼやかれました。あなたならどうする？

資料と同じ内容を伝えるダッシュボードを作成し、データを自動的に更新するようにスケジュールする

サブスクライブ機能で定期メール配信を設定する

フィルターやアクションを仕込み、閲覧者が想定する様々な質問に回答できるようにする

月１更新のレポートを週１、毎日更新に変えることから始める

Q5.同僚が「いきなり残業禁止って言われても・・・これまでと業務量は変わらないし。どうすればいいんだよ」と絶望しています。あなたならどうする？

データを有効に使ってより生産性の高い仕事をしようと誘う

データを使って働き方を変えている企業の例を紹介する

データを活用してルーティンワークの比率を下げ、よりクリエイティブな時間を作るよう提案する

Q6.IT部門に相談したら「Tableau Desktopから直接DBに接続したい？そんなのダメだよ。DBに負担かけられたくないし、DBには色んな情報入っているから許可できないよ」とそっけなく言われました。あなたならどうする？

おっしゃる通り、私たちも必要な情報が必要なタイミングであれば十分なんです。しかしその実現にはファイル共有だと難しいと思うので、セキュアにDBのデータにアクセスできる環境が必要です

Tableau Server/Onlineを経由してDBに接続することができるので、DBの権限も不要ですし閲覧制限もかけられますので安心してください

Q7.ビジネス部門の社員に「レポート作成するので、大至急データExcelで送ってください」と急かされました。あなたならどうする？

大至急Excelを送ってあげたあと、慌ただしくないタイミングを見計らって要件を聞きTableauで再現する

Tableauを携えビジネス部門の社員の元へ急行し、その場でレポートを一緒に作成する

パブリッシュされたデータソースのリンクを送り、Tableau Server/OnlineのWeb編集でレポートを作成してもらう

Q8.上司から苛立ったように「Tableau Server導入したけど、ビジネス部門社員は全然使ってないじゃん。使ってもらう為にどうする？何か策は？」と言われました。あなたならどうする？

本当に全然使われていないのか、Tableau Serverのログから現状を確認し、原因を特定する

経営層や現場とコミュニケーションを取り、なぜ使っていないのか確認する

サブスクライブを使い日常的に見てもらえるよう業務に落とし込む

ハンズオンセミナーを開催し、役割に応じて使いこなしてもらえるよう導入を試みる

Doctorを開催し、ダッシュボードの作成を支��する

操作方法問合せ窓口を設ける

各部門に最低２人はCreatorユーザーを育成する

社内Tableauコミュニティを結成する

Q9.同僚がふてくされて「あなたみたいにITリテラシー高くないから、私にはこんな分析ソフト扱えないよ。統計の知識だってないしさ」と言ってきました。あなたならどうする？

ダッシュボードを閲覧しアクションを起こすことも十分な貢献です

カスタムビューを設定し、自分に合ったビューを活用することも使いこなしていると言えます

すべて自分で一から作る必要はなく、Web編集でカスタマイズする方法もあります

データソースやVizの推奨（Recommendation）があるから、悩んだときに助けになってくれます

「データに聞く（Ask Data）」を使えば言葉で問い合わせて答えを得ることができます

ITや統計の知識は必ずしも必要ではなく、Tableauがデータを通して知ることを助けてくれますよ

ふーー。

この修行は割と想像もしやすく、また業務上でも起こりえるなと思いながら勉強していました。最後のデータに聞くとか、余計に混乱を生むんじゃないの？とか思いながらも、DATA Saberとしてのゴールを考えたら必要なんだろうなという受け止めも。

次回は、DATA Saberとデータドリブンという内容で投稿したいと思います。

ここまでの流れで改めてデータドリブンについて考えてみたいなと。

お読みいただきありがとうございました。

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データをどのように取り扱うか

本稿では、DATA Saberになるための修行の一つである、データをどのように取り扱うのかというテーマについて書いてみたいと思います。

データを可視化するには、もちろんデータがないと成り立たず、そのデータそのものを取り扱うことも知っているのとそうでないのでは、これまた話が違うよ。ということについて、以下のことが大事であることを学びましたので、私のメモ的なものになります。

