人数規模が大きくなるにつれて、社員の性格が分散していく傾向があるそうです。社内の数字に興味がある社員、興味がない社員、事業部の数字にだけ興味がある社員など。その社員に適したデータの可視化ツールを順次導入していったそうです。スタートアップのような人数で6人のころから、データが取れる環境を整えることに気づいたいたことが成長の大きなポイントだと思いました。適当にデータをとって考えながら進めていく姿勢も事業立ち上げ時には必要ですが、データプラットフォームが汚いまま会社が大きくなり、改修できない現場は多いと思います。ならないように最初の努力を怠らなかった姿勢を見習いたいです。前川将さん(@willanalysts)が発表されていました。運用の課題システムの課題ここは私の理解が浅かったので、後に追記します。Tableauはデータドリブンの入り口SQL、ライブラリ(正直ここで言っているSQLとライブラリが何なのか、よくわからなかったが)は高度なデータ分析だと位置付け、まずはTableauで始めていました。Tableauをレゴと例えて、自分で組んでよりよい可視化を作っていくことができるツールだと言っていました。たしかにSQLをいちいち書くのは面倒ですし、BIツールで可視化できるならばそれに越したことはありません。加寿代さん(@kazuyokojima)が発表されていました。データ理解のためのアルゴリズム集合データの図は静止画では比較しづらいという課題があり、それに対する取り組み、論文を発表してくださいました。内容は以下のようなものでした。アニメーションの自動生成の手法を提案し、人の目で追いやすい可視化を研究されていた。一度に全てを動かすのではなく、パラパラ漫画のような形式のアニメを自動生成してみた。それに対して人の目の動きを計測し、内容を理解できたかをテストして点数をつけた。論文のお話をいくつか聞いて特に面白かったことは、人の理解度を研究の指標として取り入れていたことです。当然といえば当然ですが、可視化のゴールは人の理解を手助けし、判断の助けをすることということを再認識しました。論文の著者にはD3.jsの制作者もいて、こういった日々の研究が私たちの使っているツールのよりよい実装に繋がっていることを感じましたおわりにデータの可視化というテーマでした。各社BIツールを如何にして導入していったのか、どうやって社内で使ってもらえる環境を作っていったのか、苦労の伝わるお話でした。自分としてはこんな可視化に意味があったが、こんな可視化には意味がなかったとかデータ自体の取り扱いにもう少し踏み込んで欲しかった感はありました。(これは個人的な意見なので、BIツールの運用担当者はハマると思います。MEhirayuki今年で社会人3年目になります。日々体当たりで仕事を覚えています。テーマはIT・教育です。技術に親しんでもらえるよう、noteで4コマ漫画も書いています。Analystに行ってみたhirayuki今年で社会人3年目になります。日々体当たりで仕事を覚えています。テーマはIT・教育です。技術に親しんでもらえるよう、noteで4コマ漫画も書いています。寿司データアナリストのブログ。