SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  22
July 24, 2019
Yasushi Ishikawa
Coca-Cola (Japan) Co., Ltd.
Tableau use case introduction
2
Today I would cover…
今回お話しすること
• どう活用しているか、何を克服したか
How we use, what overcame
• どう見せたら良いか
How we can show better
3
Introduction
4
Introduction
経済産業省
3rd Big Data Analysis Contest
入賞 (2017)
Coca-Cola Global Viz Makeover Competition Winner (2018)
Co-Leader of Japan Viz for Social Good
5
• どう活用しているか、何を克服したか
How we use, what overcame
• どう見せたら良いか
How we can show better
6
2019
Was a small start, and has been expanding
Small start だったが、徐々に 拡がってきている
Sales
Volume
NSR, PL
Finance
Market
share
Retail
value
POS GRP
Management
Commercial
Marketing
2015
Knowledge & Insights
Audience/User
Analytics Scope
3
Tableau Desktop
20+ Desktop users
ServerIn-use
Prep under test
7
However we often see the cases…
が、こんな事もよくある
結局使われないレポート作成を断念
• 再現できない
• Excelで充分といわれる
• Excelに戻っていた
• 更新されなくなった
• 誰も見なくなった
8
Why does it happen?
なぜ起きるのか?
充分なBenefitを
感じられないから
あまり興味を持ってもらえない
…では、何を期待されているのか
9
What they look for?
求めているもの
うまくいく時
Why expand
• レスポンスが早い
• 準備が楽
• 理解、気づきが早まる
• 同じレポートで色々見れる
• 深掘りが早くできる
• 本来の問いに答えられる
• Next Step をイメージし易い
なぜダメなのか
Why it fails?
• 固まる
• 更新が遅い
• 解りにくい
• 複数のレポートを行ったり
来たりさせられる
• いわゆる ‘So what?’Actionability
Timeliness
Interaction
10
How can we make the benefit?
どうBenefitを見出すか
Data
Processing
Vizualize
Deliver
Value
理解、探索
Understand, Explore
どんなデータがあるか、
何を理解すべきか
What we have, What to know
説明、価値
Make value, Explain
メッセージを伝える、
アクション、影響を与える
Convey Message, Make action / impact
11
Tableau enables to cycle it with agility
Tableau なら Agileに回せる
Revisit
Value/Purpose
Revisit
Viz
Revisit
Data
Improve
Value
Actionability
Timeliness
Interaction
12
And capture the occasion to hook
そして「刺さる」瞬間を捕えよう
本当に必要とされるときに、
明らかな Benefit を見せれば・・・
• レポート準備の早さ
• 余計な作業が減る
• 今まで見えなかった情報
• データと目的をつなぐ力
13
How should we prepare for it?
そのために何が必要か
Data
Literacy
Skill of
Analytics
and Tools
Understanding
Business
Data
Processing
Vizualize
Deliver
Value
14
Viz をビジネスに
役立てられる
Makes your Viz improve business
必要な時に素早く
対応できることが
Agile Cycle in Proper Timing
Summary
Actionability
Timeliness
Interaction
Process Data
with literacy
Improve
Vizualization Skill
Try understanding
Value
15
✔どう活用しているか、何を克服したか
How we use, what overcame
• どう見せたら良いか
How we can show better
16
Explore thoroughly, Explain simply
深く分析し、シンプルに伝える
17
What to consider
「どう見せるか」をどう考えるか
誰にこの情報を伝えたい?
Audience - Who
どんな情報を伝えるべき?
どう説明したら伝わる?
What / How
18
Think audience
誰に伝えるか - Position によって期待値は変わる
全体の状況を知る
発見、結論
担当者系
Responsible Functions
経営者系
Management
シンプルさ
説明のわかりやすさ
Simplicity, Comprehensible story
データを理解する
理由を探る、
アクションを考える
見えてる感
インタラクション
スピード感
Transparency, Interaction, Timeliness, Agility
説明する
Explain
探索する
Explore
期待値、目的
Vizに
求められるもの
19
Think analysis flow
説明のアプローチ – どんな問いが出てくるか
• どこにチャンスがあるか
Where is an Opportunity?
• なぜ? どう対応すべき?
Why? How can we approach?
• Year/Month
• MTD / YTD
• Maker
• Area / Business Unit
• Channel
• Product Category
• Sales Volume
• Retail value
• Revenue
When
Share%
Value / case
Growth,
%pts change
Who
Where
What
• 全体的にどんな感じ?
How is the Overall Performance?
• 何が/どこがdriveしている?
What / Where is driving it?
Dimension
Measure
Explore
Explain
20
Think Benefit from Tableau features
Tableauしか出せない Benefit を知っておく
LOD calculation
Small Multiple
More Interaction
続きの問いに答えられる
より早くズームインできる
Tableau の機能Benefit
Less data process workload
More flexible calculation /
expression
Set Action
Filter Action
Tooltip
Parameter
Pivot / Union
21
Fast Interaction based on the same info will help drive business
同じものを見て対話することがビジネスを支援する
全体の状況を知る
発見、結論
担当者経営者
データを理解する
理由を探る、
アクションを考える
同じデータから
シームレスなレポートを提供
続きの問い
説明 + 提案
Thank you

