2013年 06月 25日

「データ分析」を広めるために

橋本卓実

第２回 TUG用

私はだれ？

2/10

• 橋本卓実＠ＮＴＴコムウェア

• データアナリスト？　インフラエンジニア？　

• 仕事：

• ＤＷＨ /ＢＩ系システム作ったり

• データ分析のコンサルしたり

• 好きなもの：

「データ分析」って大変なんです

3/10

データ収集

蓄積

分析

業務活用

• 組織の壁

• アーキテクチャの不統一

• 有識者が不在

• 業務用途が不明

• データ品質が低い

• 処理が遅い

• Tableauなら容易にできる

• Tableauは現場、責任者の反応がいい

大変

例えばこんな感じ

4/10

必要なデータは？

データの意味は？

データは正しい？

性能は？

セキュリティは？

信頼性は？

お金はどこから？

データ重視の

ＰＤＣＡが浸透しない

成長が

停滞する

これまでの IT部門主導型は失敗してきました

5/10

ダメな業務系

システム

嫌でも

使うしかない

競争に負ける

改善対象に

なりやすい

ダメな情報系

システム

使わなくても

業務はまわる放置

まだマシ

どうなるか？

失敗

じゃあどうすればいいか？　（自分の思い）

6/10

現場が主導的になれる環境を用意すればいい

• 分析できる人を増やす

• 社内エバンジェリストを増やすヒト

モノ

カネ

• クラウド化

• データガバナンスを整備する

• 最小構成で安く

• 結果をモニタリングして評価

ヒト：ファンを増やす

7/10

注意をひく

興味をもつ

深く知る

ファンになる

共有する

• ビジュアル、手軽さ、速度をアピール

• まずは触ってもらう

• マニュアルなどから分析力ＵＰ

• 会議資料などのオフィスツール化へ

• 周りへ情報発信

分析系業務系 情報系

モノ： ITリソースを使いやすく

8/10

基幹DB ODS MDM

DWHstreamin

g

IT部門が担う部分 現場が出来ること

DMDM(自由

に )

NoSQ

L

カネ：小さくはじめる

9/10

• 結局、やってみないと価値は分からない

• 最初は安く、安く、安く

• IT部門がデータ分析者、結果活用者と方向性、目線をあわせる

• 「いかに役に立っているのか」を収集

• ダメなら撤退、良ければ進める！

10/10

「データ分析」を広めるために

• ファンを増やす

• ITリソースを使いやすくする

• 小さくはじめる

おわり