2016/06/20 tableau10ロードショーでの、前田・清水の講演資料になります

1. 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

2. 前田 圭一郎 Keiichiro Maeda
株式会社リクルートテクノロジーズ
執行役員
ビッグデータ部 IDポイント部 エグゼクティブマネジャー
Corporate Executive Officer
(Big Data, ID Point)

3. HRVerticalSupport
Big Data
About Recruit Technologies

4. over
200
brands
BrandCategory
Job
Housing
Travel
Dining
Beauty / Fashion
Used Cars
Bridal/Maternity/Baby
Education
Online Shopping
Local Information
Others
About Recruit

5. ボトムアップ文化の功罪
現場が
継続的に
工夫

6. ボトムアップ文化の功罪
亜種が
どんどん
生まれる

7. ビッグデータ化の加速
ツールの限界
処理性能の限界

8. ＢＩツールへの期待
現場の
データ活用
Big Data
への対応

9. ＢＩツールへの期待
現場の
データ活用
Big Data
への対応

10. 導入すれば
それだけでセルフBIは
うまくいくでしょうか？

11. セルフＢＩ推進に求められる３つの要素
セルフ
BI推進
ヒト
データ
場

12. その１「ヒト」
セルフ
BI推進
ヒト
データ
場

13. HRVerticalSupport
About Recruit Lifestyle

14. こちらをご覧ください

16. Before（Tableauマスター＠システム部門）
システム部門 ユーザー部門
ビジネススピードに追随できない

17. システム部門 ユーザー部門
各組織での自走化が加速する
After（Tableauマスター＠ユーザー部門）

18. システム部門 ユーザー部門
After（Tableauマスター＠ユーザー部門）
組織間を超えた情報共有も進む

19. セルフ
BI推進
ヒト
データ
場
その２「データ」

20. こちらをご覧ください

22. Before1（複数データソースから切り貼り）
＋ =
＋ =
＋ =
再現が困難。信頼性の低下も

23. Before2（ツールを導入するだけ）
使えるのは一部ユーザーのみ
select … join …
group by …
♪

24. After（巨大な “一枚表” を日次で最新化）
全ユーザーの分析が容易に
♪
♪
♪

25. セルフ
BI推進
ヒト
データ
場
その３「場」

26. こちらをご覧ください

27. その３「場」
ユーザー会

28. その３「場」
スキル の伝授

29. その３「場」
ナレッジ の共有

30. セルフＢＩ推進に求められる３つの要素
セルフ
BI推進
ヒト
データ
場
Tableau
マスター
十分に整備
されたデータ
ユーザー会

31. たとえてみるなら
セルフ
BI推進
ヒト
データ
場
Tableau
マスター
十分に整備
されたデータ
ユーザー会
「道具」に加えて
それを使いこなせる
「ヒト」
「素材」だけではなく
「食材」
「レシピ」を
「仲間」と共有
豊かな食事

32. 道具さえ渡せば何とかなると
思っていませんか？

33. 素材をそのまま渡していたりしませんか？

34. レパートリーが増えず
悩んでいませんか？

35. セルフＢＩ推進に求められる３つの要素
セルフ
BI推進
ヒト
データ
場
Tableau
マスター
十分に整備
されたデータ
ユーザー会

36. セルフＢＩ推進に求められる３つの要素
セルフ
BI推進
ヒト
データ
場
Tableau
マスター
十分に整備
されたデータ
ユーザー会

37. ユーザー会についてもう少し詳細を…
セルフ
BI推進
ヒト
データ
場
Tableau
マスター
十分に整備
されたデータ
ユーザー会

38. 自己紹介
清水 隆介（しみず りゅうすけ）
株式会社 リクルートテクノロジーズ
ビッグデータ部
BI・DWH担当
Recruit Tableauユーザー会 会長

39. ユーザー会活動内容
ユーザー会での
事例共有
勉強会での
基礎教育

40. Recruit Tableauユーザー会
ユーザー会では具体的な事例共有

41. Recruit Tableau勉強会
１年間で１６回の勉強会を開催
延べ７００名以上が参加

42. Tableau教育とレベルアップ
基礎教育
相談窓口
マスター
への道
勉強会
Tableau
Doctor
独自の
認定試験

43. ポータルサイトと運営メンバー
その他にも、ポータルサイト運営！！

44. ２つの顔を生かしニーズを吸い上げる
悩み相談
サービス提供
サーバーの
運用はどう
すれば
モニタリング
に効果的なレ
ポートは
データが
複雑で
サーバー運用
BIコンサルティング
データマネジメント
会長
ユーザー システム部門

45. ユーザー会メソッド 会長
ユーザー会

46. データの整備についてもう少し事例を…
セルフ
BI推進
Tableau
マスター
十分に整備
されたデータ
ユーザー会

47. META LOOKING(通称メタキン)

48. META LOOKING(通称メタキン)
メタデータ（定義情報）を自動で収集・公開。
「データの在り処を発見し、意味を知る」ツール。
自動
自動
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入力
参照
2014.9 リリース！

49. 利用例）コード値の意味を調べる
このテーブルの
コード値
何を表している？
分析ユーザー
テーブル定義書（ファイル）
DWH
実データの検索結果
Select * from XX limit 100
Select * from YY limit 100
Select * from ZZ limit 100
・・・
開発者
調査するので
お待ちください
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メタキンで
検索すれば
すぐにわかる
分析ユーザー
META LOOKING
♪
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50. Tableau Community

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