4. DATA Platform
「DATA Platform」の受講完了致しました～^^
全行程の中でこのOrd4が一番難しかったです…。
まだ受講されていないApprenticeの方は、
何度もチャレンジするつもりで頑張ってください！
この問いに関しても備忘録として、問題の考え方を残しておきますので、
よろしればこちらの記事を参考に考えてみてください！
※注意：特に自分の中で感じたことをまとめているので、選択肢すべてを網羅しているわけではないです！色々な方の記事を参考に自分なりに考えてみてください…！
1. ファイル形式のスプレッドシートでデータに関するレポートを作成したときに起こる問題点の内、Data Driven Cultureの浸透を阻害する要因となるものはどれですか
視覚化ができない
データを見ることができない
みんなで同じデータを見る（一元管理する）ことができない
データを集計することができない
＜ポイント＞
データドリブン(Data Driven)とは、勘や経験のみに頼るのではなく、売上データやWeb上の解析データなど様々な種類のデータを蓄積し、そのデータの分析結果をもとに、課題解決のための施策の立案やビジネスの意思決定などを行う業務プロセスのこと。みんなが同じデータをみて、共有認識を持つことが重要。
スプレッドシートで共有の場合、同じデータを観ようとすると、編集の度に共有しなおさないといけない…つまり…？？
2. Tableau Server/Onlineを使わず、twbxでレポートを共有したときの問題点 として正しいものはどれですか
データを視覚化できない
セルフサービスで分析することができない
データ更新のスケジュール設定ができない
データを一元管理できない
インタラクティブな操作でデータを深堀することができない
機密データ流出のリスクがある
＜ポイント＞
twbxの場合でも、データを視覚化（グラフ作成）や分析、インタラクティブな操作（フィルター操作等）は可能。しかしながら、スプレッドシートで共有したときと同様の問題 ＝ リアルタイムでの反映ができない問題点が出そうではないか…？また、ファイルを誤って送信してしまうとデータ流出の可能性も考えられる。
3. Tableau Server/Onlineの機能に含まれているものはどれですか
データを自動的に更新する
データの流出を防ぐ（セキュリティ）
各コンテンツの利用状況、ユーザーの動向を把握する
データの使用可能者・範囲・用途・権限を設定する（ガバナンス）
Desktopで作成したVizの表示上の全ての機能（見栄えとインタラクション）をDesktopアプリケーションを持たないユーザーにも提供する
ユーザー個別のフィルター条件を記憶してダッシュボードをカスタマイズする（カスタムビュー）
定期的にメールでデータビジュアライゼーションを自分あるいは関係者に送付する（サブスクライブ）
データが一定以上の値を示したときにお知らせを飛ばす（アラート）
データを見た人がコメントしたり所定の相手にメンションする（コラボレーション）
Web上でVizを作成する（Web編集）
Webパーツとして外部Webサービスに埋め込むことができる
モバイル・タブレットなど多様なデバイスに対応する
データの所在や情報を明らかにしてより活用を促す（データカタログ）
ログインした人に応じてそれぞれが見るべきVizを推奨する
＜ポイント＞
Tableau Server/Onlineの機能は本当に豊富で、色々なことが可能になります。何ができるのかを知っておくことで、今後DATA Saberとしての仕事の幅が広がります。
4. Tableau Server/Onlineを使用したときの効果について当てはまるものはどれですか
それぞれが必要なタイミングでデータを使うことができる
必要な人のみにデータの閲覧を可能にする
適切なタイミングに更新され、管理された安全なデータを使用することができる
誰がデータの管理者なのかを容易に確認できる
データのメタデータを、データベースに接続せずに確認できる
データの集計結果やVizの表示結果など、複数人が同じものを見ている場合、リソースを共有することができる
誰かに聞かなくとも、どこからやってきて、どのように加工されたデータを使っているのかがわかる
データを見て判断する癖をつけることができる
＜ポイント＞
3.の機能を活用すれば、こんなにも効果が…！
Tableau Server/Onlineを利用することで、特に「適切なタイミングでデータ更新がされるため、みんなで同じデータをみることが可能になる点」が重要であると感じました。（※更新された正しい∧共通のデータを見ていないと意見交換や判断もできないですしね…ｗ）
さらに、使いやすく便利になると、データをみた上で判断する習慣がつきそう。
5. なぜセルフサービスで分析ができなければならないのですか
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が困難であるから
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、試したりできるから
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だから
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から
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てしまうから
＜ポイント＞
ヒトによって理解力が違うので、自分の思っていることや考えを相手に100%伝えることはなかなか難しい…。自分で分析ができれば、自分のやりたいことが自分の考えに沿って出来るので、判断も早くなる。
6. レポートファクトリーとはなんですか
レポート作成を受託する企業のこと
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
レポート作成依頼を受けるメンバーが過剰な依頼数に忙殺され、すぐに分析結果を依頼主に返すことができない状態
依頼からレポート完成までに時間がかかり過ぎて、もはやレポートが完成する頃にはその分析結果が不要になっている状態
＜ポイント＞
レポートファクトリーとは、分析やレポート作成ができる人に負荷がかかってしまっている状態のこと。※企業ではない
7. データを見ないで判断することによるデメリットは何でしょうか
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
高速に決断を下すことができない
