GUIプリパレーションツールに潜む光と闇(voovovo)

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1. データアナリスト Vo Nhat Huy (voovovo) GUIプリパレーションツールに潜む 光 と ・・ 闇
2. アウトライン • GUIプリパレーションツールとは？ • メリット • デメリット • 対策 2
3. 自己紹介 名前：Vo Nhat Huy (voovovo) 会社：株式会社truestar 肩書：シニアアナリスト 仕事：↓導入・技術サポート 3 ベトナム人独身男性 (30)
4. GUIプリパレーションツールとは？ 4
5. GUIプリパレーションツールとは • データ抽出・加工等の前処理 • グラフィックUIベース • クリック、ドラッグアンドドロップ • コーディング不要 • ビジネスアナリスト、データアナリスト、データサイエンティスト向け • ビジネスユーザー向けでもある 5
6. GUIプリパレーションツールとは ツール紹介 6 Alteryx Tableau Prep DataSpider Informatica Talend Trifacta
7. GUIプリパレーションツールとは ツール紹介 7 Alteryx
8. GUIプリパレーションツールとは ツール紹介 8 • ETL処理 • 機械学習 • 空間情報処理 • R・Pythonスクリプト組み込み • レポート自動化 • 「Code free, Code friendly」
9. メリット 9
10. メリット • 人ベースでの社内リソース効率化 • ラーニングコストの低さ • 処理の可視化 10
11. メリット • 人ベースでの社内リソース効率化 • ラーニングコストの低さ • 処理の可視化 11
12. メリット 人ベースでの社内リソース効率化 • Before 12 いろいろできちゃう 凄いデータサイエンティスト 社内で重宝されてる 凄腕データ系の人たち ・データサイエンティスト ・データエンジニア等など スキルも知見もあり重宝されがゆえに・・・
13. メリット 人ベースでの社内リソース効率化 • Before 13 あれ ほしい データ 作って いい感じで よろしく いろいろできてしまった 凄いデータサイエンティスト 大量の 依頼
14. メリット 人ベースでの社内リソース効率化 • Before 14 いろいろ参ってしまった 凄いデータサイエンティスト スキルも知見もあり重宝されがゆえに・・・ 本来やりたい 高度な分析に避ける時間 が無くなってしまう
15. メリット 人ベースでの社内リソース効率化 • After 15 時間ができ始めた 凄いデータサイエンティスト 大量の 依頼
16. メリット 人ベースでの社内リソース効率化 • After 16 本領を発揮した 凄いデータサイエンティスト 依頼してきていたビジネスユーザーでも 軽度の処理を任せられる 本領である高度な分析に時間をさ けられる
17. メリット • 人ベースでの社内リソース効率化 • ラーニングコストの低さ • 処理の可視化 17
18. メリット ラーニングコストの低さ 簡易な処理ができるまでの習得時間が短い 18 Python、R、SQLの記法、仕組み データ構造 サービス連携、API ツールの使用法 データ構造 前処理含めた 色々な処理 ビジネスユーザが使う分だけの 前処理
19. メリット • 人ベースでの社内リソース効率化 • ラーニングコストの低さ • 処理の可視化 19
20. メリット 処理の可視化 処理の可視化・俯瞰ができ共有しやすい 20
21. デメリット 21
22. デメリット • 個人ベースの定義の乱発化 • 金額コストの高さ • 処理のカオス化 22
23. デメリット • 個人ベースの定義の乱発化 • 金額コストの高さ • 処理のカオス化 23
24. デメリット 個人ベースの定義の乱発化 末端ユーザーが増えることで同じ値を出すのにもユーザーに よって定義が違う事案が増える（※更に増える） 24 売上＝単価＊個数 売上＝ システムがなんか出し た数字 売上＝単価＊個数 ＋忖度ロジック
25. デメリット • 個人ベースの定義の乱発化 • 金額コストの高さ • 処理のカオス化 25
26. デメリット 金額コストの高さ 単純に高い 26
27. デメリット 金額コストの高さ 単純に高い 27
28. デメリット 金額コストの高さ 効率化・自動化など コストカット目線で ビジネスサイドが検討してくるため、費用対効果の費用に目が行きがちになる 28
29. デメリット 金額コストの高さ 効率化・自動化など コストカット目線で ビジネスサイドが検討してくるため、費用対効果の費用に目が行きがちになる 効果はデータ側の人じゃないので 検討時点ではよくわかってない 29
30. デメリット • 個人ベースの定義の乱発化 • 価格コストの高さ • 処理のカオス化 30
31. デメリット 処理のカオス化 ラーニングコストが低い故にデータ側の職じゃない人でもすぐに処理実装・実行 ができる。共有もしやすい。 ↓ 共有のための作法・統制が取れないまま走りが ちになる 31
32. デメリット 処理のカオス化 理想 32
33. デメリット 処理のカオス化 現実 33 「なんか動かなくなったから 改修して」 だと・・・？ これで・・・？
34. 対策 34
35. 対策 • 個人ベースの定義の乱発化 • 金額コストの高さ • 処理のカオス化 35
36. 対策 • 個人ベースの定義の乱発化 • 金額コストの高さ • 処理のカオス化 36 データマネジメント担当を置く
37. 対策 データマネジメント担当を置く 定義や作法のコントロールのために • データカタログの導入検討 • 定義書の概念普及 • 共有作法などツール展開後を見据えた教育 等を担うチャンピオンとよばれるポジションを置くか育てる 37
38. 対策 データマネジメント担当を置く チャンピオンとは： ツールのスペシャリストであり、社内ユーザーに展開する際のロールモデルになり える人 CoE（Center of Excellence）でも化 ビジネス寄りのデータの人、データ寄りのビジネスの人の2人いるとなお良い 38
39. 対策 データマネジメント担当を置く 39 CoE チャンピオン 少数精鋭での 育成後 各組織へ
40. 対策 • 個人ベースの定義の乱発化 • 金額コストの高さ • 処理のカオス化 40 検討時に意見を言える データ側の人を必ず加える
41. 対策 検討時に意見を言えるデータ側の人を必ず加える 費用対効果の効果の部分を説明できるデータ側の人間を検討チームに入 れる。 この時だいたい力関係的にビジネス側の人が強い傾向があるため、 モノ言える ※ データの人をお勧めする 41
42. 対策 検討時に意見を言えるデータ側の人を必ず加える 費用対効果の効果の部分を説明できるデータ側の人間を検討チームに入 れる。 この時だいたい力関係的にビジネス側の人が強い傾向があるため、 モノ言える ※ データの人をお勧めする ※いなかったら、強くなれ 42
43. まとめ 43
44. まとめ 便利になるGUIプリパレーションツール導入の時には… • データマネジメント強化のため、チャンピオンを置く • モノ言えるデータ側の人を用意する 44
45. データラーニングギルド 第1回 DLG Cross 資料 GUIプリパレーションツールに潜む光と闇 Vo Nhat Huy (voovovo) • 参考サイト • https://www.irasutoya.com/ • https://www.alteryx.com/ja/products/platform- details/pricing • https://www.dnp.co.jp/biz/st/digital- marketing/column/detail/015data- preparation.html 45