【Tableau】DATA SABER試験 DATA Platform解説

筆者がDATA SABER試験に挑戦した際に苦労した知識問題について簡単な解説と参照先等まとめてみました。

＊DATA SABERについては以下を参照ください。

DATA Saber - Journey of Expanding Data Intelligence

＊こちら参考にした本です
★データドリブンの極意（KT師匠の本）

データドリブンの極意 〜Tableauブートキャンプで学ぶデータを「読む」「語る」力

★Tableau徹底入門（ボリューム多めですが、余力があればおすすめ）

Tableau徹底入門

・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
→スプレッドシートでも視覚化したりデータを見ることはできるが皆で同じデータを見ることができない（見ていることを確認する必要がある）

・Tableau Server/Onlineを使わず、twbxでレポートを共有したときの問題点
→メールに添付をして送り先を間違えるなどファイルで扱うと機密データ流出のリスクがある

・Tableau Server/Onlineの機能
・Tableau Server/Onlineを使用したときの効果
→以下ページ等を参照

・Tableau Server
https://www.tableau.com/ja-jp/products/server

・Tableau Online
https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/sl/tableau/products/online/index.html

・Tableau OnlineとTableau Serverの違いとは
https://frogwell.co.jp/blogs/online-server/

・なぜセルフサービスで分析ができなければならないのか
→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は困難で
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。自身で分析が行え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、
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。また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。

・レポートファクトリーとは
→(1)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
(2)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
(3)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

・データを見ないで判断することによるデメリット
→直ぐに判断は下せるが、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ず、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。また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可能性がある。

・データを見て判断することのメリット
→自分の想像だけで話していたことから脱却でき、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。そして、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。

・自動化できるような作業を手作業にするどうなるか
→忘れられ、面倒がられ。最後には廃れて、使われなくなる。また人により作業の正確さや時間にムラができる。

・車内でデータをみんなで共有していくために必要なこと
→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になる。

・Visual Analyticsのサイクルのそれぞれの役割
→Taskは全ての人が持っていなければならない。またViewerはただデータを見るだけではなく、データを見て理解した上で施策を打つことを主な活動とする人のことである。

・データは頻繁に活用されるとどうなりますか？

・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
→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、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。

・データを同じ場所で管理する理由
→(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。
(2)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。

「すべての人がデータを活用するプラットフォーム」上では
→データリテラシーを持った異なる様々な人々が、自らの役割に応じて、同じ土台の上で自分の力を発揮している。

最後にデータは見られば見られるほど洗練され美しくなります。
みなさんも一緒にデータの旅を楽しみましょう。