Tableau Conference 2014 at Seattle に参加してきた #data14 (Vol.4: 2014/09/09 午後セッション)

しんや

2014.09.14

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現在、米国シアトルにて9/8〜9/12の計5日間に渡り大々的に開催されている『Tableau Conference 2014』。世界中から集ったTableauユーザー、お客様、Tableau社社員が一同に集結し、様々な発表、企画、取り組みが会場内で成されています。

当エントリではイベント2日目、米国時間で9/9(火)に行われたカンファレンス本編初日、午後以降の模様についてレポートして行きたいと思います。

2014/09/09(火): Tableau Conference 2014 at Seattle 2日目(午後以降)

[セッション] Big League Business Intelligence: How the Texas Rangers are Using Tableau for Business Operations

Speakers:Sarah Stone, Becky Kimbro
Level: Beginner

This session will explore how the Texas Rangers have used Tableau to revolutionize the way they measure ticket sales and monitor ballpark operations. From determining how bobblehead giveaways impact attendance, to monitoring gate scan entries on game days, peek inside a baseball front office and learn how Tableau is reshaping the way Texas Rangers see and understand their data. You don’t have to understand sabermetrics to get something out of this session – Tableau users and baseball fans of all types are invited to attend and learn how the Texas Rangers drafted a diverse starting lineup of analysts across the company to hit their analytics projects out of the park!

現在、ダルビッシュ有選手が所属している米国メジャーリーグのテキサス・レンジャーズのチケット販売に関するチケットの売れ行きの測定と、そこから分析や各種取り組みを行っている件についての発表です。

メジャーリーグではシーズンの試合数：162試合→ホームゲームが81試合ある計算となります。そのホームゲームのチケットを球団としては売らなければならないのですが、販売結果には天気やチームのパフォーマンス等、色々考慮しなければならない部分があります。セッション内ではダミーデータではあるものの、実際にこういう風なデータがあって、こういう風な取り組みを行っている、という解説がそれぞれ成されていました。

Q.どんなプロモーションが、試合観戦数増に影響を与えるのか？→A.時期に拠って異なる。4月はフィギュア、6月はキャップと言った具合。

Q.2013年シーズン、最も観客数が多かったのは何曜日？→A.火曜日。ちなみに平均を取ると週末の方がやや多い。

Q.2013年、MLB全体でチケットは平均何枚売れていたか？→A.約250万枚。米国の他のメジャースポーツと比べても、この数字は桁違いに多い！

状況によってどういう割合でチケットが捌けているかの詳細なデータについても(ダミーだけど)解説がなされました。

セッション締めの最後の質問はこちら。Q.メジャー最速で500奪三振を記録した、レンジャーズの投手は誰か？

正解はこちら。米国のイベントで日本人の映像が出てくると何か嬉しいですね。:-)

[swf]https://www.youtube.com/watch?v=WIE7cXtkLCo,700,500[/swf]

[セッション] Turbo Charging Your Dashboards for Performance

Speakers: Dan Cory, Kate Morris
Level:Jedi

Do you dream of building blazing fast dashboards that people can't stop oohing and ahhing about? Then this is the session you've been looking for. Designed for the user who is already familiar with Tableau but wants to make their dashboards even faster. We'll improve your queries, optimize your extracts, and take full advantage of your hardware.

Tableauでは『ダッシュボード』という機能があり、ビューを色々な単位でまとめてよりインタラクティブな分析内容を表示させることが出来ますが、高速且つユーザーフレンドリーにダッシュボードを設計する事はユーザーの理想である一方、この部分が問題・課題となることも多いです。このセッションでは、クエリを改善し、抽出を最適化し、ハードウェアを最大限に活用する方法についての解説が成されていました。

アップグレードについて

最新バージョンへのアップグレードが推奨されている。最低限、メジャーバージョンへのアップグレードは行うべき。パフォーマンスの改善が期待出来る。
- クエリプランのパラレル化
- クエリキャッシュのシリアライズ
- セット(Set)の改善
- スムーズなツールチップ表示

パフォーマンスレコーダー

パフォーマンスの記録の作成(Desktop)
パフォーマンスの記録の作成(Server)
メニューの遷移方法について説明。該当ビューの実行前に記録を開始し、処理終了後に併せて記録も終了。結果が生成され、実行内容を詳細に確認出来る。
- 改善には、まずこの機能を使って記録を取ることから始める。
- そしてサポートに投げる。
- 実行結果はOS別にも試してみる。Mac/Windows双方で。
- Tableau Server上でもこの操作は行えるが、記録を許可する為の設定が別途必要。
- また可能であればDesktop／Server双方でも確認を行ってみるべき。

クエリを分析する

パフォーマンスレコーダーを使って、遅いクエリを特定。
レコーダー若しくはログから、遅いクエリのSQL全文を取得。
DBに直にそのクエリを投げて結果を見てみる。
インデックスやDBの制約を確認、調査。Tableauでの内容がそれら制約等に則した形になっているかを見る。
可能であれば、NULL値の項目は避けて何かしらの値を入れておくべき。
また、可能であればキー項目に対するフィルタリングを設定しておく。

不要な結合を取り除く

Tableauでのテーブル結合に於いて、不要な物があれば参照時に取り除いておく。
プライマリーキーや外部キー等、DB特有の制約がある場合、可能であればそれらを設定しておく。
カスタムSQLは適用させない。

