Tableauが魅せる Data Visualization の世界

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1-‐‑‒3 ストーリーテリングの重要性

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bull  人々はコンテクストのないダッシュボードが増えても役立立たないことを理理解してきましたbull  ストーリーテリングではデータを利利用してアイデアや洞洞察を効果的に伝えることができます

bull  また大容量量の異異種データが持つ意味を汲み取ることもできます詳細はホワイトペーパー「5 Best Practices for Telling Great Stories (優れたストリーを伝える 5 つのベスト プラクティス)」をご覧ください

ストリーテリングの重要性 人々はコンテクストのないダッシュボードが増えても役立たないことを理解してきましたストリーテリングではデータを利用してアイデアや洞察を効果的に伝えることができますまた大容量の異種データが持つ意味を汲み取ることもできます

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1-‐‑‒4 モバイルBIが主流流に

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bull  最先端の企業にとってモバイル ビジネスインテリジェンス は主流流となり 特別な場合のみに使用するものではなくなっていますbull  ビジネス ユーザーはオフィスだけではなく日常業務の流流れでどんな時でも情報にアクセスする必要性に 迫られています

最先端の企業にとってモバイル ビジネス インテリジェンスは主流となり 特別なときに使用するものではなくなっていますビジネス ユーザーはオフィスだけではなく日常業務の流れでどんな時でも情報にアクセスする必要性に迫られています

事例についてはホワイトペーパー「How Mobile Business Intelligence Drives Efficiency and Transformation for Supervalue (モバイル ビジネス インテリジェンスが Supervalue の効率と変革を促進)」をご覧ください

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1-‐‑‒5 データストアの急増

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bull  その昔組織には様々ななタイプのデータがありましたbull  CRMデータ販売時点データ電子メールなど組織の経営

陣は多大な努力力を払いすべてのデータを1つの自社の高速なデータウェアハウスに保存していました

bull  2014年年にはこれがおとぎ話となりますすべてのデータはFluentd ベースの Treasure Agent を通じて一元的に収集管理理できまたトレジャーストレージはあらゆるデータの共存を容易易に実現しています

bull  トレジャーを初めとするデータや作業負荷に適したデータストアは解決すべき問題ではなく優れた IT 組織の特徴の 1 つとなります データ ストアの急増その昔組織にはさまざまなタイプのデータがありましたCRM データ販売時点データ電子メールなど組織の経営陣は多大な努力を払いすべてのデータを 1 つの高速なデータ ウェアハウスに保存していました

2013 年にはこれがおとぎ話となりますすべてのデータを 1 か所に保管する組織はもはや存在しませんさらに1 か所に保管する理由もなくなります大量のデータは Teradata や Hadoop などの場所に保管できます取引データは Oracle や SQL Server に保管できますデータや作業負荷に適したデータ ストアは解決すべき問題ではなく優れた IT 組織の特徴の 1 つとなります

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1-‐‑‒6 自立性が新しいセルフサービスに

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bull  セルフ サービス BI はビジネス ユーザーがより優れた決定を行行うために必要なデータを分析できるようにするという考え方です

bull  自立立性はこの概念念の時代の到来ですこれはndash  ビジネス ユーザーが適切切なデータにアクセスできること

ndash  そのデータが 使用可能な形式と場所にあること

ndash  またビジネス ユーザーにセルフサービス分析が可能なソリューションがあること

を意味します

bull  これらすべてが実現できればビジネス ユーザーはビジネス上の問題に自分で対応できIT は安全なデータとそれにア クセスするためのソリューションの提供に集中することができます

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1-‐‑‒7 コラボレーションは機能でなく現実に

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bull  ビジネスインテリジェンスソリューションではよくコラボレーション機能が盛んに宣伝されてきましたが2014年年にはそれだけでは十分でなくなります

bull  コラボレーションはビジネス インテリジェンスの導入の本質でなければなりません

bull  ビジネ スに関する質問のやり取りといった共有体験なくしてビジネスインテリジェンスは存在し得ないためです

bull  2014 年年には企業は問題の理理解と解決に向けた共同作業に組織全体の人を関与させるための方法を追求するようになります

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アジェンダ

1  BI Data Visualization に関するトレンド

2  Tableau 製品群紹介

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a  Tableau Desktopb  Tableau Readerc  Tableau Serverd  Tableau Public