■データを理解して判断する重要性

・データを見て判断するメリット

自分の想像だけで話していたことから脱却できる

多くの人にとって納得感があるため、他人と合意しやすい

自分の主観だけでは気づかなかったことに気づくことができる

・データを見ないで判断するデメリット

経験と勘だけでの判断となり、現在の状況に則しているかわからない

人に依存する判断となり、みんなで合意を取ることが難しい

事実と異なった空想での判断に基づいた決定で致命的な判断ミスをしてしまうことがある

＞メリットデメリットは非常に分かりやすい。

■すべての人がデータを理解して会話する効果

ある事実を把握した上で、様々な視点（役割・立場・感性など）から議論を交わし、新しいアイディアを創出することができる

���断の根拠がわかりやすくなり、方針の合意がとりやすくなる

データはわかるように見せたら人を動かすことができる

自動化できるような作業を手作業にすると廃れる（面倒、忘れる、人により正確さや作業にムラ出る、面白くない…）

データは見られると美しくなる（ずっと見られず変わらなかったデータも、人に見られると短期間でより良いアイデアが出て使いやすくなる）

■データを同じ場所で管理しなければいけない理由

ばらばらに点在したデータをそれぞれが見ている場合は、まずお互いの見ているデータが一致していることから確認しなくてはならない

同じ場所にあるデータを見ていることで、共通の事象を見ていると信頼してお互いに話すことができる

データをみんなで共有するためには現場部門、IT部門双方のコミュニケーションと寄り添いも重要

＞現場とIT部門双方のコミュニケーションが大事であることは、現在の業務でもひしひしと感じています。それによって解決していくスピードが違いますよね。

■セルフ分析の重要性

・レポートファクトリーとは、分析結果を求めている「Task」を持っている人が自分でデータを探索することができず、他人に分析やレポーティングを依頼して作ってもらっている状態。有スキル者に分析依頼が集中。

分析依頼者が、自分達で分析しレポートを作る（セルフ分析）

有スキル者はそのためのヒントを与えたり支援を行う

セルフ分析を進めると役割分担も明確になり各自が力を発揮できる

セルフサービス分析が必要な理由

自分の持っている課題や質問を人に伝えて解決してもらうのは困難

自分自身で判断のための情報を得られないとビジネスの判断が遅れる

自分の問いかけに瞬時にデータを通して答えを得るとき、即座に次の問いや解決方法を思い浮かべたり、試したりできる

人が思考のフローに乗るためには自身の思考や操作に対する瞬時のフィードバックが必要

自分の手を動かして初めて理解できる事柄がたくさんある

＞自分でやってみるって大事ですよね。

■データドリブンな組織とは何か

Visual Analyticsのサイクル

データ原始時代からの脱却（全員がデータを獲得したり見やすい形に加工することに労力をかけなければならない世界からの卒業）

世の中のすべての人がデータリテラシーを持って理解していく必要がある

組織のひとりひとりが違った役割を持つ（Creator、Explore、Viewer）

Viewerはデータを理解した上でAct（施策を打つ）することを主な活動。

データを活用するプラットフォーム

各メンバーの役割分担が明確でも、異なるスキルを持つ人々が、自分の役割に応じて力を発揮するには土台となる場（プラットフォーム）が必要　（すべての人がデータを活用するプラットフォーム）

テクニカルな修行もある中で、個人的にはこの修行が一番響きました。

現在の業務に置かれてる状況と照らし合わせやすく、おぼろげながら自分が思っていたことが、文字通り可視化され、言語化されており、やはりそれが課題、ないしはポイントだったんだなと振り���れたテーマでした。

共通の話題に触れられたうれしさみたいなものもありました。

次回はプログラム上最後の修行である、「禅問答」なるものについて、書いていきます。

お読みいただきありがとうございました。

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データの可視化について

本稿では、DATA Saberになるための修行の一つである、データを可視化するにあたってというテーマについて書いてみたいと思います。

データを可視化するにあたっては、以下のことが大事であることを学びましたので、前回までとは異なり、クエスチョンがありそれに回答する形式で、私のメモ的なものになります。

