荒木 和也(kazuya.araki.tokyo)

Data Engineer, Analytics Engineer, Data Arc…

荒木 和也(kazuya.araki.tokyo)

Data Engineer, Analytics Engineer, Data Architect, and Business Analyst | DATA Saber a.k.a Trickstar

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  • 今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかた

    今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかたの記事をひとまとめにしています。 単体記事の購入よりも割安です。

最近の記事

2024-04-15 Tableau ITサービスMeetupで発表したスライドのリンク集

Speaker Deckの仕様上、スライドに記載したハイパーリンクが反映されないため、ハイパーリンクだけを別出ししたnoteになります。 登壇スライドProfileTableau Public関連 Profile - kazuya.araki | Tableau Public HUNTER×HUNTERの念能力6系統で喩えるデータ分析スキル ブログ、書籍等 Recap: デザインシステムを用いたDashboardの作成Data Enablingの紹介と今後の展望Wha

    • 『最強のデータ分析環境』を構築してビジネスを加速させろ!! | 今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかた 章別攻略編 - 2章 アジャイル性

      今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかた 章別攻略編。今回は2章 アジャイル性を完膚なきまでに濃厚で濃密な解説をしていきます。それではいきましょう! 本章は私が章リーダーを担当しました。そのため内容や構成全般は私が全面監修しており、従って私の担当文章量も多めとなっています。ですので他の章と比較して背景や裏話をより手厚く解説していきます。 ちなみに2章の事例紹介のパートは徳谷さん(@roadstar_nb1600)が担当しています。 Lesson 1: 2章はアジ

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      • 素性: 『データスチュワード』を目指すなら『戦略』を以て民を導くべし!! | 今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかた 章別攻略編 - 1章 戦略とチーム

        今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかた 章別攻略編。今回は1章 戦略とチームを解説していきます。それではいきましょう! 歴代ソウルシリーズは一貫して純魔(魔術師ビルド)で攻略しています。作品によっては序盤が辛いのでオススメしません。ダクソ2がクソと呼ばれる由縁 Lesson 1: 戦略に定石はないが正解は必ずある本文中には表現されていないのですが、データ分析という抽象度の高い大きな括りで何かを行う場合、まずは最初に戦略の策定を行うことを推奨しています。 ただ

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        • 全Boss(上司)撃破するなら『Tableau Blueprint』を読んで強くなれ!! | 今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかた 章別攻略編 - 序章

          今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかた 章別攻略編。今回は起承転結の起を担当する序章をサクッと解説していきます。それではいきましょう! 改めて試聴しましたが、DARK SOULS IIの両刃剣はぶっ壊れ性能だなと思います。 Lesson 0: はじめにこの章別攻略編では本を執筆するに当たり、私が言いたかった以下の点を書き記していきます。 各章にどんな思いを込めたのか どういった点に気をつけて書いたか 苦労した点や悩んだ点は何か ちなみに、出版社や他の著

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        • 今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかた
          4本
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          今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかた - 前説

          「今更解説する動き出すデータドリブン組織のつくりかた」というお題目で2022年春に出版いたしました共著本の解説記事を書かせていただきます。 本記事は出版と同時期に宣伝目的としてリリースする予定でしたが、私の怠慢でnoteの下書き送りのまま、歳月が過ぎてしまいました。 noteを書くモチベーションがありません。助けてください。 出版してからだいぶ年月が経過してしまいましたが、今更ながら重い腰を上げて書き溜めていた下書きの残滓を清書しました。 今回は前説ということで具体的な本

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          DATA Saberの設問の日本語の意味が理解し難い問題について目を背けずに改善しようと本気で思った決意表明

          緊急で筆を取りました。タイトルの通りなので関係者のみなみなさま、よろしくお願いします。 Introduction / 前段のお話DATA Saberへの敬意と感謝を改めて 誤解を生じる釣りタイトルになってしまっているので反省をしています(後悔はしていない)ので、最初に弁明しておきます。 DATA SaberというTableau非公式のコミュニティは今や日本のTableauコミュニティの中でも最大派閥と言っても過言ではないくらいの成長を遂げています。 私自身はDATA S

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          お仕事のご依頼について

          連絡先X(Twitter) DM 宛にお願いします。他にも連絡手段はありますが、反応しません。 副業、業務委託について経歴等 できること 原理原則ですが、以下のできることについては業務経験があるものだけを挙げています。 データに関する業務 データアナリティクス Tableau, Looker StudioなどのBIツールを用いたデータの可視化 データを分析して考察を述べ、各種意思決定の材料として提供 経営層、ビジネス責任者と協働してデータにまつわる支援 e

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          インジケーターを使うか否かで、BIツールを選定してもよさそうな気がするお話

          最近の悩み: データ可視化のニーズの変化本業、複業問わず、私が取り扱うBIツールはTableau、またはData Portalが9割9分で、残りが依頼者の意向に即したアウトプット(Excel、Google Sheets)という構成になっています。 ここ最近、グラフ描画で傾向を示すニーズよりも、知りたい数字そのものをズバリ表示する表現を要求されるようになりました。 このような表現が一体どういう名称なのか、軽く調べたのですけど、あまり良い言葉が見つからなかったので、本記事では便

