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Tableau + Pythonとデータのあり方
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Kazuya Araki
October 21, 2019
Technology
2
73
Tableau + Pythonとデータのあり方
Tableauデータサイエンス勉強会 第4回 - 画像認識技術とBIの巻-
登壇資料
https://techplay.jp/event/750555
Kazuya Araki
October 21, 2019
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Transcript
Tableau + Pythonと データのあり方 Tableau データサイエンス勉強会第4回
About Me 荒木 和也 Kazuya Araki Knight of Tableau DATA
Saber 受託開発 -> パッケージ開発 -> 某HR Tech & 個人事業 Engineer -> Data Analyst / Data Enginieer / Data Archtect Love: Data Hobby: J-Rock, Snow Sports, PC Game, Board Game etc(100+) https://www.facebook.com/kazuya.araki.tokyo @kazuya_araki_jp https://note.mu/jedi_trickstar https://public.tableau.com/profile/kazuya.araki#!/
お話しすること 最近考えている、思っていることについて語ってみます。 (サイエンスよりは、エンジニアリングの与太話となります) • データとTableau(Desktop)の関係 • TableauとPython
お話ししないこと 10分では足りないので。 • PythonのHow • TabPyの細かい話(本当は語りたい)
データとTableau(Desktop)の関係
基本はETL(データパイプライン)の考え方
Tableau(Desktop)は優秀
優秀すぎるが故の罠
優秀すぎるが故の罠 例: 計算フィールド多すぎ問題 • 単純にパフォーマンスが劣化する。 • メジャーの視認性が悪くなる。 • メジャー名を正しく定義しないと使うときに困る。 •
計算式が正しくなかった場合のレビューがとても難しい。 ◦ レビュワーもCreatorユーザーでなければならない。 etc...
優秀すぎるが故の罠
優秀すぎるが故の罠 例: カスタムSQL • SQLが実行できるデータソースで発生しうる。 ◦ データマート構築が進んでいない場合。 ◦ サービズデータを無加工でデータウェアハウスに格納して いる場合。
◦ 総じて、データエンジニアリングが未熟なフェーズ。 • Tableau Desktopのウインドウだと視認性が良くない。 • SQLが正しくなかった場合のレビューがとても難しい。 ◦ レビュワーもCreatorユーザーでなければならない。 ◦ 計算フィールドと複合していると原因特定に詰む。 ◦ SQLを書いた本人ですらわからない場合もある。 etc... (フォーマッターかけて) 800行超あるSQL
気をつけないと痛い目を見る
構成を考えてみる🤔
最近の推しの構成
最近の推しの構成
役割分担と構成管理
データ加工とデータ可視化を分けた方がよさそう • データ加工 = SQL / Python / Tableau Prep
Builder ◦ GitHubでコードを管理する。 ▪ データ定義を残す。 ▪ 再現性を担保する(= 誰が使っても同じ結果になる保証)。 ◦ SQLはデータベース、SQLでできないことはPythonに任せる。 ◦ API系はPython。 ◦ Tableau Prepは可能性しかない。今後に期待。 ▪ ただし、Prep Conductorまで使うには別途追加料金が必要。 • データ可視化 = Tableau Desktop ◦ Tableau側はデータについて関与しない。 ◦ Tableauはデータ可視化にだけ、注力するようにする。
TableauとPython
Python IDEの構成 from あらき
TabPyの登場
Tableau内でPythonが記述可能に TabPy
リプレース可能? TabPy 🤔
一人Zen問答したメモ at 2019/10/01 • TabPyの位置付けは計算フィールドと変わらないので、データパイプライン を考えると、役割分担ができない。 • 一方で、TabPyは構築さえできてしまえばTableau内で完結するので、楽とい えば楽。 •
どちらが優れているかは現時点では判断できない。 • 少なくとも、2人以上が関わるようになった場合は、Tableau内であれこれや るよりも、ちゃんと思考開示して共有できるようにしないと属人化は進むだ ろう。 ◦ Citizen Data Scientists向け? ◦ Data Engineerをかかえている組織であれば、分業した方が効率は良い?
もう少し、ざっくばらんに 議論したいです ※背景画像はイメージです
まとめ • データとTableau(Desktop)の関係 ◦ データパイプラインを意識する = ツールに適した役割分担をする。 ◦ データ定義はTableau(Desktop)内で行うべきではない(のが個人的見解)。 ◦
なんでもTableau(Desktop)で解決しようとしない。 • TableauとPythonTabPy ◦ データパイプラインを意識すると、TabPyの導入意義が薄れてしまう(のが個人的見解)。 ◦ もう少し深掘りしていきたいです🙇
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