Q1ビジュアライゼーションを作る際、まず最初に

ビジュアライゼーションをする目的を考える。解決したいタスクがあり、タスクのためにデータを取ってきて、最適なビジュアライズを行っていく。

Q2ヒトにとってもっともわかりやすいPreattentive Attributesは次のうちのどれか？

Preattentive Attributes＝人間の知覚と認識。

脳が直感的に理解する力を利用していこうぜ！

読まなくていいものは読ませる必要はない！

覚えなくていいものを覚えさせない！

Preattentive Attributesにも強さ（理解しやすさ）の順序がある

位置　＞　色　＞　サイズ　＞形状

Q3分類的な名義と相性の良いPreattentive Attributesは？

分類的な名義とは？いわゆる名詞。

「形状」は形で分類するので分類的な名義に利用するのに適している

「色相」は異なる色を名義に当てはめることによって異なるものであることを表すのに優れている。

Q4経時的な変化を見るのに適切なのは？

時間は横の流れのラインチャートが良い。

Q5比較とランク付けを見るのに適切なのは？

比較は棒グラフが良い。

棒グラフが多い場合は横向きの方が見やすい。

意外と横向きの棒グラフって意識しないと使わないですよね。

Q6分布を見るのに適切なのは？

分布を見るなら箱ヒゲ図が良い。

ヒストグラムも異なるグループのデータを分布で表すことができる。

箱ひげ図となると、人によってそれを知らないと読み取れない可能性はあるよなーと思いつつ。

Q7比較値を示すのに効果的なグラフ形式は？

比較には棒グラフがよく用いられる。

２つの値の比較ではダンベルチャートなどが用いられる。

Q8円グラフの不利な点は？

基本的に円グラフは比較に向いていない。

しかし、２、３つぐらいで比較するのであればわかりやすく向いている。

・隣り合っているものしか比較できない

・色がないと比較できない

・角度を比較するのが困難

・数が多くなると角度の比較が難しい

・スペースを大幅に取ってしまう

スペースを埋めるのに便利！と思って使ってました。。。

Q9人が一度に区別できる色の数は？

色は多く使いすぎるとわかりにくくなる。７色くらいがベスト。

可能な限りダッシュボード内の各シートは同じ色に整えるべき。背景は白��ベスト。

7色でも若干多いかなと思ったくらいですが。。。

Q10ダッシュボードには以下の種類のものがある

探索型ダッシュボード

・作成者の意思が入らない中立の立場で伝える

・使用者が探索して自分でインサイトを発見してもらう

説明型ダッシュボード

・伝えたいことが明確で見せたいものが強調されている

ダッシュボードを作るとき

・必要なダッシュボードがどちらのタイプなのかを意識して作る

・何を知ってほしいのかを考える。

Q11ダッシュボードに配置するシート数は一般的にいくつに収めるのがよいか？

見てわかるものは読まなくても分かる。

ダッシュボードにはビューを詰め込まない。3-4個が良いとされる。

これはTableauならではの問いかなと。

Q12ツールヒントはどうするとより効果的に活用できるか？

何を伝えたいかを考え、必要な内容に絞り込み、伝えたい箇所を強調することでわかりやすくなる。

こちらもTableauならではの機能ですね。

今回は以上です。

「なるほどー」から「えーそうなの？」まで、色々ありました。というのが正直な感想。

でもきっとこれを意識しながら作るのと、意識せずに作るのとでは雲泥の差があるんだろうなと。

この辺の受け止める力は自分の中でも磨きながら進めていきたいと思います。

次回も同じような形式で別テーマについてふれていきます。

お読みいただきありがとうございました。

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Tableauとは？素人目線でのメリット

本稿では、絶対この記事より分かりやすい記事がどこかにあるだろうTableauとは？と、これまた絶対この記事で書くより遥かに伝わりやすい投稿があるだろう素人目線でのTableauのメリットを書いていきたいと思います。

前段にはなりますが、私がTableauに初めて触ったのは一年以上前になりますが、それはあくまでも閲覧のみで、その時にはTableauという言葉も特に知りませんでした。データが見える場所程度。。。

実際に触るようになったのは2024年になってから、触り始めたといっても月に2回程度触れば良い方で、まだまだ全然という状況です。

まずTableauとは？

Tableauとは、データ可視化と分析を行うための非常に強力なツールであるといえると思います。

実際に触ってみて分かったのは、本当に様々なことができるということ。データを扱う方でTableauを扱えるかどうか、Tableauがある環境であるかどうかは大きな違いがあるんだろうなと素直に思いますし、これまでExcelで頑張ってた自分に早く教えてあげたかった。。。Excelで頑張ってたからこそ、この恩恵が分かるとも言えそうですが。

続いて、ど素人目線でのTableauのメリットや魅力についてふれていきます。

なんとも今っぽい仕様（＝難しい言葉だと、直感的なインターフェースっていうんですか？笑）になっており、簡単なドラッグ＆ドロップ操作で、データからグラフや表が作成でき、ダッシュボードを作成できます。いちいちExcelで行と列をそろえてグラフの範囲を設定してとか、そういうわずらわしさがなくなりましたし、そのデータを見る側としても非常に分かりやすいものが簡単に作成できるという印象です。

