Data Saber*Ord4解説

Ord4の備忘です。

美しいビュジュアライゼーションの目的は、ストーリーを見出すことではなく、人にシェアしてアクションしていくこと。
データは同じ土台になければならない。(データを一元管理する)
同じデータでないと・・・
①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
②同じ場所にあるデータを見ていないと、共通の事象を見ている信頼を持ってお互いに話すことができないから
③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

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ことが大切!
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。

安全に美しく使いやすい状態でデータが同じところに置いてあるところで、みんなが安心してデータを使うことができる。
(データ流出の恐れがある)twbx.をEメールで共有するところから、データソースとワークシートを分けてパブリッシュをしてみよう!

↓脱レポートファクトリー!!みんながセルフ分析を目指そう。
セルフ分析ができないと・・・
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てしまう

セルフ分析ができるようになれば・・・
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!
思考のフローに乗るための自身の思考や操作に対する瞬時のフィードバックが得られる!
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!

Tableau Server/Onlineの機能・効果

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

  • 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

データを活用する理由って?

会議等で意見が食い違った時、どうしますか。
データを見ないで判断すると・・・

  • 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。

しかし、データを見ることで

  • 自分の想像だけで話していたことから脱却できるようになったり

  • 多くの人にとって納得感があるため、他人と合意しやすくなったり

  • 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ようになる!

すべての人がデータを見て理解した上で会話することで

  • 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

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