Contenu connexe

Tendances

ABEJA_Maruta_CS_Career_190628
ABEJA_Maruta_CS_Career_190628ABEJA_Maruta_CS_Career_190628
ABEJA_Maruta_CS_Career_190628GenshinMaruta
 
ジュニアビジネス研究会第23回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第23回アジェンダジュニアビジネス研究会第23回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第23回アジェンダYasuhide Ishigami
 
データと上手に付き合ってデザインする方法
データと上手に付き合ってデザインする方法データと上手に付き合ってデザインする方法
データと上手に付き合ってデザインする方法Yasuhisa Hasegawa
 
ジュニアビジネス研究会第22回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第22回アジェンダジュニアビジネス研究会第22回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第22回アジェンダYasuhide Ishigami
 
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け 課題検証
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け 課題検証201708 BOOTSTRAP九大起業部向け 課題検証
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け 課題検証Hiromi Otake
 
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_プレゼンテーション
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_プレゼンテーション201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_プレゼンテーション
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_プレゼンテーションHiromi Otake
 
ジュニアビジネス研究会第21回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第21回アジェンダジュニアビジネス研究会第21回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第21回アジェンダYasuhide Ishigami
 
ジュニアビジネス研究会第20回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第20回アジェンダジュニアビジネス研究会第20回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第20回アジェンダYasuhide Ishigami
 
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_ユーザーヒアリング
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_ユーザーヒアリング201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_ユーザーヒアリング
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_ユーザーヒアリングHiromi Otake
 
小さな地方(裾野市)から 始めるデータ利活用
小さな地方(裾野市)から始めるデータ利活用小さな地方(裾野市)から始めるデータ利活用
小さな地方(裾野市)から 始めるデータ利活用Hiroyuki Ichikawa
 
ジュニアビジネス研究会第18回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第18回アジェンダジュニアビジネス研究会第18回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第18回アジェンダYasuhide Ishigami
 
【アナリティクスサミット2016】データ分析発展のステップ データドリブン組織のつくりかた
【アナリティクスサミット2016】データ分析発展のステップ データドリブン組織のつくりかた【アナリティクスサミット2016】データ分析発展のステップ データドリブン組織のつくりかた
【アナリティクスサミット2016】データ分析発展のステップ データドリブン組織のつくりかたKazumasa Harumoto
 
リーンスタートアップ2012‐2
リーンスタートアップ2012‐2リーンスタートアップ2012‐2
リーンスタートアップ2012‐2Masaki Yoshida
 
超初心者向けGoogleアナリティクス基礎講座
超初心者向けGoogleアナリティクス基礎講座超初心者向けGoogleアナリティクス基礎講座
超初心者向けGoogleアナリティクス基礎講座Markeit(マーケイット)
 

Tendances (15)