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2 ビジネスが抱える課題

1  上層部から分析を要求されているndash  幹部チームからもっとデータ主導型企業になるよう要求されているけれども具体的な施策が見つからない

2  大量量のレポートの要求を受け続けているndash  終わらないまま毎日増え続けるリストにうんざりしお手上げ状態である

ndash  優秀な分析チームも最善を尽くし少なくともリクエストに優先順位を付けて作業することは可能ですがその場合は優先度度の高いものだけが処理理されその他のものは手つかずに終わる可能性があります

3  レポートを提出することでさらに必要なレポートが増えていくndash  レポートの作成前に必要な内容をすべて確認したにもかかわらずフォローアップの質問は途切切れることがありません

ndash  あなたのレポート内容に人々が惹きつけられたということでもありますがその後の度度重なる質問に回答するため再度度チーム内に聞いて回っていては 非効率率率的です

4  データが古いことにフラストレーションを感じているndash  レポートを要求しレポートを待ちそのレポートに 関する質問を投げかけるというサイクルで避けられない問題の 1

つにデータが最新でなくなるという点があります

ndash  ビジネスにおいてもプライベートにおいても現代の世界では「すぐに満足感を得たい」という風潮がありますこのように待ち時間が多くてはその期待には応えられません

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2 ビジネスが抱える課題5  マッシュアップしたデータを要求される

ndash  実際に「マッシュアップ」という単語が使われていないかもしれませんが「サードパーティのデータも追加してくれないか」 「Excel ファイルに大量量のデータがあるがそれがこれとどう関係しているのかが見見たい」など要求されていませんか

ndash  複数のデータソースを組み合わせることの有用性は分かっていても一元管理理された BI チームでこのような調整を行行うのは容易易ではありません

6  視覚的分析を求めているndash  人間は行行や列列表を見見 る よりも分かりやすい視覚的な形でデータを見見た方が多くの情報を認識識できます

ndash  まだ視覚的データを要求されてい なくても近いうちに要求されるようになるはずです

ndash  それ がセルフサービスBIとどう関係するのかデータを様々な形で見見ることができれば疑問に対する新たな視点を求められることがなくなります

7  すでに一部で使用しているndash  全てに当てはまるわけではありませんが多くの企業がすでにセルフサービスBIを独自に採用しています

ndash  才覚のあるビジネスリーダーはチームの処理理能力力の限界を把握し彼らが非常に優秀で優れたプロジェクトを運営できることを認識識しています

ndash  その結果独自のセルフサービスBIを採用するケースが多く見見られます

ndash  ITリーダーにとって希望の兆しとなるのはその導入によってすばらしい結果が生み出されることでセルフサービス BI の取り組みをサポートする支援者を 得られるという点です

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2 回避したい7つの間違い1  複雑すぎるスタート

ndash  野心的になりすぎてすべてのビジネス課題を網羅羅する詳細すぎるリアルタイムのダッシュボードを作成しユーザーにたくさんの詳細オプションを提供することは簡単です

ndash  「完璧」なダッシュボードを作成するために何週間も何ヶ月も時間を費やさないでくださいその代わり試作品とテスト調整の短いサイクルで作業します

2  誰も理理解できない指標を使用するndash  あなたにとってつじつまが合う指標の表示方法やラベル付け方法は他の人にとってもそうでしょうか

ndash  あなたは指標を熟知しているので別のものと検証するステップはいらないかもしれません

ndash  指標がダッシュボードの目標をサポートするだけ でなく閲覧者が理理解できるようにする必要があります

3  重要でないグラフィックや分かりにくいウィジェットで乱雑なダッシュボードにするndash  ゲージのようなグラフィックやウィジェットでダッシュボードを派手にデザインしすぎないようにします

ndash  こうしたものは見見た目は良良いですが迅速かつ簡単に閲覧者に知らせるというダッシュボードの目的が妨げられる場合がありますダッシュボードは見見た目をシンプルに抑えてください

