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Data Saberあれこれ（Ord4）

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はじめに

  • こんにちは、都内で受託でデータ分析をしているけっちんです。2023年11月半ばからDATA Saber Bridge2ndとしてDATA Saber認定制度の試練に挑戦している「Apprentice」の１人です。

  • DATA SaberはTableauを通じて、組織内・ひいては世界にデータドリブンの文化を広めるために何ができるか、ということを学び実践し伝えることをミッションとしています。以下はHP上の一節です。

  • 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。

  • DATA Saber認定制度の試練のコミュニティ活動の一貫として、備忘録兼道標として書き記します。

  • この記事をきっかけにDATA Saber認定制度に挑戦する方が増えたり、参加中の方の一助となれば幸いです。

今回話したいこと

  • 第4弾に引き続きData Saber認定制度あれこれ、今回はOrd4やっていきます！

  • テーマはデータプラットフォームになります。

  • データは見られると美しくなる（データは活用されてこそより効果を発揮する）ので、皆がデータを活用するためにデータプラットフォームは必要になります。

あれこれ

Tableau Server/Onlineを使わず、twbxでレポートを共有したときの問題点

  • そもそも「twbx」とは…

    • 元のワークブック（twb） ＋ 元データのコピー（更新は反映されない）

    • 「twb」はデータ接続情報は元データを含まないのに対して元データを含んでいる

      • 元データを含んでいるため、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）は可能だが、リアルタイムでの反映ができない

  • 問題点は…

    • データ更新のスケジュール設定ができない（リアルタイムでの反映ができない）

    • データを一元管理できない（リアルタイムでの反映ができない）

    • 機密データ流出のリスクがある（元データを含んでいる）

Tableau Server/Onlineの機能・効果

  • 機能・効果がたくさん！すごいぞ！Tableau Server/Online！

機能

  • 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

効果

  • 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

レポートファクトリーとセルフサービス分析

  • 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している状態

  • セルフサービス分析とは…

    • 言葉通り、分析依頼者が、自分達で分析しレポートを作る

  • セルフデータ分析ができると…（経験談）

    • 分析の認識齟齬が発生しにくい（分析を依頼する場合、分析要件の擦り合せは特に分析者のドメインが弱い場合は発生しやすい。結果、手戻りが発生することもある）

      • 分析依頼時にも実際に分析ができる人からの依頼は的確な事が多い

Visual Analyticsのサイクル

  • Creator、Explore、Viewerの役割がある

    • 基本的にはViewerが最も多い

  • Creator

    • 全ての役割を担う

  • Explore

    • Get Data以外を担う

  • Viewer

    • Get Data, Choose visual mapping以外を担い、データを観てActを起こすのがメインの人

参考

データ基盤関連の個人的おすすめの書籍

実践的データ基盤への処方箋

おわりに

  • 第5回目の記事を執筆しました。次回はOrd7やっていきます。

  • 第4〜6回終了後は様子見て普段SQLをよく使う人目線での各種関数やLODも先人の記事を参考にまとめたいなと検討中です。

  • このブログを通じて、私自身の成長とともに、読者の皆さんと一緒に学んでいければと思います。次回の記事もお楽しみに！

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