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Bonfire Data Analyst#2 「データの可視化」の楽しみ方

こんにちは。ウィルです。

久しぶりにnote更新しました。

今回、主催しております Bonfireのことについて書きたいと思います。

イベントを公開して1時間で予約5件で、開催できないのでは?と焦っていましたが、277名ものお申し込みを頂きました!(感謝^^)

Data Analystを立ちげて盛り上げてくれたじゅんさんや、開催のサポートを丁寧に行ってくれるしおみさん始めとした皆さまのおかげです!
※会社の看板におんぶに抱っこ状態です!

それにしてもデータ分析の需要の大きさには改めてびっくりしました。

Facebookでプライベートにイベント告知をしたところ数名の友人から参加したいとお声がけ頂きました。旧友とお仕事のお話もできるようになり、発信してみたよかったと思いました。

本題に戻りまして、なぜ今回テーマを「データの可視化」にしたのかという話

データの可視化について思うことがめちゃくちゃあります!!笑

僕はBIツールのコンサルタント出身で様々な企業のデータ可視化現場をみて来ました。どの企業もデータ・ドリブンな組織(チーム)を作るためにデータの可視化を進めていますが、4つの観点で疑問に思うことがありました。これらの疑問をみなさんと一緒に考えることができる場を作れたらと思いテーマに選定しました。

目次

「真のデータドリブンな組織」って何だろう?
 1.自社に合ったデータの可視化
 2.全社員がデータを扱えること
 3.セルフサービスBIの課題
 4.データの可視化の質を向上させたい


当日イベントに参加される前に読んで頂いたり、イベント中に読みながら、登壇者の方の解答を聞くなどして楽しんでいただけたらと思い記事にしました。(登壇者の方には事前にお伝え済み^^)

「真のデータドリブンな組織」って何だろう?**

一般的な定義はこちらです

データドリブン(Data Driven)とは、売上データやマーケティングデータ、WEB解析データなど、データに基づいて判断・アクションする事です。

捉え方は様々だと思いますが、僕は、勘や経験を裏付けるために、あるいは仮説検証を続けて勘や経験を養うため最低限必要な手段としてデータを見る文化「データの可視化」が必要だと思います。

そもそもデータ分析における可視化の位置付けが整理されておらず、なんとくなく分析した結果をまとめている現場が多いのではと思います。

アナリストのみなさんはメルカリさんの記事を思い浮かべる方が多いのではないでしょうか。

出典:メルカリの分析チームとは?その全ての疑問に一つ一つ答えます
https://tech.mercari.com/entry/2017/12/06/091807

下図はデータ分析パイプラインにおけるデータ可視化の位置付けです。
結果の共有における可視化が注目されますが、アナリストは普通に行っている「課題発見」フェーズでのデータ探索やデータ理解のための可視化までできていない企業が多い印象です。

出典:Visualization is Not Enough
https://homes.cs.washington.edu/~jheer/talks/EuroVis2019-Capstone.pdf


1.自社に合ったデータの可視化

もちろん事業のフェーズや状況に応じてデータを見ている暇がない時もありますが、データを整備している企業とそうでない企業では差が開いていくと思います。

フェーズごとにどう事業の意思決定とデータの可視化のバランスを取ったのかというところは「ベンチャーから始めるデータの可視化」と題してHR Force 吉田さんに発表頂きます!

創業のリソースが少ない時期から複数の業務をこなし、必死にデータの整備を進めていくリアルな体験談を語っていただけると思います!

ちなみデータを盲信するようなデータ・ドリブンは危険という話もあります。与えられた数値の奴隷になるような状況を変えていく文化も大切だと思います。以下参考記事

2.全社員がデータを扱える=データ・ドリブンな組織

僕の解釈です。

どんな優秀なサイエンティストやアナリストが仕組みやサービスを作っても営業さんやマーケさんないしはコーポレート部門が理解できないと認識齟齬から問題が生じると思います。

全社員が自分の業務やリテラシーに合わせてデータを扱えるようになることが僕の考えるデータ・ドリブンな組織です。

全員がSQLを扱えるようになる・統計を扱えるようになる必要はないと思います。

自分が営業さんで会社にデータ整備をしてくれる人がいるなら、自分の営業活動を最大化させるために何ができるかデータを読み取る力さえあればいいですし、マーケッターの方で自由な発想でサービスのグロースが必要なら、データを集めて数値を出して仮説検証するスキルをつければいいと思います。