ABEJA_Maruta_CS_Career_190628
ABEJA_Maruta_CS_Career_190628ABEJA_Maruta_CS_Career_190628
ABEJA_Maruta_CS_Career_190628
 
ジュニアビジネス研究会第23回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第23回アジェンダジュニアビジネス研究会第23回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第23回アジェンダ
 
データと上手に付き合ってデザインする方法
データと上手に付き合ってデザインする方法データと上手に付き合ってデザインする方法
データと上手に付き合ってデザインする方法
 
ジュニアビジネス研究会第22回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第22回アジェンダジュニアビジネス研究会第22回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第22回アジェンダ
 
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け 課題検証
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け 課題検証201708 BOOTSTRAP九大起業部向け 課題検証
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け 課題検証
 
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_プレゼンテーション
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_プレゼンテーション201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_プレゼンテーション
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_プレゼンテーション
 
ジュニアビジネス研究会第21回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第21回アジェンダジュニアビジネス研究会第21回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第21回アジェンダ
 
ジュニアビジネス研究会第20回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第20回アジェンダジュニアビジネス研究会第20回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第20回アジェンダ
 
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_ユーザーヒアリング
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_ユーザーヒアリング201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_ユーザーヒアリング
201708 BOOTSTRAP九大起業部向け_ユーザーヒアリング
 
小さな地方(裾野市)から 始めるデータ利活用
小さな地方(裾野市)から始めるデータ利活用小さな地方(裾野市)から始めるデータ利活用
小さな地方(裾野市)から 始めるデータ利活用
 
ジュニアビジネス研究会第18回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第18回アジェンダジュニアビジネス研究会第18回アジェンダ
ジュニアビジネス研究会第18回アジェンダ
 
【アナリティクスサミット2016】データ分析発展のステップ データドリブン組織のつくりかた
【アナリティクスサミット2016】データ分析発展のステップ データドリブン組織のつくりかた【アナリティクスサミット2016】データ分析発展のステップ データドリブン組織のつくりかた
【アナリティクスサミット2016】データ分析発展のステップ データドリブン組織のつくりかた
 
How to drive pj
How to drive pjHow to drive pj
How to drive pj
 
リーンスタートアップ2012‐2
リーンスタートアップ2012‐2リーンスタートアップ2012‐2
リーンスタートアップ2012‐2
 
超初心者向けGoogleアナリティクス基礎講座
超初心者向けGoogleアナリティクス基礎講座超初心者向けGoogleアナリティクス基礎講座
超初心者向けGoogleアナリティクス基礎講座
 

Similaire à Retail 0724 ver2.5_jp

Webマーケティングを通じたデータサイエンティストの価値発揮方法
Webマーケティングを通じたデータサイエンティストの価値発揮方法Webマーケティングを通じたデータサイエンティストの価値発揮方法
Webマーケティングを通じたデータサイエンティストの価値発揮方法E2D3.org
 
PWC 第4回スライド(111120)
PWC 第4回スライド(111120)PWC 第4回スライド(111120)
PWC 第4回スライド(111120)zoesuke8592
 
Startup science 2018 14 資金調達の型
Startup science 2018 14 資金調達の型Startup science 2018 14 資金調達の型
Startup science 2018 14 資金調達の型Masa Tadokoro
 
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdf
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdfACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdf
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdfssuserb71bf0
 
【Schoo web campus】データ分析、その前にやっておくべきこと 先生 田畑直
【Schoo web campus】データ分析、その前にやっておくべきこと 先生 田畑直【Schoo web campus】データ分析、その前にやっておくべきこと 先生 田畑直
【Schoo web campus】データ分析、その前にやっておくべきこと 先生 田畑直schoowebcampus
 
良い事業計画書と悪い事業計画書
良い事業計画書と悪い事業計画書良い事業計画書と悪い事業計画書
良い事業計画書と悪い事業計画書Shohei Sakamoto
 
POPセミナー資料 20150716
POPセミナー資料 20150716POPセミナー資料 20150716
POPセミナー資料 20150716POP
 
リーンスタートアップの奇妙な冒険
リーンスタートアップの奇妙な冒険リーンスタートアップの奇妙な冒険
リーンスタートアップの奇妙な冒険Kakigi Katuyuki
 
