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初心者ユーザの手引きになるかもしれないTableau挑戦記

 初心者ユーザの手引きになるかもしれないTableau挑戦記

Tabforce#5の登壇資料です

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Hiroki Hasegawa

April 14, 2021
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Transcript

  1. 初心者ユーザの手引きになるかもしれない 
 Tableau挑戦記
 株式会社ベーシック
 長谷川 博貴
 April, 13rd 2021

  2. 2 長谷川 博貴 (32)
 はせがわ     ひろき
 @ 株式会社ベーシック 事業戦略部

    
 出身:山形県山形市 
 趣味:ラグビー、車、洗車、酒 
 職歴:エンジニア ⇒ EM/PM ⇒ いま 
 乱入しちゃうか も
 @roki1801
  3. 3

  4. 本題です


  5. 5 皆さん
 
 は、お好きですか?


  6. 6 僕は昔ちょっと苦手でした


  7. 7 想像していたより全然難しくて
 導入失敗だったかも...
 
 なんて思った日もありました


  8. 8 しかし、いまは
 今後の事業戦略において
 必要不可欠なツールという位置づけ
 になっています


  9. 9 華々しい成功事例ではなく
 泥臭い道半ばの事例を紹介して
 何かヒントを見つけよう
 というLTです


  10. 10 このLTのゴール
 参加者の皆様が、なにかひとつでも
 ご自身のTableau取り組みを改善するヒントを持ち帰る


  11. 11 今日話すことざっくり
 ・Tableau導入前の状況・Tableau導入経緯
 ・Tableau導入してみてぶつかった壁
 ・その壁を乗り越えるためにやったこと
 ・そしてどうなったか
 ・これからどうしようとしているか
 
 ※Salesforceのことは今回は話しません 


  12. 12 Agenda 1. 我が社のデータ活用年表
 2. BI選定期間(2020年5月〜2020年7月) 
 3. Tableau導入初期(2020年8月〜2020年12月) 


    4. データ戦略変革期(2021年1月〜現在) 
 5. その他データプロジェクトで大切なこと
 6. 今後の課題と計画
 7. まとめ
 

  13. 我が社のデータ活用年表
 1. 我が社のデータ活用年表
 2. BI選定期間(2020年5月〜2020年7月)
 3. Tableau導入初期(2020年8月〜2020年12月)
 4. データ戦略変革期(2021年1月〜現在)
 5.

    その他データプロジェクトで大切なこと
 6. 今後の課題と計画
 7. まとめ

  14. 14 データ不毛期 
 BIなし
 2018年
 10月
 DOMO
 放置期
 DOMO
 模索期


    2019年
 4月
 BI
 選定期間
 2020年
 5月
 2020年
 8月
 Tableau
 導入初期
 2020年
 12月
 データ戦略
 変革期
 現在
 その先へ
 データ活用度合い 
 Tableau導入前にもストーリーが
 本年表がBI導入や浸透の期間感の参考になればと 

  15. 15 データ不毛期 
 2018年
 10月
 DOMO
 放置期
 DOMO
 模索期
 2019年


    4月
 BI
 選定期間
 2020年
 5月
 2020年
 8月
 Tableau
 導入初期
 2020年
 12月
 データ戦略
 変革期
 その先へ
 データ活用度合い 
 BIとしてDOMOを初めて導入して、
 最初は頑張るけど、浸透せず徐々に活用されなくなる
 ツール導入時のあるあるで、Tableau導入時も同じことが起きうる 
 BIなし
 現在

  16. 16 データ不毛期 
 2018年
 10月
 DOMO
 放置期
 DOMO
 模索期
 2019年


    4月
 BI
 選定期間
 2020年
 5月
 2020年
 8月
 Tableau
 導入初期
 2020年
 12月
 データ戦略
 変革期
 その先へ
 データ活用度合い 
 DOMOの価値に気づいて活用の道を模索
 徐々に「見てくれる人は見てくれる状態」に 
 BIなし
 現在

  17. BI選定期間
 2020年5月〜2020年7月
 1. 我が社のデータ活用年表
 2. BI選定期間(2020年5月〜2020年7月)
 3. Tableau導入初期(2020年8月〜2020年12月)
 4. データ戦略変革期(2021年1月〜現在)


    5. その他データプロジェクトで大切なこと
 6. 今後の課題と計画
 7. まとめ

  18. 18 データ不毛期 
 2018年
 10月
 DOMO
 放置期
 DOMO
 模索期
 2019年


    4月
 BI
 選定期間
 2020年
 5月
 2020年
 8月
 Tableau
 導入初期
 2020年
 12月
 データ戦略
 変革期
 その先へ
 データ活用度合い 
 DOMOの費用対効果が見合わず
 契約更新タイミングに合わせてBI乗り換えの検討を開始
 
 BIなし
 現在

  19. 19 Tableauが総合的に優れていると判断
 DOMOより遥かに安いし、なんかユーザー多いし、ビジュアライズ幅も広そうだ! 
 DOMOですでにできていることと同じことが安く、しかも簡単にできる認識 
 当時のツール比較時の評価

