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第3回『Qlikテクニカルユーザ会』開催レポート

Qlikテクニカルユーザ会

Qlik製品の技術的なTipsやノウハウを共有する「Qlikテクニカルユーザ会」も、今回で3回目を迎えました。

 1回目:効果的な可視化とは?
 2回目:データロード&データマネジメント

いよいよ「データ分析」がテーマとなり、この開催を待たれていた方も多かったかと思います。過去2回の開催では定員を超えるご応募をいただいていましたので、今回からはアシスト本社でもっとも大きなセミナールームを会場に、70名のユーザーの皆さまにお集まりいただきました。

このレポートでは、ユーザ会の様子をダイジェストでお伝えします。
当日配布した資料の抜粋版もダウンロードしていただけますので、ぜひご覧ください。

当日のテキストをお読みいただけます!

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第3回目のテーマは「データ分析」

今回も3時間みっちりの講義形式です。まずは、ご参加者への質問からスタートしました。
「皆さまの中で、分析を主業務としている方は?」とお聞きしたところ、挙手されたのはわずか1割ほど。続いて「Qlik製品をデータ分析に利用されている方は?」という質問にも同数の方が挙手。最後に「データ分析が課題になっている企業の方は?」という問いかけには、ほぼ全員の方が手を挙げられました。

実はこの結果は、Qlik製品を導入されているお客様に共通して見られる傾向とも一致します。
ビジュアライゼーションにすぐれた特長を活かして、複数のデータソースを組み合わせて可視化したり、あらゆる角度から探索してその結果を「抽出する」という使い方は、Qlik製品ならではの鉄板ともいえる便利な利用法なのですが、そこから先の分析に進んでいますか?とお聞きすると、「これから」と答えるお客様が多くいらっしゃいます。

分析というと、「まずは専門書で勉強しないと・・・」「特別なスキルが必要」と敷居を上げてしまい、最初の一歩をためらわれてませんか?もしその思い込みで分析に着手できていないとしたら、データから得られるはずのインサイトを見逃してしまったり、ビジネスチャンスをロスしているかもしれません!今回のユーザ会では、難しそうという先入観をまずは払拭して、分析へのドアを開くきっかけを共有できればという思いからこのテーマを取り上げました。

会場風景

分析とは「分けること」。チームで取り組むこともポイント

「分析」の語源をご存知でしょうか?分析とは、斧で木を割ることだそうです。「Analysis」をひもといても、全体を分解する、バラバラに分けるという意味があるそうです。つまり、分析の基本は「分けること」。ここをスタート地点にすれば、分析に対するハードルはぐっと下がるのではないでしょうか。

分析にはもうひとつ、取り組み方のポイントがあります。
これはセルフサービスBIの傾向とも言い換えられますが、1人で何でもできてしまう利点が転じて、Qlik製品の開発にたずさわる方が1人で何でも出来すぎてしまったり、何でもできることを目指してしまいがちな傾向があります。

スーパーマンになろうとすると、身につけるスキルレベルも範囲も果てなく広がってしまいます。分析を1人で担おうとするのではなく、ビジネス(現場業務の理解と実行に強い)、データサイエンス(統計解析や分析の知識と手腕をもつ)、データエンジニアリング(IT全般に強い)などそれぞれの強みに長けたメンバーが集まり、チームで解決するスキームの構築も大切です。チームで取り組むと、分析に多様性を持たせられ、集合知がはたらく環境の活性化にもつながります。

テキストから抜粋してご紹介!データ分析で押さえておくべきポイントとは?

当日は、講師が作成したオリジナルのテキストに沿って、データ分析のステップを解説しました。その中から、いくつかピックアップしてご紹介します。

データ分析のステップ

分析の進め方は3つのステップに分けられます。ゴールの設定→仮説の立案→アクションのステップごとに、必要なタスクを確認してみましょう。

分析ありきでスタートするのではなく、何が目的なのかを事前に設定し、共有することが重要です。


散布図

散布図を使われているお客様は意外なほどに少ないのですが、散布図こそもっとも手軽に分析の第一歩をふみだせる手段です。

2つの変数がどう関係しているかがわかりますし、Qlikの場合は色や大きさでも表現できるため、最大4つの変数を1つのオブジェクトで可視化できます。おススメのチャートですので、ぜひ使ってみてください。


分析手法

分析には多数の手法がありますが、データの性質や業務に応じて利用できる手法はある程度決まっています。キーワードを手がかりに、候補となる手法をピックアップしチャレンジしてみましょう。

(分析手法の一例)
 重回帰分析 : 予測やデータ構造の表現
 時系列分析 : 季節性の予測
 決定木分析 : 変動要因の把握

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Qlik製品で、連想技術をベースにした分析にチャレンジ!