ソーシャルメディア活用のワークショップ ver1.5
ソーシャルメディア活用のワークショップ ver1.5ソーシャルメディア活用のワークショップ ver1.5
ソーシャルメディア活用のワークショップ ver1.5naoto kyo
 
アタックス・パワーインタラクティブ共催セミナー(5月20日)発表資料(全編)
アタックス・パワーインタラクティブ共催セミナー(5月20日)発表資料(全編)アタックス・パワーインタラクティブ共催セミナー(5月20日)発表資料(全編)
アタックス・パワーインタラクティブ共催セミナー(5月20日)発表資料(全編)横山 信弘
 
「コンバージョン数を2倍にしてくれ」と言われた時の対処法
「コンバージョン数を2倍にしてくれ」と言われた時の対処法 「コンバージョン数を2倍にしてくれ」と言われた時の対処法
「コンバージョン数を2倍にしてくれ」と言われた時の対処法 Tsuyoshi Kaneko
 
エントリーシート書き方セミナー(学生起業家選手権)20120924
エントリーシート書き方セミナー(学生起業家選手権)20120924エントリーシート書き方セミナー(学生起業家選手権)20120924
エントリーシート書き方セミナー(学生起業家選手権)20120924GKS_tokyo
 
14 11-10 jmaセミナー資料
14 11-10 jmaセミナー資料14 11-10 jmaセミナー資料
14 11-10 jmaセミナー資料POP
 
Innvaitionの方法論Ⅳ
Innvaitionの方法論ⅣInnvaitionの方法論Ⅳ
Innvaitionの方法論Ⅳhiroyuki monma
 
BigQueryとTableauによるカスタマージャーニー分析
BigQueryとTableauによるカスタマージャーニー分析BigQueryとTableauによるカスタマージャーニー分析
BigQueryとTableauによるカスタマージャーニー分析CROSSHACK, Inc.
 
Qlik TechFest B-5 新人営業の奮闘記~Qlik Sense活用のポイント~
Qlik TechFest B-5 新人営業の奮闘記~Qlik Sense活用のポイント~Qlik TechFest B-5 新人営業の奮闘記~Qlik Sense活用のポイント~
Qlik TechFest B-5 新人営業の奮闘記~Qlik Sense活用のポイント~QlikPresalesJapan
 
Converting big data into big value
Converting big data into big valueConverting big data into big value
Converting big data into big valueYoshiyuki Ueda
 

Similaire à Retail 0724 ver2.5_jp (20)

Webマーケティングを通じたデータサイエンティストの価値発揮方法
Webマーケティングを通じたデータサイエンティストの価値発揮方法Webマーケティングを通じたデータサイエンティストの価値発揮方法
Webマーケティングを通じたデータサイエンティストの価値発揮方法
 
関西バランス・スコアカード研究会 資料
関西バランス・スコアカード研究会 資料関西バランス・スコアカード研究会 資料
関西バランス・スコアカード研究会 資料
 
PWC 第4回スライド(111120)
PWC 第4回スライド(111120)PWC 第4回スライド(111120)
PWC 第4回スライド(111120)
 
Startup science 2018 14 資金調達の型
Startup science 2018 14 資金調達の型Startup science 2018 14 資金調達の型
Startup science 2018 14 資金調達の型
 
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdf
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdfACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdf
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdf
 
【Schoo web campus】データ分析、その前にやっておくべきこと 先生 田畑直
【Schoo web campus】データ分析、その前にやっておくべきこと 先生 田畑直【Schoo web campus】データ分析、その前にやっておくべきこと 先生 田畑直
【Schoo web campus】データ分析、その前にやっておくべきこと 先生 田畑直
 
良い事業計画書と悪い事業計画書
良い事業計画書と悪い事業計画書良い事業計画書と悪い事業計画書
良い事業計画書と悪い事業計画書
 
Digital strategy in Japanese
Digital strategy in JapaneseDigital strategy in Japanese
Digital strategy in Japanese
 
