クラウド時代の経営スタイルを変革する TableauセルフサービスBIの本質的価値

クラウド時代の経営スタイルを変革するTableauセルフサービスBIの本質的価値

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Tableau Japan 株式会社

セールスコンサルタント

芦谷隆介

アジェンダ

1. Tableau 会社紹介2.「セルフサービスBI」という考え方3.デモンストレーション4.ユーザ事例と活用のヒント5.まとめ


Tableau 会社紹介



We help people see and understand their data.

46,000社

200,000人

Harley-Davidson は？

Harley-Davidsonは、

オートバイを売る会社であり、

ライフスタイルを提供する会社


Tableauは？

Tableauは、

BIソフトウェアを売る会社であり、

分析カルチャーを提供する会社


1997年、Stanford大学にて研究プロジェクトが発足


Tableau Software 企業情報

1997年 Stanford大学の研究プロジェクトが発足2003年 Tableau Software 設立、本社シアトル2012年 Tableau Japan 設立2013年 NYSE上場

社員数: 3,000名以上顧客数: 46,000社、200,000人以上


Tableau 製品ラインナップ


既存のソリューションよりも10 ～ 100 倍速いTableau Desktopなら、数分でデータ分析が可能

ドラッグ & ドロップで、誰でも直観的にデータ分析。プログラミングは不要

数クリックでダッシュボードを公開し、Webやモバイルデバイスでリアルタイムに共有

スプレッドシートからデータベース、Hadoop、クラウドサービスまで、様々なデータに対応

複数のデータビューを組み合わせてより深い洞察を可能に

データへのライブ接続、またはスケジュール実行により最新のデータを取得

Tableau Desktop Tableau Server Tableau Online誰もが簡単に使える

データビジュアル化ツールダッシュボードを組織全体で共有

Tableau Serverのクラウド型サービス

分析共有

「セルフサービスBI」という考え方


クラウド時代の経営スピードに応える「セルフサービスBI」


スピード

コスト品質

セルフサービスBI

Self Service BI

Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms


2015年 2016年

Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms

2016年にかけての大きな変化は何を意味するのか？

• 市場ニーズの変化に合わせた評価基準の変更

• セルフサービスがニューノーマル


2016年

参考: 4 年連続、ガートナー社がマジック・クアドラントで Tableau を「リーダー」と評価http://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2016/2/fourth-year-gartner-names-tableau-leader-magic-quadrant-49719

セルフサービスBI: Before/After


Before

After

デモンストレーション「本当に自分で出来るのか？」


従来の考え方 Tableau による新しい考え方

Tableau の優れた特長


製品構成が複雑

専門家が必要

レポーティング中心

利用できる人が少ない

遅い

要件定義が必須

多くのカスタマイズ

簡単に使える

速い

美しく、分かりやすい

強力

モバイルでどこでも

高コスト

誰でも使える

ユーザ事例と活用のヒント


Tableauユーザ事例（世界46,000社、200,000人）


リクルート様:「リクルートが実践で学んできた“セルフBI“推進に求められる3つの要素」


http://www.slideshare.net/recruitcojp/bi3-63327344

Harley-Davidson と Tableau の共通点: 活発なコミュニティ


ハーレー会仲間との楽しい時間ツーリングイベント

成功の鍵は活発なコミュニティ

ユーザ会・女子会企業内ユーザ会業種別ミートアップ

Only Informatica Delivers Great Data

Tableauでの分析に最適化されたデータを提供


Cloud

Data Visualization

Analytics Engines

Big DataTraditional /Real Time

Before: 分析データ、このままでは使いにくい


Possible

duplicates

Facility

Codes

instead of

Facility

names

No

standard

format

Too many

categories

Mixed and

inconsistent

codes

After: Informaticaソリューションによる分析データ最適化


No

duplicates

Facility

Names

instead of

Facility

Codes

Standardized

format

Corrected

Categories

Controlled and

Consistent Status

まとめ


本日のまとめ

1. クラウド時代のスピード経営にはセルフサービスBIが最適

2. セルフサービスBI推進のカギは、使いやすいツールとコミュニティ

3. 速い・簡単・分かりやすいTableau をお勧めします！


34

いつやるの? 今でしょ!

35

無料トライアル・無料ハンズオン今日から始めてみて下さい!!

Thank You!