  20. Tableau導入初期
 2020年8月〜2020年12月
 1. 我が社のデータ活用年表
 2. BI選定期間(2020年5月〜2020年7月)
 3. Tableau導入初期(2020年8月〜2020年12月)
 4. データ戦略変革期(2021年1月〜現在)


    5. その他データプロジェクトで大切なこと
 6. 今後の課題と計画
 7. まとめ

  21. 21 データ不毛期 
 2018年
 10月
 DOMO
 放置期
 DOMO
 模索期
 2019年


    4月
 BI
 選定期間
 2020年
 5月
 2020年
 8月
 Tableau
 導入初期
 2020年
 12月
 データ戦略
 変革期
 その先へ
 データ活用度合い 
 まずDOMOで見ていたものを
 Tableau化することからスタート
 BIなし
 現在

  22. 22 DOMOと同じもの
 さくっと移行しちゃおう!
 
 だが、


  23. 23 Tableauめちゃむずい...
 やらかしたかも...
 単純な線グラフ一つ作れない 
 メジャーバリュー?
 メジャーネーム?
 パブリッシュ?
 GAコネクタ重すぎる 


    パブリックアクセシビリティオフのDBに繋げられない 
 Desktop, Prep, Online, Creator, Explorer, Viewer???? 
 列、行?

  24. 24 DOMOはめちゃハイグレードなBIだったことに
 Tableauを導入してから気づく
 ・ただのBIではない
 ・超強力なDWHやETL機能もあわせ持つツール 
 ・コネクタもありまくり(GAだけで7つとか) 
 ・つまりデータ基盤をワンストップ管理 


    ・しかもSaaS
 ・可視化機能は誰でも作りやすい 
 
 ・なので高い(Tableauの3〜4倍) 
 ・可視化の幅はTableauには劣る 
 ・DOMOよりは安い
 ・可視化の幅最強
 ・ユーザコミュニティが熱い 
 ・Prep(ETL)は最高 
 
 ・可視化の幅ゆえの習得スキルが高い 
 ・Tips的なもので対処すること多し 
 ・基本的にデータをTableauには持たせない思想 
 ・ツール間(Desktop, Online)で機能差 

  25. 25 DOMOの契約更新も迫るなか
 どうアプローチしたか


  26. 26 Tableau自体のスキルを自力キャッチアップして
 さらに組織をデータドリブン化するにはかなり時間かかる
 本日の司会マエスさんにTableau勉強会を
 週一で開催してもらいました(無償)


  27. 27 データ不毛期 
 2018年
 10月
 DOMO
 放置期
 DOMO
 模索期
 2019年


    4月
 BI
 選定期間
 2020年
 5月
 2020年
 8月
 Tableau
 導入初期
 2020年
 12月
 データ戦略
 変革期
 その先へ
 データ活用度合い 
 マエスさんのおかげでTableauの本領を知り始める
 Tableauはスペシャリストに直接教えてもらうのがオススメ 
 ユーザー会も熱く、助け合いの意識がすごい優しいコミュニティ 
 マエスさん勉強会効果 
 BIなし
 現在

  28. データ戦略変革期
 2021年1月〜現在
 1. 我が社のデータ活用年表
 2. BI選定期間(2020年5月〜2020年7月)
 3. Tableau導入初期(2020年8月〜2020年12月)
 4. データ戦略変革期(2021年1月〜現在)


    5. その他データプロジェクトで大切なこと
 6. 今後の課題と計画
 7. まとめ

  29. 29 いまから話す部分が
 Tableauというか、
 組織のデータドリブン化において
 大切な領域と考えております


  30. 30 データ不毛期 
 2018年
 10月
 DOMO
 放置期
 DOMO
 模索期
 2019年


    4月
 BI
 選定期間
 2020年
 5月
 2020年
 8月
 Tableau
 導入初期
 2020年
 12月
 データ戦略
 変革期
 その先へ
 データ活用度合い 
 Tableauによる可視化スキルも一定身につけ、
 全事業の「KGI・KPI可視化」に着手開始...
 BIなし
 現在

  31. KGI・KPI可視化の課題
 ただKGI・KPIを可視化しても効果少ない
 
 どんな要因で動く指標なのかを把握したうえで、
 「どこで・誰が・いつ」見て、どんなアクションを取りうるかの設計と展開が重要
 
 ※現状把握の自動化・効率化によるコスト削減という効果はあるが、それがBIの真価ではない 
 ・結果は分かるが、原因が分からない
 ・原因が分からないので、何をすればいいか分からない


    ・誰がどういう判断するものか分からない

  32. データ戦略全体の見直し・スケジューリング
 改めて目指したい状態・課題・打ち手を整理
 その中でのTableauの位置づけも再整理 
 目指したい状態 課題・打ち手の整理

  33. 33 実際どう進めているか?