POPセミナー資料 20150716
POPセミナー資料 20150716POPセミナー資料 20150716
POPセミナー資料 20150716
 
リーンスタートアップの奇妙な冒険
リーンスタートアップの奇妙な冒険リーンスタートアップの奇妙な冒険
リーンスタートアップの奇妙な冒険
 
ソーシャルメディア活用のワークショップ ver1.5
ソーシャルメディア活用のワークショップ ver1.5ソーシャルメディア活用のワークショップ ver1.5
ソーシャルメディア活用のワークショップ ver1.5
 
アタックス・パワーインタラクティブ共催セミナー(5月20日)発表資料(全編)
アタックス・パワーインタラクティブ共催セミナー(5月20日)発表資料(全編)アタックス・パワーインタラクティブ共催セミナー(5月20日)発表資料(全編)
アタックス・パワーインタラクティブ共催セミナー(5月20日)発表資料(全編)
 
「コンバージョン数を2倍にしてくれ」と言われた時の対処法
「コンバージョン数を2倍にしてくれ」と言われた時の対処法 「コンバージョン数を2倍にしてくれ」と言われた時の対処法
「コンバージョン数を2倍にしてくれ」と言われた時の対処法
 
エントリーシート書き方セミナー(学生起業家選手権)20120924
エントリーシート書き方セミナー(学生起業家選手権)20120924エントリーシート書き方セミナー(学生起業家選手権)20120924
エントリーシート書き方セミナー(学生起業家選手権)20120924
 
14 11-10 jmaセミナー資料
14 11-10 jmaセミナー資料14 11-10 jmaセミナー資料
14 11-10 jmaセミナー資料
 
Innvaitionの方法論Ⅳ
Innvaitionの方法論ⅣInnvaitionの方法論Ⅳ
Innvaitionの方法論Ⅳ
 
BigQueryとTableauによるカスタマージャーニー分析
BigQueryとTableauによるカスタマージャーニー分析BigQueryとTableauによるカスタマージャーニー分析
BigQueryとTableauによるカスタマージャーニー分析
 
営業研修~押し売り営業からソリューション営業へ~
営業研修~押し売り営業からソリューション営業へ~営業研修~押し売り営業からソリューション営業へ~
営業研修~押し売り営業からソリューション営業へ~
 
Qlik TechFest B-5 新人営業の奮闘記~Qlik Sense活用のポイント~
Qlik TechFest B-5 新人営業の奮闘記~Qlik Sense活用のポイント~Qlik TechFest B-5 新人営業の奮闘記~Qlik Sense活用のポイント~
Qlik TechFest B-5 新人営業の奮闘記~Qlik Sense活用のポイント~
 
Converting big data into big value
Converting big data into big valueConverting big data into big value
Converting big data into big value
 

