Masahiko suzuki 2021-01-13

Tableau × データサイエンス勉強会
AI屋が語るBI事情
2021.01.13 鈴木雅彦

AGENDA
■お知らせ
■AI < BI
■BI関連スキル
■登壇者

リレーションシップ ID rId3 のイメージパーツがファイルにありませんでした。
登壇者

はじめまして＆お久しぶりです
思考の加速装置
コミュニケーションツール
安全で便利な調理器具
2019年4月以来、1年9ヶ月ぶり2度目の登壇です。
前回資料(https://www.facebook.com/groups/tableau.datascience/permalink/580182085789782)より一部抜粋

経歴
Yahoo!
DATUM
STUDIO
社内インフラ
広告配信PF
データ分析
利活用支援
Eコマース
検索＆データ
エンジニアディレクターマネージャー
2008年 2013年 2018年

AI(人口知能)を用いて
データ利活用を支援する
データサイエンティスト集団
所属
詳細は前回資料(https://www.facebook.com/groups/tableau.datascience/permalink/580182085789782)
または弊社ホームページ(https://www.datumstudio.jp/)をご参照ください。

パートナー
2020年7月よりTableau社とパートナーシップ契約を締結。
Tableauを導入する企業様のお手伝いをしてます。

AI < BI

最近の傾向
私のまわりでは
AI(機械学習モデル構築)系が減り、
BI(ダッシュボード構築)系が増えてる。
考えられる理由は３つ。

その前に
データ分析の種類についての認識合わせ
記述的分析
「これまで何が起きたのか」
予測的分析
「これから何が起こるのか」
診断的分析
「なぜ起きたのか」
処方的分析
「何をすべきなのか」
複雑さ
時間
基本
発展
応用
過去未来
BI

理由1: PoCの終焉
2015年頃からAIの技術と環境が整ってきた。
DX先進企業が一斉に実証実験に取り組んだ。
それから約5年間、実験はほぼ終わった。

理由2: DXの浸透
多くの企業がデータ利活用に取り組み始めた。
まずはデータの蓄積と可視化から。

理由3: コロナ禍
AIに投資する余力がなくなった。
教師データが使えなくなった。

BI関連スキル

ねらい
・普段Tableauを使っている
・もっと色々なスキルを身に付けて
データを使いこなせるようになりたい
・覚える事が多過ぎて混乱してる
という方に向けて。
どのスキルをどの順番で習得していくべきかを
考える際の一助となれば幸いです。

表記法
Tableauダッシュボード構築を中心に据えて、
各スキルの方向性によって上下左右に振り分ける。
BI
ビジネス系
サイエンス系エンジニアリング系
親和性が高いものは近くに、低いものは遠くに配置する。
重要度・使用頻度の高いものは文字色を濃くする。

BI関連スキルマップ Ver 2021.01β
Tableau Desktop
ダッシュボード構築
プロジェクトマネジメント
プレゼンテーション
要件ヒアリング
ドメイン知識
ドキュメンテーション
SQL
データ抽出
DB/DMP
テーブル設計
サーバ/クラウド
管理・構築
ETL/データフロー
設計構築
システムセキュリティ
データガバナンス
記述統計
有意差検定
因果推論
要因分析
自然言語処理
画像処理
数理最適化統計モデル
決定木
GBDT
データ品質テスト
深層学習
ニューラルネット検索エンジン
ダイナミックプライシング
レコメンデーション
確率
コーディング
レビュー
システム全体設計
ユニットテスト
TDD
SLA
ソースコード管理
CI/CD
強化学習
異常検知
変化点検出
クラスタリング
リスクマネジメント
コスト管理
ピープルマネジメント
前処理
データクレンジング DB
チューニング
UI/UXデザイン
タスクコントロール
サーバ監視・運用
仮説検証
ABテスト
ビジネスフレームワーク
スクレイピング
課題・テーマ設計
問題定義

マップのぬりつぶし方【例1】
ドメイン知識
SQL
データ抽出
DB/DMP
テーブル設計
管理・構築
設計構築
記述統計
有意差検定
因果推論
要因分析
自然言語処理
画像処理
決定木
GBDT
深層学習
確率
コーディング
レビュー
TDD
SLA
CI/CD
強化学習
異常検知
変化点検出
コスト管理
前処理
チューニング
UI/UXデザイン
仮説検証
ABテスト
問題定義
1
2
3

マップのぬりつぶし方【例2】
ドメイン知識
SQL
データ抽出
DB/DMP
テーブル設計
管理・構築
設計構築
記述統計
有意差検定
因果推論
要因分析
自然言語処理
画像処理
決定木
GBDT
深層学習
確率
コーディング
レビュー
TDD
SLA
CI/CD
強化学習
異常検知
変化点検出
コスト管理
前処理
チューニング
UI/UXデザイン
仮説検証
ABテスト
問題定義
1

マップのぬりつぶし方【オススメ】
ドメイン知識
SQL
データ抽出
DB/DMP
テーブル設計
管理・構築
設計構築
記述統計
有意差検定
因果推論
要因分析
自然言語処理
画像処理
決定木
GBDT
深層学習
確率
コーディング
レビュー
TDD
SLA
CI/CD
強化学習
異常検知
変化点検出
コスト管理
前処理
チューニング
UI/UXデザイン
仮説検証
ABテスト
問題定義
1
Tableau
Desktop
Tableau CRM
Tableau Prep
Data Management
Tableau
Server

マップのぬりつぶし方【ダメなやつ】
ドメイン知識
SQL
データ抽出
DB/DMP
テーブル設計
管理・構築
設計構築
記述統計
有意差検定
因果推論
要因分析
自然言語処理
画像処理
決定木
GBDT
深層学習
確率
コーディング
レビュー
TDD
SLA
CI/CD
強化学習
異常検知
変化点検出
コスト管理
前処理
チューニング
UI/UXデザイン
仮説検証
ABテスト
問題定義
1
4
3
7
2
6
5
#tableau
#3C分析
#アジャイル
#デザイン思考
#TDD
#ダイナミック
プライシング
#DeepLearning
8
#GPT-3

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