4  複雑なテクノロジーや大きなビジネス インテリジェンス展開プロジェクトを待つndash  従来のビジネス インテリジェンス (BI) の実装は最初の予測よりも長くかかる場合があります従来の BI プロジェクト

が実現するまで待つと何ヶ月も何年年も遅れる場合がありますすぐにダッシュボードを構築して配布できるアプリケーションを使用してください

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2 回避したい7つの間違い

5  ダッシュボードの作成と維持のための時間とリソースを過小評価するndash  ダッシュボードの展開は1回で終わる作業ではありません

ndash  指標に関連性がありデータが最新であるかを閲覧者と確認 することを怠ると誰も使用しなくなります定期的にダッシュボードの実用性を確認してください

6  指標と目標が一致しないndash  ダッシュボードは大きな目標に接続するとより強力力になります部署内の主な指標が組織全体としての成功に反映しない

ダッシュボードを作成してしまうことのないようにします

7  効果的でないデザインの悪いグラフやチャートを使うndash  グラフやチャートをデザインする際は気をつける必要があります

ndash  たとえば3D チャートで閲覧者の理理解が増すことはありません派手な色が解釈の邪魔になることもあります円グラフは値が6つ以上ある場合は特に効果的とは言えません

ndash  優れたビジュアライゼーションのデザインは「6 Tableau Best Practice」を参照してください

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2 Tableauの特徴

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ビジネス インテリジェンスへの新しいアプローチ 超高速処理 BI 二分に満たしていたためです 4700 人以上の従業員用に

同院では Tableau の超高速処理ビジネス インテリジェンス ソリューションを組織全体 (病院研究施設財団法人) に導入しました

特定の人が適切な時間管理のために病院内にいる必要はありません誰もが時間管理を改善したいと考えていますビジネス ユーザーにも IT 部門にも時間節約のニーズがあります超高速処理 BI を導入すれば大規模な BI プロジェクトでも長引くことはなくなりますビジネス ユーザーが実際に使用できる成果物を得られるまで数か月場合によっては数年かかるような事態に陥ることはなくなりますまたExcel でのレポート作成と共有という不便な環境を強いられることもなくなります

次のいずれかの質問に当てはまる場合既存の BI システムは想定された速度で機能していない bull ビジネス インテリジェンス ソリューションの導入または変更に数週間から数か月かかりますか

bull レポートやダッシュボードの作成または変更に IT 部門への依頼が必要でありIT 部門による対応待ちや未処理の状態になったりしますか

bull BI ソリューションでは新しいユーザーが初めてダッシュボードまたはレポートを作成してパブリッシュできるようになるまでトレーニングに数日または数週間かかりますか

bull BI ソリューションは綿密なスケジュールやシステムの

パフォーマンス低下の場合の回避策に依存していますか

bull 企業のデータ ウェアハウスや高速データベースに多額の投資を行っていてもBI ソリューションによりデータの複製が必要になりますか

bull BI ソリューションでは統合前の特殊な作業を行わないとデータにアクセスできませんか

bull リレーショナル データベース以外に保存されている生データや非構造化データを含め複数のソースからのデータをブレンドできることに制約はありませんか

これまでのビジネス インテリジェンス ソフトウェアは導入に時間がかかります購入に数か月実装に数か月以上かかりますユーザーのトレーニングには数週間かかり高いコストもかかります開発者はビジネス ユーザーに要望を聞きその結果を持ち帰ってレポートを作成します変更の反映には何度かの確認とやり直しを経て数週間かかります2 つのデータ ソースを組み合わせるためにITはそれらの両方を収容する新しいデータ リポジトリを構築する必要がありますその後開発者は再びレポート作成のプログラミングに取り組みますこれでは導入プロセス全体が大幅に停滞しているように感じられます

超高速処理ビジネス インテリジェンスの場合と比べてみましょうこの場合まずトライアル版ソフトウェアをダウンロードしてインストールしますスプレッドシートやリレーショナル データベースからキューブHadoop などに至るまであらゆる種類のデータにアクセスしますこの操作はワンクリックで可能です高速データ ストアにライブ接続するか抽出データを高速データ エンジンにインポートするかを選

