[レポート] Data Day Out Tokyo 基調講演 – Tableau Data Day Out 2019 #tableau

2019年05月14日、ザ・プリンス パークタワー東京にてTableauの国内カンファレンスイベント『Tableau Data Day Out』が開催されました。

• Tableau Data Day Out 東京 | Tableau Software
• Tableau Data Day Out 東京 2019 ｜ シリーズ ｜ DevelopersIO

当エントリでは、イベントで催されたData Day Out Tokyo 基調講演についてレポートしたいと思います。

目次

• セッション概要
• セッションレポート
  • Data Day Outについて
  • Tableau の今後のビジョン、製品ロードマップ
  • 楽天のデータ活用戦略 - Rakuten Data Centric Vision – Rakuten 3.0 -
• まとめ

セッション概要

当セッションの概要及び登壇者に関する情報は以下の通り。

セッションレポート

某夢の国で働いた経験があるというTableau社青木氏による「Data…Day…Out〜〜〜！！！」という掛け声により基調講演がスタートしました！

※青木氏『みなさーん、本日の基調講演は撮影NGでーす。ちなみに私は撮影OKでーす』という愉快なアナウンスがあり、 本エントリには青木氏の写真しか掲載できない可能性が出てきたのですが、その後写真OKに方針が変わったアナウンスがあったため、 写真ありの充実したエントリを皆さんにお届けすることができました。

Data Day Outについて

Tableau Japan 株式会社社長 佐藤 豊氏にバトンタッチ。

今年度のData Day Out

• 申込者数は3500名を超えた
• Data Day Outはアジア圏で日本が一番規模が大きい

Tableauについて

• Tableauのミッションは「ひとがデータをみて理解できるように支援します」
• データの可能性、人の可能性を解放したい
• プログラム不要でシームレスに利用可能

データの重要性

• 様々な業種の従業員が様々なデータを利用しデータドリブン経営をすることが必要
• 昨年一年だけでTableauのプラットフォームに付け加えた新機能は140以上
• データリテラシーを身につけたデータピープルであるべき
• データピープル育成のため、Tableauは以下３つで日本市場に貢献していく
  • ソフトウェア開発
  • データピープル育成
  • プラットフォーム提供
• Tableauは全ての業種において導入実績がある

スポンサー

• スポンサーは以下の通り。（クラスメソッドもAlteryx社と共同でゴールドスポンサーとして出展しています）

最後に

• Data Day Outはデータの専門家と参加者を繋ぐ
• Data Day Outがデータの力、人の可能性を解放するきっかけとなってほしい

Tableau の今後のビジョン、製品ロードマップ

スピーカーはVice President, Product Marketing, Tableau Software Inc.のMark Jewett氏。

はじめに

• どのようにクリティカルシンキングを行うかが大切
  • 地球が丸くないと信じてる人がアメリカに３割いる
• フェイクか事実か見極める力を学ぶ
  • ワシントン大学によるプロジェクトCalling Bull→クリティカルシンキングを養う
• インサイト主導型の組織は世界のGDP成長の7倍のスピードで成長する

企業とデータの現状

• データドリブン文化は多くの企業で達成されていない
• 市場の92%が規模に応じた分析をできていない
• これを達成するにはデータドリブンの文化を作っていくことが必要

データドリブンの文化を構築するには

• 人類学における文化の３つのファクトから考える
  • 言語に依存する
  • 柔軟性と適応性を備える
  • 他者と共有される

言語に依存する

• 言語なしでは文化は形成されないように、言語は文化の象徴である
• データは読む・書く・話すの側面があり、また、意味や規範があることからデータは言語そのものと言える
• データを理解するためにはデータリテラシーが大切となる
• データリテラシーとはデータに対して批判的に思考すること
• データが共通言語となっていないような組織では、データリテラシーが障壁となっている
• データは見る人に誤解を与えることもあるため、データリテラシーが重要となる
  • 例：相関関係と因果関係を混同する
  • スペリングコンテストで出題された単語の長さと毒蜘蛛が原因の死者の数を示す曲線は似ているが、全く相関関係はない

