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Salesforceを起点としたデータマネジメント ~Tableauで価値を証明しよう~ 2020-08-17

Salesforceを起点としたデータマネジメント ~Tableauで価値を証明しよう~ 2020-08-17

SaaSの時代が到来。

Salesforceを中心とした各業務に特化したツール群のニッチなデータを活用して精緻な分析をする時代。

Salesforceやその周辺のSaaSのデータをマネジメントして、全てのデータをTableau上で連携して可視化する事例をみなさんで作りましょう!!

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ShoMaekawa/ウィル

August 17, 2020
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Transcript

  1. Salesforceを起点としたデータマネジメント ~Tableauで価値を証明しよう~ 2020-08-17 #Tabforce @Willanalysts

  2. はじめに

  3. 本スライドについて WEBに公開  10minでの発表で駆け足となりますが、 connpassに公開してありますのでメモなどは不要です。 登壇者の個人的見解  登壇者の過去の経験を元にした見解であり、所属組織を代表する意見ではありません。 内容の正しさ  内容に誤りや別の主張がある場合は補足して資料をアップデート致します。

  4. 登壇者 Sho Maekawa(@ウィル) ・BIツール研究所というコミュニティを主宰 ・ヤフーのBonfire Data Analyst 運営

  5. Tableau活用企業の例 1年でさらに利用者が 増加してます。 資料:ヤフーにおける データの可視化 ・教育プログラム ・VIZコンペ ・活用コンサル

  6. 想定する視聴者様 Salesforceの実務担当者 ✖ データ活用に関する興味や理解のある方 皆さんの市場価値が今後めちゃくちゃ高くなるのではないか? というお話です。

  7. データマネジメント データマネジメントとは、データを資産と捉え、 体系的に価値を引き出すための手法です。 ゆずたそさん「データマネジメントなきMLは、破綻する。」より引用 資産なので、きちんと管理をするし、価値が減らないように注意する必要もあります。

  8. SaaS時代到来~高品質なデータを利用できる~ 引用:株式会社Asobiba様、株式会社ZOYI様

  9. SaaS時代到来~時代の変遷~ 年代 2010年~2019年 2020年~ コンセプト クラウドに貯めたデータをTableauで繋ぐだけ APIでSaaSサービスのデータを繋ぐ 変化 誰でもデータを可視化できる 精緻な比較分析ができる

    データの種類 WEBデータ、アプリデータ、商品データ、 POSデー タ SaaSサービスデータ 活躍する人 データ基盤のエンジニア、汎用的にデータ可視化 できる人 SaaSツールを活かして業務とデータを繋ぐ人
  10. 経営指標に直結するのでプライオリティが高い KPIの計算が精緻になる ARR(契約あたり売上) 合計売上/合計契約件数    → その契約に投下した確からしいARR GMR(粗利率) 合計売上/合計原価    →  1契約あたりの営業担当と投下した本当のPR費

    このCRM領域の本命は王者Salesforce。精緻な分析をする時には条件を柔軟に切り 替えて集計しビジャアライズも完璧なTableauが必要になる
  11. データ職種界隈で起きるであろうトレンド Step1~データ分析者ブーム〜    Step2~職種の分割~ 分析チーム  データ分析者 ビジネス部門 プロダクト部門 コーポーレート 部門 データサイエンティスト

    ブームの時代はアルゴ リズムの設計から集 計、データ基盤の構築 まで職種を分けずに チームで対応していた。 分析チーム  データエンジニア  データアナリスト  MLエンジニア etc ) ビジネス部門 プロダクト部門 コーポーレート 部門 職種が明確化されてき た。どの会社でもデータ 基盤を担うデータエンジ ニアを採用するように なった。
  12. データ職種界隈で起きるであろうトレンド Step3 ~部門特化のデータも集約する時代 ~           データエンジニア ビジネス部門 プロダクト部門 コーポーレート 部門

    エンジニア 新しい役割 アプリ開発 基盤DB設計 プロダクトのデータ取 得を担う 分析用データ基盤 設計 SaaSサービス のAPI連携 業務データの取 得を担う 全てのデータを集 約する
  13. SFを起点としたデータマネジメント 今各企業に在籍しているデータエンジニアの役割は全社の汎用的なデータ基盤を整え ることビジネス部門、プロダクト部門、コーポーレート部門などのニッチな要望を答えるた めのデータ基盤を整えるリソースを確保することは難しい。 各部門の業務に精通していて、利用するツールを選定したり、そのデータをデータエン ジニアに整った形で渡せる人材が必要になる。 各領域の最適化したTableauダッシュボードの作成とAPIによるデータ連携が必要なス キルになる。

  14. SFを起点としたデータマネジメント 結論:この領域を勉強していきたい!    SalesForeceをもっと知りたい(教えてください!) みなさんで盛り上げていきましょう! 次回「Salesforceを知ろう」の登壇者さんお待ちしております! Connpassページ

  15. BIツール研究所 SalesForeceやCRM周りのデータマネジメントでお悩みの方はご相談ください! 様々なBIツールのスペシャリストと今後イベントを開催する予定です。 Twitter / Connpass