【Tableauユーザー向け】ITサービス Meet up: Tableau Case Study of Eureka

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April 15, 24

#tableau #salesforce #Tableau #データ分析 #Data Enablement #デザインシステム #BIツール

スライド概要

2024.04.15 【Tableau ユーザー向け】ITサービス Meet up 登壇スライド

Kazuya Araki

@kazuya_araki_jp

スライド一覧

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各ページのテキスト

出典： MMD研究所「 2023年マッチングサービス・アプリの利用実態調査」

ペアーズは Match Groupの一員 Pairs okcupid Hinge BLK Tinder Plenty of Fish Hakuna league match Chispa meetic azar and more…

運用フェーズとしては円熟期 (10 -> 50ないし50 -> 100の段階) 0 -> 1 Tableau導入直後の状態 Prototype Dashboardや Ad hoc Reportが主流の状況。 © 2024 Eureka, Inc. 1 -> 10 10 -> 100 業務利用の拡大期高度化、高効率化運用期パワーユーザーの牽引により、公式ダッシュボードの提供が加速している状況。変化の激しいビジネス要件に対して柔軟に対応できる状況。

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https://medium.com/@kazuya.araki/bigquery-white-magician-a718e5dc8818

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やっていること (業務外) 『最強のデータ分析環境』を構築してビジネスを加速させろ！！今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかた章別攻略編 - 2章アジャイル性動き出すデータドリブン組織のつくりかた Tableau Blueprintに学ぶ実践的アプローチ © 2024 Eureka, Inc. Best of Tableau Web 2023年10月号データドリブンな組織を実現する実践的手法をご紹介

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https://speakerdeck.com/kazuya_araki_tokyo/tableaushi-li-shao-jie-and-ke-ti-gong-you?slide=8

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Problem: デザインシステムの運用はうまく定着しなかったデザインシステム運用の問題点と気付き工数の問題 ● ● ● 高品質を担保するために、まとまった工数が必要。 Projectで工数確保すれば可能。片手間での業務では不可能。デザイナーの時間が割けない。スキルの問題 ● ● ● 非デザイナーがFigmaを使いこなす障壁を考慮しなければならない。 Figma -> Tableauに落とし込む難易度が高い。 ref. 書式設定のツラミ - Tableau事例紹介 & 課題共有適切なスキルトランスファーを行わないと属人化が進む。 BIツールの問題 ● ● ● © 2024 Eureka, Inc. デザインテンプレート機能がない BIツールはデザインシステムに向かない。書式設定の制約が強いツールほど、デザイン設計の幅が狭まる。手数が多いとその分工数がかかるため、デザインシステムを採用しにくくなる。

https://speakerdeck.com/kazuya_araki_tokyo/tableaushi-li-shao-jie-and-ke-ti-gong-you?slide=18

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まとめ部分最適化 -> 解消 👍 👍 公式Report / Dashboard化を促進。事業で見るべきものをPortalで一つに集約、統一した。情報の分散、拡散 -> 解消 👍 👍 redashを公式管理から廃止。 Tableauの検索機能では探せないユーザーのためにPortalを作成し、動線を確保した。認知負荷の高い Visualization -> デザインシステムの Pros / Cons 👍 😢 © 2024 Eureka, Inc. デザインシステムにより、Report / Dashboardの魅せ方が変化した。 ○ Creatorのデザイン意識が全体的に向上。 ○ 高品質なReport / Dashboardが増え、認知負荷の対策となった。デザインシステムの運用は定着しなかった。 ○ Figmaの運用工数が高いため、適切に運用できなかった。 ○ デザインを担うメンバーが限られ、属人化が進んでしまった。

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What is "Data Enabling" ? Data Enablementは組織がデータ資産の可能性を最大限に活用できるようにする戦略的なプロセスです。これには、データに簡単にアクセスでき、適切に管理され、意思決定とイノベーションを促進するために効果的に使用される環境を構築することが含まれます。 atran: Data Enablement: What is It & How to Get Started? Data Enablementは組織内のユーザーが簡単にアクセスして実行できるようにデータを整理および管理する実践を指します。これにはデータソースの一元化、データの検証と分類から、データ変更に関するリアルタイムの更新の提供まで、幅広い活動が含まれます。 Secoda: What is Data Enablement? Data Enablementにより、チームは技術的な専門知識に関係なく、データを理解し、その可能性を最大限に活用できるようになります。ワークフローを改善し、プロセスを強化しながら、チームが組織内の知識を発見、文書化、共有するためのツールを提供します。 Michelle Hunt: What is Data Enablement? © 2024 Eureka, Inc.