分析の目的は、分析ではありません。ビジネスの課題を明確にし、解決や改善に向けてアクションし続けられるように、そのサイクルをまわすエンジンとして機能するのが分析です。

講義のなかで、1人のスーパーマンになるのではなく1つのチームとして取り組む大切さをお伝えしましたが、仮説やアイデアを出し合ったり、分析結果を読み解きながら業務に落とし込むプロセスなど、個人ワークではなく企業(エンタープライズ)の取り組みを支えるプラットフォームとしての活用は、Qlik製品が目指すコンセプトとも一致します。

Qlik製品は、多様な分析手法に対応できる機能と表現力を兼ね備えていますし、何より連想技術をベースにしたQlik製品ならではの分析ができますから、データを見ることの面白さや重要性を実感されている皆さまにはぜひチャレンジいただきたいと思います。

講師からのメッセージ、ユーザ様からのコメント

【ご参加されたお客様からのコメント・ご感想】 ※抜粋してご紹介します。

  • 日頃の業務をあらためて見直す機会になりました。現在は導入直後のため集計結果を見ることが多いですが、今後は散布図などにも取り組んでみようとモチベーションが上がりました。(IT、Qlikご利用歴直近6ヶ月以内)
  • Rとの連携は知っていましたが、具体的な利用方法がわかり勉強になりました。最近BIの改修が止まっていたので、非常にいい刺激を受けました。(製造、Qlikご利用歴1年以内)
  • テクニカルな内容にフォーカスしていて参考になりました。Qlik製品の画面を開発しながら、このデータはもっと別のオブジェクトで表現したほうがよいのではと考えることも多くあります。今後は、他社での分析事例を具体的に聞ける場をぜひ設けていただきたいです。(製造、Qlikご利用歴1~2年)
  • Qlik製品に限らず、データ分析の流れがわかり大変勉強になりました。今後は、導入時、要件定義、設計、開発、テスト、運用の全体の流れを実習形式で学びたいです。RやPythonとの連携、多変量解析についても実習を希望します。(出版、Qlikご利用歴1年以内)
  • 関数の紹介がとても参考になりました。関数大全を活用していますが、講義で具体例を挙げてもらえるとやはりわかりやすいですね。(サービス、Qlikご利用歴1~2年)
  • 見える化ができた後、それをどうビジネスにつなげていくか、ビジネスにつながるような見える化とはどういうものかを突き詰めて考えることが最も大切だと改めて感じました。(製造、Qlikご利用歴3年以上)

【講師からのメッセージ】

講師:松山晋ノ助
株式会社アシスト
情報基盤技術統括部

これまでのテーマと比較すると、今回はお客様のスキルや分析についてのご経験や理解度によってご感想に差が出るだろう、という前提で開催しました。初めて知ることが多かった方から、物足りなさを感じられた方まで様々だったと思いますが、アンケートからは多くのお客様が、「分析に取り組まなければならない」けれども、「なかなか取り組めていない」ということがわかりました。

アンケートでは、当日ご紹介したグラフを「さっそく使ってみます!」という声も多く寄せられましたので、分析に対する「難しい」「専門的」といった先入観を払拭し、分析がもたらす多くのメリットや可能性に目を向けていただく機会になりましたら幸いです。

次回のテーマについてリクエストを募りましたところ、もっと具体的な方法や事例を知りたい、というお声も多かったので、ユーザの皆さまの「欲しい内容」に近づけるように次回以降も開催していきます!

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【開催済み】第1回、第2回の資料もダウンロードできます!

Qlikによる可視化のポイント

●「データの可視化」に役立つ基礎知識とTipsをまとめた入門書。
●分析アプリケーションの開発に携わられる方におすすめです。
●可視化のステップ、可視化の表現方法、データの値の理解などについて解説しています。

Qlikによる可視化のポイントをダウンロード

約1.5MB

※本資料は、第1回テクニカルユーザ会のテキスト抜粋版となります。

Qlikによるデータロード&データマネジメント

●Qlik製品による「データマネジメント」とは?
●データフローの描き方、qvdファイルの正しい活用方法
●今すぐ使える!アプリケーションチューニングの記述例
●Qlik製品のアプリケーション開発、データマネジメントに携わられる方におすすめです。

Qlikによるデータロード&マネジメントをダウンロード

約1.9MB

※本資料は、第2回テクニカルユーザ会のテキスト抜粋版となります。


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