もしDBにリレーションがはられていない場合、参照整合性の設定を行う。
- Assuming Referential Integrity
- 参照整合性を仮定

コンテキストフィルタ

関連情報：
- コンテキストフィルター
- コンテキストフィルターの高速化
コンテキストフィルタは一番始めに評価される。
その他のフィルタはその後に結果に対して実行される。
クイックフィルタも含まれる。
Top Nフィルタはその点で結構効果的に働く。

以下例は大概、遅くなる。
- 一時テーブルを作成した場合、サイズが大きいととても遅くなる。
- オリジナルテーブルにあるインデックスが使われていない。
- 不要な結合の除去が成されていない。
場合によっては早くなる
- フィルタが少数のレコードを許可している場合。一時テーブルが小さい場合は高速に働く。

Tips：
- 不要なフィールドは隠し・除去してしまい、コンテキストをより狭い範囲に定める。
- データソースフィルタを替わりに使うという手もある。

EXCEL及びテキスト接続について

Tableau 8.2ではEXCEL＆テキスト接続が新しくなった。
レガシーなやつではロード時に遅かったクエリが早くなった。
新しい接続を使う場合はワークブックをアップグレードする必要がある。
レガシー接続はWindowsのみに残る形に。

デスクトップ版グラフィックの高速化

レンダリングはOpenGLを用いている。
Windows 7以降とMacのみ対応。
アンチエイリアス対応はOpenGL 2.1が必須。
Windows上では、Dual GPUは使わない。
これらの影響はマークを10000個以上表示させた場合に顕著となる。

サーバでのローカルレンダリング

<p複雑さのしきい値>

対話機能が高速化されたが、以下部分は未対応。
- カスタムシェイプ
- ポリゴンマークタイプ
- ページ機能での履歴表示
- IE7 or IE8
複雑さの閾値
- マーク数：5000(デスクトップ)、1000(モバイル)
- サーバーヘルプのフォーミュラ

[イベント] DATA NIGHT OUT PARTY at Seattle Center

Data Night Out Lineup | Tableau Conference 2014

今回のカンファレンスにちなんだの大規模なパーティー。DJやバンド演奏もある何やらすごいイベント。

...という触れ込みで話を聞いていたのですが、実際に会場に訪れてみて驚きました

まずはイベント会場から少し歩き、モノレールに乗って会場へ向かいます。

モノレールの窓にはイベントのステッカーも。聞く所に拠ると、イベント開催期間中は参加者であることが証明出来ればモノレールは乗り放題、フリーパスで行けるとの事。こういう協賛の仕方は興味深いですね。

到着した場所はこちら。何やら多数の人だかりが。つうかこれ人数多すぎやしませんかね？

実はこれ、Tableau社が今回企画した特別パーティで、開催場所となるシアトルセンターを貸し切り、参加者関係者を全員招待して行われたものだったのです。1企業のイベントでこんな規模の事やるなんて思いませんでした。そのスケールのデカさに驚きです。

Live At Seattle Center

会場敷地内にはこのようなライブスペースも。DJが皿回してたり、バンドがライブをしてたりしました。このステージは終盤エラい事になります。(※後述)

シアトルセンターのシンボルである『スペースニードル』も御覧の様に時間を経ていくうちに周りの形式と相俟って綺麗な変化を遂げて行きます。

パーティの雰囲気は以下の写真群で感じ取って頂ければ幸いです。世界中から訪れたTableauユーザー・関係者約7000名が一同に介して至る所で歓談している様は壮観！の一言でした。

イベント終盤に、見出し文後の冒頭で紹介したステージに戻ってみると、何やらステージ上がエラい盛り上がってます。

よーく見てみると、DJの回す皿から流れる粋な音楽に併せて、レディー達がフィーバーしまくってるでは無いですか！まさにパーティナイトと言った様相を呈しておりました(死語死語アンド死語)

(注：これはBIツールに関連したイベントの一幕です。)

まとめ

以上、イベント2日目午後分のセッション及びパーティの模様をお届けしました。セッションの内容も興味深い物がありましたが、それ以上に驚いたのが最後のDATA NIGHT OUTパーティの規模と盛り上がり度合いの凄さです。前日の会場内でのパーティの模様もこれはこれですごかったですが、野外でこれだけの規模の施設で豪勢に行われるイベントというものをそもそも想像していませんでしたので新鮮な驚きでした。これが世界か！という感じですね〜(小並感)

イベント終了後はまっすぐ宿泊先に戻り、帰宅即btnq。ブログ業等を行おうかなと思っておりましたが、この日辺りから徐々に疲労も溜まって来て次の日の準備をする間もなく翌日を迎えてしまうような感じでした。^^; また、時差ボケについては回復の兆しを見せること無く、連日夜中2〜3時に目が覚めてしまうような形が続いており、仕事のメールやブログ業についてはこのタイミングで対処していました。日本とシアトルでは16時間の時差がある(日本が16時間進んでいる)ので、その辺りを踏まえて対処するのは何気に手間ですね〜。その一方でネットさえ繋がってしまえば世界中どこでも状況が分かり、仕事さえも出来てしまうというのは、凄い時代になったもんだと感心した次第です(小並感再び)。

翌日9/10はイベント3日目、本編セッションは2日目となります。2日目に勝るとも劣らない、と言うよりもトピック＆コンテンツ大盛りとなってましたので、その辺りについて引き続きまとめて行きたいと思います。こちらからは以上です。

Tableau Conference 2014 at Seattle に参加してきた #data14 (Vol.4: 2014/09/09 午後セッション)

目次

2014/09/09(火): Tableau Conference 2014 at Seattle 2日目(午後以降)

[セッション] Big League Business Intelligence: How the Texas Rangers are Using Tableau for Business Operations