• 株式会社LIFULLの事例
  • データリテラシーの育成に注力している企業としての事例
  • これまでの課題
    • ビジネスの意思決定者がデータの全体像を把握できない
    • 外部業者に依存して自社内に知識が蓄積しない
  • Tableauを導入し、数百人のユーザーが自身で可視化されたデータを見られるようになった

Ask Data デモ

• より簡単に分析をできるようになるためには、ドラックアンドドロップのままでは不十分
• 自然言語を使って分析を行うAsk Dataの機能がTableauでは提供されている
  • 質問を入力するとTableauが理解してデータをビジュアライズする
  • よくある質問も選択肢として表示される
  • いままで分析をしたことない人でもできるようになるコンセプト
  • 追加費用はなし

当ブログでのAsk Dataに関する記事はこちら。

Tableau 2019.1 新機能紹介：Ask Data〜言葉でデータに質問できるように #tableau ｜ DevelopersIO

柔軟性と適応性を備える

• 文化は新たなニーズにあわせて適応していく
• ユーザーに権限を与えるだけでなく、データの一貫性を保つためコントロールもする必要がある
• セルフサービスの分析を権限付与で提供することで新しいアジリティが生まれる
• 三菱重工航空エンジン株式会社の事例
  • 分析のためにExeclをつかっていたがスケールせず、Tableauを導入
  • IT部門と業務部門の橋渡し役のポジションを設定
  • セルフサービスでレポートの作成ができるようになった
  • 70%はTableauユーザー

Tableau Prepデモ

• データ準備に80%の時間がかかっている課題がある
  • セルフサービスをData Preparationの領域にも拡大
  • 誰かにETLのスクリプトを書いてもらう必要がない
• ドラックアンドドロップで処理のフローを作成できる

当ブログでのTableau Prepに関する記事はこちら。

• Tableau Prep ｜ シリーズ ｜ DevelopersIO

他者と共有される

• Tableauでは学習プログラムやオンラインフォーラム、コミュニティがあるので質問したり作成したVizを共有できる

紹介された例は以下の通り

• Tableau Doctor | Tableau Conference 2018
• グループ: Japan |Tableau Community Forums
• Tableau Zen Masters
• Tableau Ambassadors | Tableau Software
• Tokyo User Group
• Free Data Visualization Software | Tableau Public
• Iron Viz | Tableau Software
  • 2018年度Tableau ConferenceでのIron Vizの様子はこちら
    • #tc18 王者は誰だ?! Iron Vizレポート – Tableau Conference 2018 at New Orleans ｜ DevelopersIO
• Makeover Monday | A weekly social data project

• 株式会社アドウェイズの事例
  • 強力なユーザーコミュニティを社内で作成している事例
  • 社員が自発的かつ積極的にTableauを学んでいる

Tableau Blueprint

• データドリブンな組織になるための手順ガイド
• 来月リリース予定とのこと

楽天のデータ活用戦略 - Rakuten Data Centric Vision – Rakuten 3.0 -

楽天株式会社 副社長執行役員　CIO & CISO 平井　康文氏にバトンタッチ。マイブームはインドとのこと。

• データ・AI・ブロックチェーンに基づいてプロダクトを作る楽天の企業文化についてご紹介
  • PIOP（価格決定）：AIで楽天イーグルスの座席の価格を決定する事例など

• 最新のテクノロジーのアーキテクチャに基づくサービスを開発しているが、それを支える文化が重要→「楽天主義」

• データを生かしてパーソナライゼーションを推進する

• マイ箸のような日本的な行動様式に代表されるパーソナライゼーションが鍵となる

まとめ

基調講演の最後にはTableau Conference 2019について発表されました。開催地はラスベガスです！

• Tableau Conference 2019 | Las Vegas | November 12-15 | #data19

データドリブンな文化の醸成のためには欠かせない「誰でもデータを理解できるようになる」という要素にTableauがアプローチする手法として、自然言語で分析が可能なAsk Data、セルフサービスでデータ準備を行うTableau Prep、データドリブンな組織となるためのガイドであるTableau Blueprintの紹介がありました。いずれもTableauのミッションである「ひとがデータを見て理解できるように支援する」に相応しいものです。データの活用について耳にしない日はない昨今、Tableauが先導するデータドリブンな文化を実現する機能に今後も目が離せません。