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          Tableau Tipsを効率よく身につけるためのTips | Tableau Tips * Tabjo Advent Calendar 2021

          アドベントカレンダー最終日です。アンカーを務めさせていただきます@kazuya_araki_jpと申します。 Acknowledgments / 謝辞まずは、Tableau Tips * Tabjo Advent Calendar 2021に参加し、寄稿されたみなさま、さまざまなテクニックの共有ありがとうございました。 かなりマニアックなテクニックもあり、毎日楽しんで拝見させていただきました。 今後ともみなさまのご活躍に期待しています。 Who am I / そもそもお前

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          SQLの民主化について考えてみる。

          最近、SQLをがっつり書いているので、ますますSQLの練度が高まりつつあるわたくしです。 そんなわたくしめですが、SQLとは大学2年生の後期の授業が最初の出会いでしたので、かれこれ20年くらいのお付き合いをしています。 学部の選択科目の授業から始まり、エンジニア時代に実践経験を重ね、データ界隈に身を置いてもなお、つながりは途絶えません。 腐れ縁を通り越して、愛すら感じます。 閑話休題: SQLの民主化は果たして本当に良いことなのか?タイトルの通りSQLの民主化について考えて

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          SQLの民主化について考えてみる。

          Tableauのデータソースの機能を本当に使うべきかどうか考えてほしい。

          タイトルのみだと意図が伝わらないので、経緯を含めて解説をした上で、お願いしたいことを書いてみます。 なお、本noteはTableauのデータソースの原理やベストプラクティスに則っているわけではなく、いわゆる「個人の感想」レベルの内容です。 とはいえ、Tableauのデータソース設計において考慮すべき情報は落とすつもりで筆を取っているので、議論のきっかけになればと思います。 Summary / 忙しい人向けの概要- 個人で利用する(=誰にもデータソース、ワークブックを共有する

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          レポーティングファクトリーという言葉を世の中に広めたい

          はじめに レポーティングファクトリーという言葉を生み出したのは(Twitter改めX上では)私らしいです。 ということで、説明責任があると判断し、今回筆をとりました。 レポーティングファクトリーとは?和製英語です。 ただひたすらレポーティングしている状態、あるいはその人を示した言葉です。 あたかも工場で労働している労働者の姿を重ね合わせて命名しています。 もう少し具体化してみます。 以上、3つについて解説します。 issue: データ人材の成果と実績は奪われ続けてい

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          レポーティングファクトリーという言葉を世の中に広めたい

          データ利活用に関して、自分のビジョンとミッションを公開してみます

          一介のデータアナリスト(& データアーキテクト)として、ビジョン、ミッションを言語化してみようと思い、筆を取りました。 ビジョンデータの力で日本を変革するトリックスターとして、人々を導く存在となる ミッションデータの導き手として、価値あることを正しく伝え、発信し続ける データの導き手として、常にトップランナーであることに貪欲にこだわる データの導き手として、教育、育成に対して投資を惜しまない ビジョンについてTableau Jedi(現、DATA Saber)の二つ名と

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          DATA Saber認定制度がはじまりました & Apprentice of DATA Saber募集

          掲題の通り、DATA Saber(旧、Tableau Jedi)のパブリックな認定制度が開始されました。 (実はTwitterでフライング気味に告知してしまったのは内緒) DATA Saber認定制度とは?発端としてはサイトにもある通り、 かつてMaster KTのもと開催されたTableau DATA Saber Boot Campを卒業した者に与えられた称号。 このプログラムはData Driven Cultureを広めるための包括的な知識を3か月の短期間で体得する過

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          オープンデータについて考えてみたけど、結局データベース化しか思いつかなかった

          先日、#こんな社会だったらいいなのコンテストでオープンデータについて語ってみました。 夜中の勢いで書いてみた翌日に見返してみたところ、完全に他責状態で投げっぱなしでしたので、今回は具体的にどうなっていればオープンデータが利活用されるのか、具体策を提示するお話になります。 はじめに最終ゴールは、データクレンジングが限りなく0となる状態です。データアナリストがデータ分析する工数の9割がデータクレンジングといっても過言ではないので、データに振り回されず、きれいな状態で提供される

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          オープンデータについて考えてみたけど、結局データベース…

          オープンデータについて考えてみる、というよりも提言

          久しぶりに書きます&与太話です。 公私問わず、普段からデータを取り扱う機会が多い僕ですが、一番時間を奪われている作業があります。 それは、データクレンジング。 (データ界隈の方々はたぶんものすごく頷いていると思います。たぶん。。。) データクレンジングを行わなければいけない原因についてはここでは多くは語らないでおきます。 ただ、データ界隈の人材として一言物申したいのは、「データクレンジングが発生する要因の9割は、データを生み出す輩の設計漏れ、考慮漏れである」ということです

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          オープンデータについて考えてみる、というよりも提言