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
＜ポイント＞
データをみることで時間がかかることもある
例えば、「天気」
天気予報をみるより、空の雲行きを観た方が判断が早いのでは…？
8. データを見て判断することのメリットは何でしょうか
経験と勘をすべて否定することができる
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
＜ポイント＞
経験や勘が必ずしも外れているとは限らない。その点を踏まえてすべて否定することが出来ると言えるのか…？
とはいえ、データは事実に基づくため、主観に頼らない判断を下すことができる。また、新たな気づきを得るきっかけにもなり得る。
9. 自動化できるような作業を手作業にすると
忘れられる
面倒がられる
コストがかからない
廃れて、使われなくなる
人により作業の正確さや時間にムラができる
＜ポイント＞
コストとはなにか…？お金だけではなく労働工数もコストというのでは…？
10. データをみんなで共有していくためには
IT部門は動いてくれないケースが多く、現場部門が主導して進めるべきである
現場部門はデータのセキュリティなどの考え方に疎く、現場主導を容認すべきではない
現場部門、IT部門双方のコミュニケーションと寄り添いが重要である
＜ポイント＞
言わずもがな、現場と分析部門の協力はマスト。
11. すべての人がTableau Desktopでドラッグアンドドロップしながらデータを深堀できなければデータドリヴンな組織とはいえませんか
はい
いいえ
＜ポイント＞
果たして全員がドラッグ＆ドロップしてデータを深堀しなければならないのか…？（もしそうであれば、全員creatorになるべきでは？）
12. Visual Analyticsのサイクルで、Creatorが担うべき部分をすべて選んでください
Task
Get Data
Choose visual mapping
View data
Develop insight
Act (Share)
＜ポイント＞
Creator (クリエイター) とは、組織の中でデータソースに接続し、自身や他のユーザーが利用できるものをデータから作成する人のこと（https://www.tableau.com/ja-jp/pricing/how-to-decide）
→Creatorはサイクルのすべてを担う人
13. Visual Analyticsのサイクルで、Explorerが担うべき部分をすべて選んでください
Task
Get data
Choose visual mapping
View data
Develop insight
Act (Share)
＜ポイント＞
Explorer (エクスプローラー) とは現代のビジネスユーザーであり、変化を実際に引き起こす人々のこと
（https://www.tableau.com/ja-jp/pricing/how-to-decide）
→Get data以外を担う人
14. Visual Analyticsのサイクルで、Viewerが担うべき部分をすべて選んでください。
Task
Get data
Choose visual mapping
View data
Develop insight
Act (Share)
＜ポイント＞
Viewer (ビューアー) とは、データを情報源にして、自分の意思決定の質を向上させる人々のこと
（https://www.tableau.com/ja-jp/pricing/how-to-decide）
→データを観てアクションを起こすのがメインの人
15. Viewerとはどういう存在ですか？
データを見るだけの人
データを見る知識がなく、簡単な操作しかできない人
データを見る人
データを見て理解した上でAct（施策を打つ）することを主な活動とする人
＜ポイント＞
データはみた上で活用しなければ意味がない。
ただデータを見るだけのヒトにViewer権限必要？
16. データは頻繁に活用されるとどうなりますか？
データは見られると美しくなる
データは見られるほど複雑になる
＜ポイント＞
データは観た人の様々な意見により洗練されていきます。
17.すべての人がデータを見て理解した上で会話することによる効果はなんでしょうか
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
すべての人がData Drivenという言葉を使うようになる
判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
＜ポイント＞
すべての人がData Drivenという"言葉を使うこと"が本質的にData Drivenなのでしょうか…？
※Data drivenとはデータに基づいて判断・アクションする事
18. なぜデータを同じ場所で管理しなければならないのですか
同じ場所で管理というのは同じデータベースにすべてのデータを置くという意味ではなく、データを使う人が一箇所ですべての必要なデータにアクセスできるような環境のことを指します
ばらばらに点在したデータをそれぞれが見ている場合、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から
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から
分析のためのデータを探すことに時間がかかってしまい、Data Driven Cultureの浸透を進める妨げになってしまうから
＜ポイント＞
Data Drivenの浸透には、「関係者がデータを気軽に確認できる」ことが重要です。そのためデータを観る前段階の「そもそも共有のデータかどうか」を確認する作業はなくさなければなりません。常に同じデータを観ているということが保証されていれば、信頼感も生まれます。
19. 「すべての人がデータを活用するプラットフォーム」では…
すべての人が同じレベルのデータに関する技術を持ち、それぞれがVisual Analyticsのサイクルを回している
データリテラシーを持った異なるスキルの人々が、自らの役割に応じて、同じ土台の上で自分が最も力を発揮できる仕事をしている
＜ポイント＞
12.~14.のように役割分担が重要！
以上、Ord4の備忘録終了です！
ここまで見ていただきありがとうございました！
どなたかの参考になりましたら幸いです。
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