企業側が全社員に対してSQLをやろう!BIを見れるようになれ!って言うのではなく、データディレクター的な人が企業ないしは部署の業務やリテラシーに合わせた分析環境とニーズに合う分析ができるような分析文化を作りたい!という話を僕が「ヤフーのデータの可視化」と題して発表します。

3.セルフサービスBIの課題(8/28更新)

私がよくこのnoteで発言していることをデータアナリストのみなさんにも聞いてみたいと思って選定しました笑

↓最近Tableauについて更新

疑問に思うこと
・セルフサービスBIを入れて満足している企業が多い
・サスティナブルに運用することを考えている人が少ない
・Excelの置き換えと報告用の可視化にしか使われてない説
・見栄え優先(意志決定に繋がるか・認知されるデザインか)が疎か

元々QlikViewを扱う会社で働いていて、今はゴリゴリTableauを活用させてもらっている中、メーカーの方々も暖かく見守ってくださっており感謝しています笑

でもこれらの問題を解決しないとデータ活用は進んで行かないと思っています。これらを変えるにはコンサルタントではなくて事業会社側で自分自身で体現しないといけないと思って転職したという経緯もあります。

今回登壇者様の変更によりましてこちらのお話は割愛します。ZOZOさんやメルカリさんリクルートさんがLookerで取り組まれているエンジニアを中心とした運用面の課題解決についても大事な観点かと思います。懇親会の時などに是非お話させてください。

4.データの可視化の質を向上させたい

僕も勉強中なのですが、一言に「データの可視化」と言っても目的や種類が様々存在します。

可視化種類(目的の例)
・数値チェック(KPI進捗や売上把握)
・報告(経営報告・リサーチ)
・探索 (よく売れる商品は何か、今度の提案で活きる仮説を探る)

BIのグラフを作成する方で上記の種類を意識してから最適なVIZを設計できている人はどのくらいいらっしゃるでしょうか?

BIツールの便利機能への理解
・データのフィルタリング
・データのドリルダウン
・ダッシュボード上のグラフの数

最近ビジュアライズの文脈で色の使い方や円グラフはデータを読み取りづらいことなどの理解は日本でも浸透してきています。ではBIツールの便利機能を適切に扱えてますでしょうか?

データを事前に開発者が絞りこんでVIZを作成するのはとても便利ですが、
開発者がフィルタリングした意図をユーザは理解して扱えていますか?

ドリルダウンはインタラクティブで理解した気になりますが、データを正しく読み取れるでしょうか?

大は小を兼ねるとダッシュボード上にグラフを沢山並べますが、認知に掛かる速度の変化やユーザの情報処理は追いつくでしょうか?

実はこれらの「データ可視化」における課題は学術的に研究も行われております。

今回「データの可視化」の学術的な捉え方や「EuroVis」と言うカンファレンスの発表内容を「データ可視化の研究って何をしているの?何の役に立つ?」と題して同僚の水野さんに発表頂きます。

まとめ

いかがでしたでしょうか?
Bonfireの一つの楽しみ方として本ブログを参考にして頂ければと思います。

当日参加される方は本ブログを読んだ感想やご自身の考える「データ可視化」の興味や課題を教えてください!

また、当日の抽選に落ちてしまった方や遠方の方でも参加できるようにLIVE配信sli.doの匿名質問を行えるように調整中です。各種アナウンスをTwitterで行いますのでフォロー+シェアして頂けると幸いです。

「データの可視化の未来」

また改めてnoteに記載しますが「データの可視化の未来」について考えたことはありますか?

本イベントで取り上げる課題を乗り越えて可視化の質が向上すると最適化されて分析パターンが確立されていきます。

すると頑張って毎日作成している報告用のインフォグラフィックやダッシュボードはアルゴリズムが作成を手助けしてくれるようになります。

消費財メーカーのDMPシステムやGoogleなどのシリコンバレーの企業では一部実装されてますし、データサイエンティストを多く雇う日本のIT企業でもBIを内製化する方針に切り替えたところもあります。

可視化領域で戦っていくデータアナリストは作業部分がすべて自動化されても戦っていけるだけのクリエイティブな思考とサービスコミットメントが必要になってくるのではと思っております。

この点も懇親会でお話できれば嬉しいです!

それでは当日宜しくお願い申し上げます。




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