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もっと気軽にデータ活用を.pdf

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February 27, 2024
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高坂亮多

February 27, 2024

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  1. プロフィール 高坂 亮多 Ryota Kosaka 直近の主要な経験 • データ利活用基盤構築 :Snowflake, Databricks,

    Azure, Tableauなど • データ利活用・可視化 :Tableau, PowerBIなど • データ連携基盤構築 :Data Spider Servistaなど 2007年に新卒でセゾン情報システムズに入社 流通業向けのSI事業で経験を積んだのち、お客様のDXパートナーとして DX推進支援に従事。2018年よりマネージャーとしてデータエンジニアリ ングに係るサービスを提供するチームを指揮 2
  2. データ活用における定量データ(メトリック)について メトリックの性格 スナップショット(断面)型 推移型 メトリックの並べ方 カルテ型 モニタリング型 軸を決定して、メトリックを並べる メトリックを固定して、軸を並べる ある瞬間を切り取ってメトリックを確認する

    計画と実績、予想と結果など基本的に比較対象がある 時系列でメトリックの傾向を見て、状況把握に努めたり、アクションを考えたりする KPIマネジメントというのは、基本的にこちら 9
  3. データ活用における定量データ(メトリック)について メトリクスの性格 スナップショット(断面)型 推移型 データの並べ方 カルテ型 モニタリング型 軸を決定して、メトリックを並べる メトリックを固定して、軸を並べる ある瞬間を切り取ってメトリックを確認する

    計画と実績、予想と結果など基本的に比較対象がある 時系列でメトリックの傾向を見て、状況把握に努めたり、アクションを考えたりする KPIマネジメントというのは、基本的にこちら ✓ 重い! ✓ 達成/未達成に意識が向いてしまう 10
  4. カルテ型・モニタリング型の併用 実は起きている小さな変化を見逃さない カルテ型 メトリック感の関係性に目を向けることができる(タイムラインのずれも加味できる) モニタリング型 「どこで」起こっているかを把握できる e.g.) 業務量が増えているのに労務時間が増えてない場合は、何かのイノベーションが起こっているかも!? 一方で労務時間も増えていたら、それは単に無理しているだけの可能性も高い e.g.)

    「組織を活性化します!」みたいな定性的な要素が強いもののメトリックを設定する場合 仮説ベースでメトリックを設定するはずだが、それだと実は起こっている小さな変化を見逃す可能性がある カルテ型で見る場合は、どうしてもグロス(大きい粒度のディメンション)で状況をおさえることになりがち 軸間の関係性に目を向けることができる ある組織とある組織が正負の相関にあるなどに着目することで、プロセスや組織分割の成否に気づける可能性がある 24