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我々が目指すべき Data Enablingの世界観 Mission: Eurekaに対してなすべきこと Eurekaがデータに基づいた価値ある意思決定をできるようにする。 Vision: 目指すべき姿価値あるものを正しく行う。 Value: 具体的にやるべきこと QCDS*を当たり前に体現する集団であること。 * QCDS = Quality, Cost, Delivery, Service © 2024 Eureka, Inc.

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https://www.tableau.com/blueprint-assessment

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直近の(Tableau問わず)BIツールの課題感 Report / Dashboardの不透明性が払拭できていない ● ● ● 定常的、潜在的に大量のReport / Dashboardを抱えており、それらすべてを管理できていない。部分最適化はある程度解消したが、本当に重要なReport / Dashboardなのか定量判断ができない。カスタムSQLを使用したReport / Dashboardが存在する。 Report / Dashboardの作成コストが高い ● ● ● Report / Dashboardを作成する余裕がない。質の高いReport / Dashboardのニーズが高まっている。デザインの統一ができないので作成に時間がかかる。 Report / Dashboardの履歴管理が難しい ● ● ● © 2024 Eureka, Inc. 複数人の同時編集で上書き事故が発生しやすい。変更箇所がわからない。 GitHubで構成管理したいが、GitHubと連携できるBIツールが限られる。

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Tableauだけでは解決しない課題も多い Data Warehouse、ELT(dbt)との連携が薄い ● ● ● Data Managementを導入できていないので内製で取り組む必要がある。 Data MartとBIツールの関係性を管理できていない。廃止したいアイテムの調査に時間がかかってしまう。データ関連のドキュメント整備が追いついていない ● ● ● © 2024 Eureka, Inc. 重要指標の定義がわからない。新しいデータモデルを作成した際の情報共有が不足している。総じて、属人的になり、不安定な運用となっている。

https://www.tableau.com/ja-jp/products/add-ons/data-management

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https://docs.getdbt.com/docs/build/exposures

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https://docs.getdbt.com/docs/build/exposures

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https://atlan.com/metadata-management-101/

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https://atlan.com/metadata-management-101/

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https://www.tableau.com/products/tableau-pulse

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https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai

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https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai

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https://www.moderndatastack.xyz/category/metrics-store

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https://www.moderndatastack.xyz/category/metrics-store

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Metrics Storeが整備されていないと発生しうる例 Tableauで指標の計算を行っていれば、計算ロジックは参照可能。 (Tableau CatalogであればWebからも確認できる ) しかし、Howがわかっても Whyの情報がないので、データ利用者同士の目線が合わないケースが発生し得る。 ● なぜ、この計算ロジックなのか？ ● 一般的なMAUの定義と異なるのははぜか？ ● なぜ、この定義なのか？意図はあるのか？ ● etc... 指標に関するあらゆる情報を一元集約する環境 © 2024 Eureka, Inc. が必要

https://www.tableau.com/ja-jp/products/add-ons/catalog

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https://www.tableau.com/products/tableau-ai

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個人的に感じる AI関連(Einstein Copilot for Tableau)の懸念日本語の懸念 ● ● ● 英語対応優先なのは仕方がない。 (本件に限らず)日本語対応自体がそもそも難易度が高いのでリリース時期は遅いのでは？ Ask Dataのリリース状況、および撤退を鑑みても、慎重に判断しなければならない。 Trust & Safetyの懸念 ● ● ● クリティカルデータ(個人情報、営業機密など)をTableauに渡すリスクを考慮しなければならない。結果に対して信用に値するかの判断がとても難しい。 Tableau Cloudのみのリリース(Tableau Serverのリリース発表はなかったはず )。 Tableauを用いたAI業務を行うべきかの判断 ● ● ● © 2024 Eureka, Inc. AI Promptを使いこなすスキルを要するため、使い方によっては誤った結果を生み出す可能性を秘めている。 Python他プログラミング言語や、各種 Cloud Platformで行っているデータサイエンス業務を代替できるのか。本来のTableauで行ってきた業務がどのように刷新されるのか。

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https://www.tableau.com/ja-jp/solutions/slack

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https://speakerdeck.com/kazuya_araki_tokyo/tableaushi-li-shao-jie-and-ke-ti-gong-you?slide=26

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https://community.tableau.com/s/idea/0874T0000000O1FQAU/detail

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https://twitter.com/tableau/status/1723031116041294127

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書式関連の機能強化と充実 Idea: Conditional Formatting of Measure Names/Measure Values Idea: Customise the default font permanently Idea: Formatting legends: wrapping texts Idea: Ability to drag Layout Containers into Layout Heirarchy and more… © 2024 Eureka, Inc.