図 1 データ ワークフローのあらゆる段階で高速化

これまでのビジネス インテリジェンスと比べて超高速処理分析ではソフトウェアのインストールからデータへのアクセス複雑な情報の

分析インタラクティブなダッシュボードのパブリッシュ組織全体での共有に至るまでワークフローのあらゆる段階でその処理速度は

10 ～ 100 倍高速です

Install Access Analyze Publish Share

10 X 100 TIMES FASTER

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ビジネス インテリジェンスへの新しいアプローチ 超高速処理 BI

Tableau 超高速処理ビジネス インテリジェンスの背景テクノロジー超高速処理ビジネス インテリジェンスを文字どおり超高速にしている要因は何でしょうかそれは VizQLtrade ですTableau のこの特許取得済みのクエリ言語により簡単なドラッグ アンド ドロップ操作であらゆる規模トピック形式のデータを視覚化できますVizQL はユーザーによる操作をデータベース クエリに変換した後その応答をグラフィカルに表現しますその結果新しいデータベースおよびスプレッドシートのまったく新しい操作方法が生まれました視覚化計算がサポートされているためインタラクティブな質問と回答を通じてデータのさまざまなビューを繰り返し生成することができます

VizQL に続く超高速処理ビジネス インテリジェンスの次の画期的なテクノロジーはTableau のダイレクト接続 amp クエリ機能を使用して既存のデータベースに高速にアクセスして活用できるというものでしたビッグデータを含めほぼすべてのデータ ソースに対して最適化されたコネクタを使用することでTableau では専門知識を必要とせずにライブ データ ソースへのクエリと接続が可能です

ldquoTableau を使用して昨年度は収益が 2 増加しましたこれは 2 億米ドルに相当します航空または運送業界で収益を挙げたいと考えるならばTableau の使用をお勧めしますrdquo

China Eastern Airlines 社ネットワーキングおよび収益部門上級管理

者James Pu 氏

しかしTableau の進化はまだ続きますライブ データ ソースに接続できないときや接続したくないときのためにTableau にはビルトイン データ エンジンを使用して数百万行のデータのアド ホック分析を数秒で実行できる機能が用意されていますTableau のビルトイン データ エンジンは膨大なデータの高速処理が可能であるためビュー間を簡単に切り替えて意味のある傾向や外れ値を検出できますデータ エンジンは PC 上で動作する高性能のインメモリ分析データベースですデータ エンジンにより低速のデータ ソースを高速化できますさらにその速度を活か

して高速のデータ ストアに直接接続することもできますもちろんこれらの 2 つのデータ アクセス方式 (ライブ接続とインメモリ) の間には完全な互換性がありますアクセス方式がライブ接続かインメモリかにかかわらず複数のデータ ソースをブレンドし組み合わせることができます

Databases Cubes Spreadsheets Hadoop amp More

In-Memory Data Live Connection

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図 10 Tableau アーキテクチャTableau のアーキテクチャには膨大なデータ ソースに対応する

ためにインメモリとライブ接続という 2 つの方法が用意されて

います

最後に 結論企業や公共機関がビジネス インテリジェンスに求めるものには大きな変化が生じていますこれまでの BI の処理は低速で膨大なリソースが必要ですたとえばSeattle Childrenrsquos Hospital に家族が病気の子供を 連れて行くとしましょう家族は一刻も早く子供を診察してもらいたいと思うでしょう速度の重要性は病院に限られることではありません競争の激しい市場では企業は販売促進やコスト削減のために数か月も待つことはできませんたとえばM Financial Group 社は競合他社より勝るペースで北米で最も認知度と評価度の高い保険ブランドの 2000 万米ドルを超える有標製品を発売しましたTableau を使用して私は膨大なデータ セットをドリルダウンしすぐにリレーシ

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uarr 導入から分析共有までのサイクルが10〜～100倍速いです larrあらゆるデータソース（インプット）あらゆる端末（アウトプット）をTableauが繋ぎます darrTableau Desktop で作成したレポートをすぐにパブリックにできます