こんにちは。ウィルです。

自分の作ったデータのアウトプットがどのくらい相手に伝わっていると思いますか？

ヤフーの安宅さんの名著「イシューからはじめよう」では、「人がチャート（グラフ）から「意味がある」「わかる」と判断するには10秒〜15秒かかる」とおっしゃっています。

逆に言うと15秒でわかるシンプルなグラフでないと意味をなさないということではないでしょうか？

自分への自戒でもあるのですが、企業内に存在する多くのグラフ群はほとんどが理解されないまま、活用価値があるはずのデータまでホコリを被っている状態なのではと思います。

BIツールの中で一番ポテンシャルが高い領域は作成したグラフが受け手に正しく理解してもらえるように工夫するところだと思います。

先日リリースされたTableauの新バージョンにExplain Dataという「データの説明機能」がリリースされました。即戦力として使えるかというと疑問ですが、機械学習や推論をうまく駆使して理解や学習を補うこの機能こそBIツールに必要なものだと思います。

どんなものなのか？

上記のグラフは地域別の売上を表示しただけのシンプルなグラフです。

ただ、セットという機能を使って、自分で考えたロイヤルユーザの定義に満たすかどうかで色分けをしています。

このようなオリジナルな集計を理解してくれるのか、はたしてどんな説明をしてくれるのでしょうか？

グラフの該当の気になる箇所をクリックします。
[ライト]のアイコンを押すと説明が表示されます。
※シンプルなExcelデータで10秒ほどロードされました。

大きく3つの情報が記載されます。

1.選択した軸と数値情報
2.選択した数値の解説
3.グラフにある軸やメジャーの統計情報

※説明がでないときもある・・

使えるのか？（10/28更新）

なぜ？という問を立てながら仮説検証できる人には協力な機能

データを探索している段階でグラフでファクトをチェックしながら統計的にどういう状況なのか？それを見て、じゃあこちらの値はどうだろうといったように試行錯誤する際に、データ準備、モデリングなしで判断できるのは強力です！

今は数値と文字などデータ型と集計方法で説明していますが、人数や売上などの種類を理解した上で説明できるようになれば、アナリストの考えていることを多くのユーザに伝えることができてめちゃくちゃ便利な世界になると思います。

Tableauの資金力ならやってくれると思います！

BIエンジニアの未来

グラフの開発は一般化していくので、データリテラシーが大事になると思います。ただの情報でしかないデータを読み解き、形にして意味を付加して意思決定に繋げてもらう。その中での可視化の部分にどう関われるか今後も考えていきたいです。

一般的なビジネスユーザが知りたいこと

1.社内的な説明（どのテーブルから取ってきたかどんな意思決定に使うか）
2.次のアクションの説明（どんな分析をするべきかデータを見るべきか）

ここをパッケージツールが機械学習でカバーすることはできないと思います。2は少しできそうですが

グラフの開発は誰でもできる（自動でできる）ようになって、データリテラシーをあげるためにBIエンジニアが説明を付加できるようになるとデータ活用が進んでいくと思いました。

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