どうしてTableauを勉強するのか。
とある事情によりTableauを勉強することになりました。
自分はDXが進んでいない超ドメスティックな会社で働いてます。
データ処理はもちろんExcelです。
だいたいの皆さんもデータ処理、グラフ作成等々はExcelでやっており
正直エクセルで十分にやれている状況かと思います。
そんな中TableauというBIツールに出会った人は
まずこう思ったのではありませんか？
「Excelで別に良いのでは？」と。自分も最初はそうでした。
なぜか。大きく理由は2つ。
①Tableauで出来ることが大きすぎるが故に活用方法がすぐに見いだせない。
②新しいツールを勉強するのが嫌⇒脳がシャットアウト。
①簡単にTableauがやれることは以下の通り。
データの接続：Tableauはさまざまなデータソースからデータを抽出できます。Excel、データベース、クラウドサービス、ウェブデータなどからデータを取得できます。
データの結合と変換：異なるデータソースからのデータを結合し、必要に応じて変換できます。データのクリーニングや前処理も行えます。
ダッシュボードの作成：視覚的なダッシュボードを簡単に作成できます。データの異なる視点を表示し、情報を一つの画面にまとめることができます。
グラフとチャートの作成：さまざまな種類のグラフやチャート（折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、ヒートマップなど）を作成し、データを直感的に理解できるようにします。
フィルタリングとパラメータ：データの特定の部分を強調するためにフィルタリングを使用し、パラメータを設定してユーザーがデータの表示をカスタマイズできるようにします。
インタラクティブな分析：ユーザーはダッシュボード上でデータのさまざまな側面を調査でき、ドリルダウンやスライドバーなどのインタラクティブな要素を使用できます。
マッピング：地理データを可視化するために地図を作成できます。地図上にデータポイントを配置し、地域別のデータを表示できます。
シェアと共有：Tableauのダッシュボードやレポートを共有し、他のユーザーと協力できます。Webブラウザでアクセス可能なダッシュボードを公開することもできます。
オートメーションとスケジューリング：データ更新やレポートの生成を自動化し、定期的なスケジュールに合わせてタスクを実行できます。
データ分析：Tableauは高度なデータ分析をサポートし、データセット内でパターンやトレンドを発見し、洞察を得るのに役立ちます。
Tableauはビジネスインテリジェンスとデータ可視化の分野で広く利用されており、データ駆動型の意思決定を支援するための多くの機能を提供しています。
＜ChatGPTより＞
正直これだけ書かれてても凄いことは出来そう・・・と思いつつも
でも結局何が出来るの？と多くの人は原点回帰するはず。
②とも絡んできますが、我々人間は心理学的ホメオスタシス(心理学的恒常性)が働いてしまい、残念ながら「今のままでいること」を優先的に脳が動いてしまう。
前置きが長くなってしまいましたが、じゃあ私はそんな中でも
なぜTableauを勉強しようと思ったのか。
それは「世の中から取り残されないように」が最も大きな理由です。
1980年代。PCではなくワープロが主流だった時代
その時はワープロは無くなるはずはないと誰もが思っていたとのことです。
だけど、結果的にはワープロを使っている人は少なく
大多数はPCを使う世の中になりました。
もし、あの時、先取りしてPCを極めていたとしたら？
その人は違っていた人生を歩んでいたことでしょう。
今、まさに同じようなことが起きていると言っても過言ではないと
思ってます。Excelの上位互換とは言いませんが、一部の機能ではExcelを凌駕しているTableauを使わない、勉強しないというのはワープロの話からも
選択はしませんよね？と私はそう思います。
非常に長文になりましたが、もしTableauを勉強するか悩んでいる人は
この記事を見て一つの参考になっていれば幸いです。
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