  34. 34 「テックタッチSaaS」で
 事業構造が比較的シンプル
 進めやすいプロダクト・部署から
 事業側とたくさん会話しながら浸透させる
 「Tableau価値あるよね」と思ってもらうのが大事 


  35. 35 週次で担当マネージャーとデータMTG
 「担当マネージャーにとって良い指標=会社にとって良い指標」の選定と可視化 
 KPIをどう見てアクションしていくかの相談提案 ダッシュボード仕様や活用ディスカッション at Slack

  36. 36 もともとKPIを確認していたシート
 データ参照元がRedashの複雑クエリな上に 
 シート魔改造で数字真偽があやしいけど追うの激むず 
 
 推移や内訳が追いにくく、示唆を得られにくい 


  37. 37 Tableau化後
 活用(アクションにつながる)されるダッシュボード・レポート運用 
 KPIのチャンスポイントやボトルネック 
 施策効果などが確認できるように 
 達成状況の推移が一目瞭然に 


    デイリーのSlack通知で現状把握 

  38. 38 Tableau化による成果
 いつの施策効果が効いたかの視覚化 
 BEFORE
 AFTER
 例:KPIは獲得有料ユーザ数 
 ・チャネル別で、下記のみ取得
  ・有料化したタイミング起点で算出したもの


    ・チャネル別で、下記それぞれ可視化
  ・有料化したタイミング起点で算出したもの
  ・ユーザ登録した起点で算出したもの
  ・リードタイム分布を可視化
  ・ユーザごとに有料化数を可視化
 ユーザ登録から有料化までは 
 リードタイムがあるため施策効果が追いにくい 
 いつのパフォーマンスがどう良かったか悪かったを 
 施策と一緒に振り返ることができるので 
 施策検証と次の打ち手の示唆を得やすい 
 例えば、
 2021年4月に広告経由で100人有料化 
 ↓
 100人中、2019年に登録したユーザが90人か もしれないし、先月登録してくれたユーザが 100人かもしれないけど、 
 そこらへんの内訳は把握できない 
 2021年4月に広告経由で100人有料化 
 そのうち半分が先月登録ユーザで、 
 リードタイムは先月実績より10日のびて 
 2020年のユーザの再有料化数が倍になった 

  39. その他データプロジェクトで大切 なこと
 1. 我が社のデータ活用年表
 2. BI選定期間(2020年5月〜2020年7月)
 3. Tableau導入初期(2020年8月〜2020年12月)
 4. データ戦略変革期(2021年1月〜現在)


    5. その他データプロジェクトで大切なこと
 6. 今後の課題と計画
 7. まとめ

  40. 40 データPJで学んだ大切なこと(大変なこと)
 ・データ整備
 ・永遠のテーマ
 ・ロードマップの作成・アップデート
 ・「何を・どこまで・いつまでに」を経営陣と握る 
 ・経営層のデータ理解
 ・これがないと相当厳しいボトムアップの戦い 


    ・成果を積み重ねて価値を実感してもらうしかない 
 ・データ活用PJ専門チームの組成

  41. 今後の課題と計画
 1. 我が社のデータ活用年表
 2. BI選定期間(2020年5月〜2020年7月)
 3. Tableau導入初期(2020年8月〜2020年12月)
 4. データ戦略変革期(2021年1月〜現在)
 5.

    その他データプロジェクトで大切なこと
 6. 今後の課題と計画
 7. まとめ

  42. 42 今後の課題
 悩み
 ・ロードマップ解像度もっと上げたい 
 ・戦略に沿ったデータ人材開発・計画・採用 
 ・Creator・Explorerをどう増やしていくか(社内教育) 
 ・データ整備(DWH・CDP)つらい

    
 ・データをTableauから分離 
 ・Tableau導入によるROI検証 
 ・Salesforce×Tableau 
 今後の計画
 ・まず価値のあるKGI・KPI可視化 
 ・既存プロダクト間クロスユースユーザ基盤の設計構築 
 ・ロードマップを策定して人材計画もアップデート 
 ・ROI検証

  43. まとめ
 1. 我が社のデータ活用年表
 2. BI選定期間(2020年5月〜2020年7月)
 3. Tableau導入初期(2020年8月〜2020年12月)
 4. データ戦略変革期(2021年1月〜現在)
 5.

    その他データプロジェクトで大切なこと
 6. 今後の課題
 7. 今後やろうとしていること
 8. まとめ

  44. 44 まとめ
 Tableau自力で全部やろうとすると結構死ぬ 
 Tableauスキルはスペシャリストから学ぶ 
 Tableauうんぬんの前に全体のデータ戦略や計画を考え抜く 
 やりやすい小さいところから成果を出して浸透させていく 


  45. 45 さいごに
 データ活用・基盤構築プロジェクトは
 難易度の高いプロジェクトだと痛感しております
 
 Tableauやデータまわりで戦う皆様は仲間です
 もし質問や僕に協力できることがあれば
 なんでもご連絡ください!
 
 


    ベーシックもデータ人材を絶賛採用中です!! 
 @roki1801