[セミナー]2019/5/14 DATA DAY OUT 2019

4461 ワード
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こちらは2019/5/15にQiita:Teamに投稿した記事をリライトしたものです。

DATA DAY OUT 2019

Tableau社主催のTableau導入各社の事例紹介やテクニカルセッションが実施されるセミナー
https://www.tableau.com/ja-jp/event/data-day-out-tokyo-20190514

AWS summitのTableau版みたいなものです。

こんな話を聞いてきたよーっていう軽い感じの共有です。

データドリブンでフロント組織を強くする方法 - Sansan が挑戦した”実践的”アプローチ

SalesForceにデータは貯めていたけど分析できない
データの欠損、分断、汚れ

課題

  • データの分散
  • 打ち手につながらない
  • 見た目の難しさ

当時データが活用されていなかった理由
- 結果とその過程のデータが散在し、因果がわからないことが活用につながらない原因

  • Tableau化(1):メンバーの活動・結果一覧（ボトルネックの可視化・一覧化）
    • 各メンバーの活動履歴と結果が直感的にわかるように一覧化
    • メンバーの成功パターンや伸び代がすぐにわかる
  • Tableau化(2):ABMダッシュボード（アプローチ方法・伸び代の可視化）
    • 顧客ごとにどの部署・役職と接点があるかリアルタイムで可視化
    • アプローチルートやおさえるべきキーマンが一目でわかる
  • Tableau化(3):リアルタイム受注予測（AIの利用）
    • AIとも連携、過去の実績を踏まえ各案件ごとに受注予測

次のアクションがわかるようにダッシュボードを作成する
相手にこのレポートで何を伝えたいかわかるデザインにするということを大事に　

所感

  • そんなに難しいことはやっていないが、きちんとポイントを抑えているなという印象をうけた

極める ー 組織で使うTableau ダッシュボードデザイン

必要なのはセンスじゃなくて理論

  • ダッシュボードとは

    • そもそもは自動車のやつ。これを見て判断して運転を行う

  • 組織で使うべきダッシュボード

    • 見てすぐ判断ができ次の行動に移れるもの
    • 必要な情報に入れ替えることができるもの

“”"「見て」「すぐに」「判断できる」“”"
対象者が見て、目的が明確で、必要な情報がある
見やすく、パフォーマンス良く、必要な情報に集中できる
対象者と目的が明確ならダッシュボードの型は決まる

ダッシュボードの型

  • Strategic（意思決定層）
    • KPI型
      • 一覧性を重視
      • 数字と補足情報の組み合わせ
      • 詳細な情報はない
      • 色は OK/NG 情報のみ
      • 操作はしない
    • トピック特化型
      • ある部門/タスク/プロジェクトの全貌が把握できる
      • 概要(KPI)とより詳細な情報の組み合わせ
      • 操作はほとんどしない
  • Analytical（データアナリスト層）
    • QA型
      • 必要そうな情報をあらかじめ列挙
    • 自由探索型
      • ユーザー自身が操作して答えを得る
  • Operational（意思決定層とデータアナリスト層の中間）
    • 横断型
      • 頻繁に更新される
      • 頻繁に確認する（ディスプレイ表示など）
      • ある期間内の全貌が確認できる
      • チーム/トピック間を比較する
      • 操作しない

型が決まったら必要なVizを決める
バッドプラクティス

  • 「これまでの報告書にあったから」、XXチャートを作りたい
    グッドプラクティス

  • この指標の時間による変化を示したい

  • 他の項目との比較をしたい

  • 地域による偏りの有無を示したい

ビジュアライズの参考:Visual Vocabulary

ダッシュボードにおける見易さ

  • 可読性
    • テキスト（文字）
      • ダッシュボードの意図を的確に伝える手段
        • タイトル、判例
  • 視認性
    • 配置（レイアウト）
      • 情報はただ並べればいいというわけではない
        • グリッド、レイアウトコンテナー、パティング
  • 判読性
    • 色
      • 避けるべきは意味のない色使い
        • 色相、色の濃淡
        • どの色を使うべきか
          • 色の印象に合致するもの、（悩んだときのおすすめ）自社のロゴから選べば間違い無い
        • 何色使うべきか
          • 3~4色
        • 色に意味はないが、詳細は残したい場合
          • 不要な色は灰色に パフォーマンスよく デザイン観点からのパフォーマンス
  • データの粒度/量
    • マークの数≒表示速度
      • マークの数＝クエリの結果の数
        • 最初の表示が最大のクエリ
        • マークの数が多くなるとCPU/メモリに負荷
        • そもそもどこを見るべきかがわからない
        • クロス集計/散布図/カスタムポリゴンには注意
  • フィルターカード
    • 列挙型のフィルターは遅い
      • フィルターのメンバー数＝クエリの結果の数
        • 表示するだけでもクエリが流れる
        • とりわけ列挙型はすべての値を取得する
        • 「関連値のみ」は処理が長くなる
  • 固定サイズ
    • 固定サイズでキャッシュ利用
      • ダッシュボードサイズを固定するとキャッシュが活用できる
        • サイズが自動だと都度描画される 必要な情報に注目させるために、視線を誘導させよ
  • F字型orZ字型
  • 理解速度=集計の粒度
    • 情報量が少なければ少ないほど理解が早い
    • 概要から詳細へ
      • 大きな数字（KPI）→概要→より詳細
Scala基礎構文-3 Map
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