Retail 0724 ver2.5_jp

  • 1. July 24, 2019 Yasushi Ishikawa Coca-Cola (Japan) Co., Ltd. Tableau use case introduction
  • 2. 2 Today I would cover… 今回お話しすること • どう活用しているか、何を克服したか How we use, what overcame • どう見せたら良いか How we can show better
  • 4. 4 Introduction 経済産業省 3rd Big Data Analysis Contest 入賞 (2017) Coca-Cola Global Viz Makeover Competition Winner (2018) Co-Leader of Japan Viz for Social Good
  • 5. 5 • どう活用しているか、何を克服したか How we use, what overcame • どう見せたら良いか How we can show better
  • 6. 6 2019 Was a small start, and has been expanding Small start だったが、徐々に 拡がってきている Sales Volume NSR, PL Finance Market share Retail value POS GRP Management Commercial Marketing 2015 Knowledge & Insights Audience/User Analytics Scope 3 Tableau Desktop 20+ Desktop users ServerIn-use Prep under test
  • 7. 7 However we often see the cases… が、こんな事もよくある 結局使われないレポート作成を断念 • 再現できない • Excelで充分といわれる • Excelに戻っていた • 更新されなくなった • 誰も見なくなった
  • 8. 8 Why does it happen? なぜ起きるのか? 充分なBenefitを 感じられないから あまり興味を持ってもらえない …では、何を期待されているのか
  • 9. 9 What they look for? 求めているもの うまくいく時 Why expand • レスポンスが早い • 準備が楽 • 理解、気づきが早まる • 同じレポートで色々見れる • 深掘りが早くできる • 本来の問いに答えられる • Next Step をイメージし易い なぜダメなのか Why it fails? • 固まる • 更新が遅い • 解りにくい • 複数のレポートを行ったり 来たりさせられる • いわゆる ‘So what?’Actionability Timeliness Interaction
  • 10. 10 How can we make the benefit? どうBenefitを見出すか Data Processing Vizualize Deliver Value 理解、探索 Understand, Explore どんなデータがあるか、 何を理解すべきか What we have, What to know 説明、価値 Make value, Explain メッセージを伝える、 アクション、影響を与える Convey Message, Make action / impact
  • 11. 11 Tableau enables to cycle it with agility Tableau なら Agileに回せる Revisit Value/Purpose Revisit Viz Revisit Data Improve Value Actionability Timeliness Interaction
  • 12. 12 And capture the occasion to hook そして「刺さる」瞬間を捕えよう 本当に必要とされるときに、 明らかな Benefit を見せれば・・・ • レポート準備の早さ • 余計な作業が減る • 今まで見えなかった情報 • データと目的をつなぐ力
  • 13. 13 How should we prepare for it? そのために何が必要か Data Literacy Skill of Analytics and Tools Understanding Business Data Processing Vizualize Deliver Value
  • 14. 14 Viz をビジネスに 役立てられる Makes your Viz improve business 必要な時に素早く 対応できることが Agile Cycle in Proper Timing Summary Actionability Timeliness Interaction Process Data with literacy Improve Vizualization Skill Try understanding Value
  • 15. 15 ✔どう活用しているか、何を克服したか How we use, what overcame • どう見せたら良いか How we can show better
  • 16. 16 Explore thoroughly, Explain simply 深く分析し、シンプルに伝える
  • 17. 17 What to consider 「どう見せるか」をどう考えるか 誰にこの情報を伝えたい? Audience - Who どんな情報を伝えるべき? どう説明したら伝わる? What / How
  • 18. 18 Think audience 誰に伝えるか - Position によって期待値は変わる 全体の状況を知る 発見、結論 担当者系 Responsible Functions 経営者系 Management シンプルさ 説明のわかりやすさ Simplicity, Comprehensible story データを理解する 理由を探る、 アクションを考える 見えてる感 インタラクション スピード感 Transparency, Interaction, Timeliness, Agility 説明する Explain 探索する Explore 期待値、目的 Vizに 求められるもの
  • 19. 19 Think analysis flow 説明のアプローチ – どんな問いが出てくるか • どこにチャンスがあるか Where is an Opportunity? • なぜ? どう対応すべき? Why? How can we approach? • Year/Month • MTD / YTD • Maker • Area / Business Unit • Channel • Product Category • Sales Volume • Retail value • Revenue When Share% Value / case Growth, %pts change Who Where What • 全体的にどんな感じ? How is the Overall Performance? • 何が/どこがdriveしている? What / Where is driving it? Dimension Measure Explore Explain
  • 20. 20 Think Benefit from Tableau features Tableauしか出せない Benefit を知っておく LOD calculation Small Multiple More Interaction 続きの問いに答えられる より早くズームインできる Tableau の機能Benefit Less data process workload More flexible calculation / expression Set Action Filter Action Tooltip Parameter Pivot / Union
  • 21. 21 Fast Interaction based on the same info will help drive business 同じものを見て対話することがビジネスを支援する 全体の状況を知る 発見、結論 担当者経営者 データを理解する 理由を探る、 アクションを考える 同じデータから シームレスなレポートを提供 続きの問い 説明 + 提案