これにより、作る側としても見る側としても、割と低いハードルでデータに基づいた意思決定がしやすくなるのかなと。いわゆるプログラミングの知識などは必要ないですし、分析に必要な統計学なども全然不要でした。加えて、これはDATA Saberで学ぶことで理解しましたが、応用的なテクニックの幅が非常に広いと思いました。

後、特に便利だなというか、これは使えたらより楽になるな！と思えたのが、ExcelやCSVファイルなどのさまざまなデータソースから簡単にデータをインポートできる点でした。当たり前かもしれませんが、この部分が簡単かどうかでExcelからの脱却に繋がりますよね。

さらに、知れば知るほど、おぉーーーーとなったのは、Tableauではリアルタイムのデータ更新を活用することができる点です。これは環境によって大いに異なるかと思いますが、業務において常に最新の情報を基に意思決定を行うのに役立てることができるということ。また、これもこのご時世一般的ですけど、クラウドベースの利用も可能で、分析結果をチーム全体で簡単に共有できます。

データドリブンなんて言わなくとも、Tableauを扱えるだけのメリットは明確にあると思います。もっと細かいところで「うぉーーーこれめちゃくちゃ便利だーーー」みたいなところもたくさんありまして、これは良い意味で使ってみれば分かるポイントかなと笑

次の投稿では、実際にDATA Saberの修行のプログラムとなっているテーマからいくつか選んで、それについて記事を書いてみたいと思います。

Tableauの技術的な話ではなく、DATA Saberとして求められるベースとなりえるもの、こういうことを共通項で持っていることが大事なんだろうなというテーマがいくつかあるので、そこをピックアップしてみます。

お読みいただきありがとうございました。

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DATA Saberとは？弟子入りのきっかけ

突然ですが、DATA Saberに関する記事を書いていきたいと思います。

1つ目のこの記事を書いている時点での構成は以下の通りです。

①DATA Saberとは、弟子入りのきっかけ：本記事

②Tableauとは？素人目線でのメリット

③データの可視化

④データの取り扱い方

⑤禅問答

⑥DATA Saberとデータドリブン

さっそくDATA Saberとは、弟子入りのきっかけについて書いてみます。

もうすでに3回も出てきている、DATA Saberとは何かについて説明します。

データに溺れかけている世界を

その剣で守り導く救世主

データを通して世界を理解し、それを人に正しく伝える努力を怠らず、

人の心を動かし、行動を促す。これがDATA Saberである。

と、こちらのHPに記載されています。

その後に続く説明としては、

かつてこのプログラムはデータドリブン文化を広めるための包括的な知識を３か月の短期間で体得する過酷な試練であったようで、DATA Saber認定制度は８回にわたるBoot Campの終了後、その意志を継ぐ卒業生105名のDATA Saberの手により作り上げられた独自の認定プログラムであるとのこと。

認定制度発足以後、データドリブン文化をもたらすという意志を心に刻み活動を続けるすべてのDATA Saberの尽力により、現在ではおよそ2000名を超えるDATA Saberが誕生し、今も広がり続けている。。。

その広がり続けている一員になろうとしているわけですね。

では、なぜその一員になろうと思ったのか。

一番最初のきっかけは、DATA Saberに欠かせないツールであるTableauを販売している会社セールスフォースジャパンのイベントに参加したこと。

そこでふと出てきたこのDATA Saberという言葉、それがどういうものかを聞いて、率直に興味あるなそれと。

Tableauはこのイベントの前から少し触っており、もっと触れるようになってみたいと思っていたこと（自分で触れるようになろうと本も買ったりしましたが、中々レベルアップには至らず）、思い返せば自分が好きなスポーツ観戦、特にサッカーにおいても昨今はデータ活用が主流となっており、データの活用そのものにも興味があったこと、これらがちょうどタイミングよく重なったことが始めてみようと具体的に思えるきっかけになりました。

加えて、タイトルに弟子入りとあるように、DATA Saberになるには、すでにDATA Saberとして活躍している方に師匠となってもらい、その方の弟子としてプログラムにトライしないといけませんが、こちらもタイミングよく師匠となりえる方と知り合えることができたこともあり、それまでそこまで接点があったわけではなかったですが、弟子入りをお願いしました。

今後の投稿では、そもそもTableauとは（これはもういくらでも記事はあると思いますが）とど素人目線でのメリットやすげー！と思ったことを書いてみたいと思います。

それをこうして記事にすることは、それこそそのままデータドリブン文化そのものを広める0.1歩になるのかなと思いながら、今回はここで終了です。

お読みいただきありがとうございました。