こんばんは。Asakaです。
本投稿は、Tableau Data Saber Ord4 の振り返りをしたいと思います。

※自分が何者なのか、そもそもData Saberってなんだ？
という人はこちらの記事を参照ください。

https://note.com/00_01_19_27/n/nd10e5e6bb59d

データは同じ土台にのせる

作成していくデータをシェアしていくことにどのような意義があるのでしょうか。

まず、ファイルをメール等で送った場合のデメリットを考えてみましょう。

twbxでレポートを共有したときの問題点

• twbxはDBの一部を切り出してコピーするため、元のデータベースが更新された場合、再度送付する必要がある

• データ更新のスケジュール設定ができない

• セキュリティがかかっていないので機密データ流出のリスクがある

このようなデメリットがあるため、まずは、データを安心して活用できる「土台」づくりが重要です。

また、データを同じ場所で管理した場合、

• データが一致していることを確認しなくてよい

• 共通の事象を見ていると信頼し話すことができる

• スピーディーな分析によるData Driven Cultureの浸透促進が可能

になります。

IT部門との連携の重要性

分析者やViewerや、IT部門の寄り添いが重要になります。自らの役割に応じて、最も力を発揮できる仕事ができている状態のことを指します。各役割は以下になります。

• IT部門：データを整理・準備する人

• 分析者

• Viewer：役員等

脱レポートファクトリー

レポートファクトリーとは

レポートファクトリーとは、以下の状態を指します。

• 分析結果を求めている「Task」を持っている人が自分でデータを探索することができず、他人に分析やレポーティングを依頼して作ってもらっている状態

• レポート作成依頼を受けるメンバーが過剰な依頼数に忙殺され、すぐに分析結果を依頼主に返すことができない状態

• 依頼からレポート完成までに時間がかかり過ぎて、もはやレポートが完成する頃にはその分析結果が不要になっている状態

レポートファクトリーを防ぐためには、セルフサービスでの分析が必要になります。セルフサービスができれば、

• 自分の問いかけに瞬時にデータを通して答えを得るとき、即座に次の問いや解決方法を思い浮かべたり、試したりできる

• 自身の思考や操作に対する瞬時のフィードバックが可能

• 自分の手を動かして初めて理解できる事柄にたくさん出会う

これについては、データを可視化することでデータの理解が深まることとリンクすると筆者は感じています。（Vizなどを作りながら、データを理解していく感覚がありました。）

データはわかるように見せたら人を動かすことができる

データを見て判断するメリット

• 自分の想像だけで話していたことから脱却できる

• 多くの人にとって納得感があるため、他人と合意しやすい

• 自分の主観だけでは気づかなかったことに気づくことができる

データを見ないで判断するデメリット

• 経験と勘だけでの判断となり、現在の状況に則しているかわからない

• 人に依存する判断となり、みんなで合意を取ることが難しい

• 事実と異なった空想での判断に基づいた決定で致命的な判断ミスをしてしまうことがある

※すべての人がデータを見て理解した上で会話すると、以下の効果があります。

• ある事実を把握した上で、様々な視点（役割・立場・感性など）から議論を交わし、新しいアイディアを創出することができる

• すべての人がData Drivenという言葉を使うようになる

• 判断の根拠がわかりやすくなり、方針の合意がとりやすくなる

自動化できるような作業を手作業にすると廃れる

手作業にはどのようなデメリットがあるか、見ていきましょう。

• 面倒になりがち

• 忘れられる

• 間違える

• 面白くない（時間にムラができる）

このように手作業にすると、人間にとってはやりずらいものになるため、廃れて使われなくなります。

データは見られると美しくなる

データは見られることで、フィードバックを得ることができ、よりよい改善につながります。
積極的に展開・共有をしていきましょう。

Creator・Explorer・Viewer

Creator

Creatorは、The Cycle of Visual Analysisのすべての領域を担います。

Explorer

Explorerは、The Cycle of Visual AnalysisのGetData以外の領域を担います。

Viewer

Viewerは、The Cycle of Visual AnalysisのGetData、Choose visual mapping以外の領域を担います。

参考動画

https://www.youtube.com/watch?v=_flMp3iD8z4