［レポート］第1回流通・小売・消費財業界 MeetUp #tableau

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川崎照夫

2018.04.20

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DI部の川崎です。

Tableauの業界カットのミートアップシリーズ、「流通・小売・消費財業界 MeetUp」の第1回が開催されましたので、レポートしていきたいと思います。

第 1 回流通・小売・消費財業界 Meet Up

ミートアップ概要

冒頭で主催のTableau 芦谷さんから、このミートアップについての説明をしていただきました。

Tableauのコミュニティには、業界カットのMeetupが多数存在する。
流通・小売・消費財業界を対象としたMeetUpの第一回目。
Meetupのコミュニケーションを双方向でやりたい。
特に、横方向のつながり。
- 質疑応答、QAの時間をきっかけに、話をスタートさせていただければと。

アジェンダ

お客様事例セッション
- (1)「Tableau で苦労したことと今後の展望～既存BIからの脱却とビジネスユーザーへの浸透～」ジョンソン・エンド・ジョンソン株式会社原口様
- (2)「データビジュアライズを通じたPDCAサイクルの高速化〜社内コミュケーションをTableauプラットフォームで改善〜」ナイキジャパングループ合同会社吉村様
Tableau アップデート
- セルフサービスデータ準備ツール Maestro デモ紹介
MeetUpの今後に向けて
懇親会

(1)「Tableau で苦労したことと今後の展望～既存BIからの脱却とビジネスユーザーへの浸透～」ジョンソン・エンド・ジョンソン株式会社原口様

ジョンソン・エンド・ジョンソン社
- 3カンパニー＋ヤンセンファーマ(製薬)
  - メディカルカンパニー
  - ビジョンケアカンパニー
  - コンシューマカンパニー ←原口さんの所属
    - 消費者向け製品の製造販売
      - 代表的な製品：バンドエイド、ベビー用スキンケア、ニコレット、頭痛薬
データ分析(Tableau)のこれまでの経緯
- 2014年
  - POS分析システムで初めてTableauを使った
    - Before: MS Accessを使って分析
      - → パフォーマンス、データの点で制限大
    - After: パフォーマンス、扱うデータ量が圧倒的に増加
      - 参照頻度が月→日単位レベルに変更
- 2016年
  - Cognos PowerPlay
    - 月単位での参照のみ、目的別にデータソースが異なる
      - → 日単位参照可能、同一TDEで分析可能
    - 営業メンバーは基本毎日ログインして自分のレポートを参照している。
- 2017年
  - Tableauサーバをシンガポールに移行、DBをRedshiftに変更
  - それによりTDEの抽出時間短縮
Tableau導入経験より
- 1/6 なぜ選んだか
  - US本社側で社内スタンダード
  - 外資では準拠が重要
- 2/6 第一印象は断然はやい
  - データ量を増やし、念願の日別管理に踏み出す
  - 月別、目的別のマート→日別TDE1つ
  - 一方で限界も
    - 何億件：ちょっときびしい
    - 何十億件：きびしい
- 3/6 ユーザーは最初とまどった、その後ファンになった
  - 使い方：自由分析
  - 自分たちでレポートを作成する
  - リリース後の混乱：少なかった
  - シンプルな表の作成は簡単、ユーザ50人以下
- 4/6 作成したダッシュボードの参照頻度
  - 当初は比較的少なかった
  - リリース後に一般用ダッシュボードを作成
  - 自分用カスタマイズしたレポートを参照
  - 現在は多くの人が利用
- 5/6 データの視覚化
  - グラフ表
    - どちらを使うかは人、ポジションによる
  - マネージメント層：グラフを好む
    - 推移、状況をぱっとみたい
  - 現場：目標と実績の正確な数値を知りたい
- 6/6 今後の展望
  - 開発、ベースダッシュボード作成
  - 統計分析、第三者データの利用（天気、温度、湿度など）
  - 常に変化する多岐にわたる要望をアジャイル方式で優先付け
参考レポート
- 1 都道府県別売上状況
- 2 顧客別支払い区分状況
- 3 売上トラッキングレポート
- マップの利用 → 日本海側だけ、といった現象が一目瞭然だった
まとめ
- ユーザーへの展開方法
  - 1. ハンズオン（特に100人以上が対象の場合）
  - 2. トレーニングは自社データで（まずは実際のデータを使う）
  - 3. マネジメントの理解は必須

(2)「データビジュアライズを通じたPDCAサイクルの高速化〜社内コミュケーションをTableauプラットフォームで改善〜」ナイキジャパングループ合同会社吉村様

2部門 50人でTableauを利用
- Tableauを利用することで、オペレーション計画が浸透
- 取り組み内容を紹介
コンテンツ
- 1 何に困っていたのか
- 2 何をしたのか
- 3 どんな効果が出たのか
- 4 エピソード
1 何に困っていたのか
- 事象
- 要因：期日に納品ができない
- ビジネスインパクト：想定外のコストが増える
  - → 出荷キャパシティオーバー
- 現場で困っていたこと
  - コミュニケーション
    - リスクの発信と対応の遅れ
    - 影響を具体的に伝えられない
  - 情報
    - 迅速にデータを用意して報告ができない
    - 異なる単位で情報交換している
2 何をしたのか
- プロセス改善
  - Before
    - 確認できない
    - 情報不足
    - リアクション
  - NEW
    - ワンナンバー
    - リスク共有
    - アクション
  - 対策を考える時間にあてる
  - 双方の共通の基準、不足していた情報を網羅しビジュアル化
- 会議体のリセット
  - ダッシュボードを活用してシナリオベースにアクションを検討
    - PLAN
    - DO/CHECK
    - ACTION
    - 再構築した
3 どんな効果が出たのか
- ビジネス成果
  - ユーザーの声
    - 納品の精度が上がった
  - コストセービング
  - 意思決定のスピードが大幅にアップ
  - シニアマネジメントレベルへの報告
    - あのまま伝える
  - 無駄のない人員計画
  - リスク検知の遅れを改善
  - データ更新に特定の人に依存しない
  - デイリーレポート更新
  - 電話・メール確認作業不要に
  - Weeklyレポート作成（パワポ）時間短縮
4 エピソード
- ３つのポイント
  - スコープコントロール
  - フェーズアプローチ
  - プロセス改革
- スコープコントロール
  - マネジメントの関与
  - 見たい内容は人によりばらばら
  - 本当に必要な項目だけに絞る
- プロセス改革
  - 使われないレポート
  - しっかりやった
  - 現場レベルの人間
  - 走らせながら良くしていく
- フェーズ1
  - データソース作成
  - ダッシュボードリリース
- フェーズ2
  - ダッシュボード修正
  - コンテンツ追加
- フェーズ3
  - ダッシュボード軽量化
  - ミーティングリセット
Tableauという新しいコンテンツに対する反発
- 現場の人 Excelでデータを見ていた
- 裏側のデータが、すぐには信用できない
- ExcelとTableauで、まったく同じ内容のデータを作成
  - Tableauが正確なデータであることを示す
  - 不信感に丁寧に対応していく
- Tableauのバリューを見せていくことで、
- 最終的には、Tableauへの反応ががらっと変わった
まとめ 3つのポイント
- プロセス改革
- ツール開発ではなく
- プロセス改革のエンジンとして、ダッシュボード導入