「データドリブンな文化」を構築するためのTableau Blueprint

~Tableauの「アジャイル性」を維持するためのデータ品質とガバナンス向上

多くの企業が、素晴らしい体験を顧客に提供することを目標としています。顧客が素晴らしい体験をすれば、リピート客になる可能性は高くなります。また、​サブスクリプション経済で言えば、サブスクリプションを継続する可能性が高くなります。では、企業はこうした顧客体験を創造して改善するために、どのような努力を行っているのでしょうか?

企業は、データドリブンの必要性に気づいています。「顧客の購買データや利用データを分析して、ビジネスの方向性を決めればよいのではないか?」と考えています。経営幹部たちは、今日のビジネスの答えと洞察を、今日手に入れたいと思っています。答えはデータの中にあり、できる限り多くのデータをかき集めて、スプレッドシートを作り始めます。

しかし問題は、スプレッドシートはどんどん大きくなり、やがて理解不能になってしまうことです。​そこで登場するのが、Tableauです。Tableauがあれば、データをすばやく分解して分析することができます。これでようやく経営幹部が必要とするデータドリブンな洞察がすべて揃い、新しい顧客攻略法を実装できるはずです・・・

​Tableau Blueprint:データドリブンな文化を構築するための方法論

​データ分析ソリューションはどれもよくできています。​しかし、今や12か月~18か月サイクルで企業データが倍になるような時代です。多くの企業がクラウドへ移行し、IoTがデータの生成をさらに後押しています。
また、データへのアクセスを希望するユーザー数も着実に増えているため、作成されるデータも急増します。それによって、数多くの新たな課題が生まれるのでます。​まず、ユーザーが利用できるデータセットが多くなれば、ユーザーが求める適切な洞察を導き出すための関連性と信頼性の高いデータを見つけるのが非常に困難になります。

​たとえデータを見つけたとしても、そのデータにどのようにアクセスして、どのように分析に利用すればよいのでしょうか?​財務データなどの特権的なデータの場合はどうでしょう。財務データを分析できれば、顧客満足度の向上に役立ちますが、データの機密性を考えれば、何らかのコンプライアンスとデータガバナンスを設定して、適正なユーザーのみがアクセスできるようにしなければなりません。

​そこで登場するのが、Tableau Blueprintです。これは、Tableauの方法論であり、企業がデータドリブンな文化を適用して浸透させるためのガイドラインとして推奨されています。​Tableau Blueprintの中核となるのは、データの信頼性を高めてガバナンスを適用するという考えです。私たちの多くは、​「粗悪なデータを入れれば、粗悪なデータが返ってくる」という格言を知っています。もしも、Tableauのダッシュボードが粗悪なデータから作られていたとしたら、そこから得られるデータドリブンな洞察を信頼できるはずがありません。

​Tableauのデータの信頼性を高めるための7つの要素

​データ管理のリーダーであるインフォマティカは、長年Tableauと提携してきました。​またインフォマティカは、Tableauのユーザー企業がTableau Blueprintの多くの側面を実装して適用できるように支援しています。​インフォマティカは、優れた顧客体験を創造できるように、次の7つの分野でTableauのユーザー企業を支援します。

  • データの探索:ユーザーが欲しいデータを簡単に見つけることができる
  • データのクレンジング:データ品質を改善してデータの信頼性を高める
  • データセキュリティ:機密リスクの高いデータを保護する
  • ​マスターデータ管理:データの重複や競合をなくしてマスター化する
  • ​データガバナンス:データの利用を追跡して監視する
  • ​データの民主化:適切なユーザーが、信頼できる管理されたデータを簡単に利用できる
  • ​データの投入:データをTableauに投入する

データを活用することで洞察を手に入れて、顧客体験を改善するための方法をお探しなら、インフォマティカにお問合せください。

関連資料

電子ブック:セルフサービスによるアナリティクス活用のためのガバナンス戦略 ~ インフォマティカのクラウドデータ統合を介して安全かつセキュアなデータをTableauで活用する


本ブログは11月6日のDoug LouieによるDoes Your Data Management Help Deliver Great Customer Experience?の翻訳です。