DATA Saber Ord4

例年発売されているレトロプリンです！(今年はレトロなパッケージでより雰囲気が出ています)

データに関する知識や意識の話、問題を解く際に必要な考え方等

教訓

・データはわかるように見せたら人を動かすことができる
・自動化できるような作業を手作業にすると廃れる
・データはみられると美しくなる

データ原始時代⇒データ文明時代に進むべき

ビジュアル・アナリティクスのサイクル

Task→Get Data →Choose visual mapping →View data →Develop insight→ Act(Share)→Task…

Creator(全項目)
・常に物事は自身のアイディアでよりよくすることができると信じる人
・自身で課題を見つけることができる人
・データを通して世界を知ることができる人

                                       Task→
    ↑Act(Share)                                    Get Data↓
  ↑Develop insight                       ↓Choose visual mapping
                              ←View data

Explorer(Get data以外の項目すべて)
・好奇心旺盛な人
・課題を読み解き、ともに解決法を探っていくことができる人

                                       Task→
    ↑Act(Share)                                    Get Data↓
  ↑Develop insight                       ↓Choose visual mapping
                              ←View data

Viewer(Get data/Choose visual mapping以外の項目)
・残りのすべての人　　ただしデータを使う方法を知ってもらうことは必要

                                       Task→
    ↑Act(Share)                                    Get Data↓
  ↑Develop insight                       ↓Choose visual mapping
                              ←View data

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KTブログのホワイトペーパーからの抜粋

(https://note.com/datasaber/n/n44f388c2003a)

ビジネス部門からの積極的な関与とフィードバック
• 開発プロセス中にビジネス上または組織上の変更が発生して、最初の要件が古くなるか無効になる
• 初期プロセスの段階で、要件が不十分または不正確になる
• ビジネス要件から技術要件を導き出すプロセスでエラーが発生する

セルフサービス分析とは、エンドユーザーがありとあらゆるデータと分析コンテンツを自由に利用できるというこ とではありません。エンドユーザーが、セキュアで信頼され管理された、関連するビジネスデータを自由に分析で きるということを意味しています

データセキュリティの制御を維持する Tableau Server および Tableau Online では、データへの安全なアクセスを複数のレベルで設定できます。
• データベースに対するパーミッション: Tableau ではデータベースに対するセキュリティが順守されるので、ユーザーには 自分がアクセス権を持つデータのみが提供されます。データベースにアクセスするたびにユーザー認証を要求することも、 データソースに直接作成者の認証資格情報を埋め込んで、ユーザー全員が再利用できるように選択することも可能です。
• Tableau におけるデータソースのパーミッション: Tableau におけるコンテンツのパーミッションと同様に、データソー スにパーミッションを設定することもできます。データソースへの接続はチーム全体に許可し、メタデータを編集するための パーミッションは、データの整合性と管理を担当する指定された少数のユーザーに制限することができます。
• ワークブックのユーザーフィルター: パブリッシュするワークブックにユーザーフィルターを設定することで、ユーザーの Tableau Server 認証資格情報に基づいて、見る必要があるデータだけをユーザーに表示することができます。 これらの方法により、ビジネスユーザーは基盤となるデータベース構造や、適切なフィールド定義、データの整合性などを心 配することなく、データからインサイトを導き出すことに集中できます。データソースのメンテナンスは、IT 部門、データベース 管理者、またはデータスチュワードなどの適切なビジネスユーザーの責任とすることができます。