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Tableauを知った自治体のNext Stepを考える

kken78
November 14, 2020

Tableauを知った自治体のNext Stepを考える

2020年11月14日に開催された「COG2019ファイナリストフォローアップアゴラ」のアフターイベントで「地域データ活用体験ーTableau×RESASで地域を見てみよう!」と題して、Tableau Japanの尾崎さんと登壇したときのお話です。

kken78

November 14, 2020
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Transcript

  1. やってくる未来︓「できたらいいな」の終了 • オープンデータ・バイ・デザイン ◦ ⾏政はデータプラットフォーマー ◦ データ設計・整備・公開の⼀貫性 ◦ オープンデータ基本指針の改定 ▪

    公開を推奨するデータの具体化 ▪ 機械判読性原則の強化 ◦ オープンデータの質の評価 • EBPMの実現 ◦ ⾼度な政策検討 ▪ 収集・業務活⽤・公開 ▪ 他部⾨のデータとの融合 ▪ 履歴データの活⽤ など ◦ 簡易に解析できる環境整備 ◦ 〃 ⼈材育成
  2. • ⾼度な政策検討に向けた 「正のループ」 ◦ スムーズなデータ読み込み ◦ Tableauバージョンアップ による活⽤範囲の増加 Tableauを使ってできることが増えていく •

    機械判読性原則の強化 構造化データ CSVフォーマット以上で原則公開 ⾮構造化データ データの発⾒性向上や管理容易化のため、 メタデータ公開に向けた環境の整備
  3. 仮説を作ることは政策⽴案をすること • 可視化によって多くの⼈がデータを⾒ることができる(⼤事) • なぜなのか︖を考える ◦ ⾃転⾞が盗られるシチュエーションへの理解 ▪ 時間帯、場所 (例)塾帰り︖遊びに⾏った時︖学校で︖

    • これまでの施策はどのようなものだったのか︖ ◦ 啓発とは、誰に何をしていたのか︖ ▪ 伝えるべきメッセージは、年代によって違うのではないか︖ ▪ 警戒活動をする⼈たちには、何を知ってもらいたいのか︖ ◦ 駐輪場の整備は、どこに・誰がする必要があるのか︖ ◦ 他に政策は考えられないか︖ ▪ 鍵購⼊への助成、他のデータの整備・連携(POIデータ、防犯登録データ等)
  4. 仮説を作ることは政策⽴案をすること • 可視化によって多くの⼈がデータを⾒ることができる(⼤事) • なぜなのか︖を考える ◦ ⾃転⾞が盗られるシチュエーションへの理解 ▪ 時間帯、場所 (例)塾帰り︖遊びに⾏った時︖学校で︖

    • これまでの施策はどのようなものだったのか︖ ◦ 啓発とは、誰に何をしていたのか︖ ▪ 伝えるべきメッセージは、年代によって違うのではないか︖ ▪ 警戒活動をする⼈たちには、何を知ってもらいたいのか︖ ◦ 駐輪場の整備は、どこに・誰がする必要があるのか︖ ◦ 他に政策は考えられないか︖ ▪ 鍵購⼊への助成、他のデータの整備・連携(POIデータ、防犯登録データ等)
  5. 仮説を作ることは政策⽴案をすること • 可視化によって多くの⼈がデータを⾒ることができる(⼤事) • なぜなのか︖を考える ◦ ⾃転⾞が盗られるシチュエーションへの理解 ▪ 時間帯、場所 (例)塾帰り︖遊びに⾏った時︖学校で︖

    • これまでの施策はどのようなものだったのか︖ ◦ 啓発とは、誰に何をしていたのか︖ ▪ 伝えるべきメッセージは、年代によって違うのではないか︖ ▪ 警戒活動をする⼈たちには、何を知ってもらいたいのか︖ ◦ 駐輪場の整備は、どこに・誰がする必要があるのか︖ ◦ 他に政策は考えられないか︖ ▪ 鍵購⼊への助成、他のデータの整備・連携(POIデータ、防犯登録データ等)
  6. 今⽇はスタートです 政策⽴案は⽇常業務 • 予算要求のときだけが政策⽴案ではない • ⽇頃からやっていないとできない • Tableauは実演こそが価値(毎⽇触る) 1⼈1⼈ができることを考えよう •

    データを探す習慣をつける • 報道された内容をデータで確認してみる • 話すときには、データをつけてしゃべってみ る(やりすぎ注意) • 政策を考えるときに、ちょっとまわりの⼈と 相談してみる・相談を受ける