【イベントレポート】Unyoo.jp Online道場 Vol.2「ダッシュボード構築に欠かせないデータの取り方・つなぎ方のいろは(入門編)」~Q&A~


Unyoo.jpでは、2020年5月22日に、ウェビナー「ダッシュボード構築に欠かせないデータの取り方・つなぎ方のいろは(入門編)」を開催しました。


※イベントレポートはこちら:

ダッシュボードをいざ構築しようと思っても、データの取得方法や結合方法でつまずかれている方は多いのではないでしょうか。イメージ通りのビジュアライズをするために...


今回は入門編と銘打っていたこともあり初歩的な質問も多かったのですが、中には応用的なものも見受けられました。事前に参加者を対象に募集していた質問に加え、イベント開催当日もたくさんの質問が寄せられました。質問をくださった皆さま、ありがとうございました。


本記事では、当日お答えできなかった分も含め、いただいた質問をテーマごとに分類し、Q&A形式で回答しています。ヒントとなるような記事も多数盛り込み、エッセンスの詰まった内容となっています。本記事が、皆さんが普段抱えているデータにまつわる疑問を解決するための参考になれば幸いです。


※編集の都合上質問の意味が重複するものに関しては一つにまとめています。
※監修:アタラ合同会社 海生怜、宮崎夏樹


目次

・前提編
・データ設計編
・ダッシュボード活用編

 





【前提編】


Q: データ統合に向けた基本的なプロセスはありますか?

基本的には、下図の上から下に流れていくイメージでロードマップを引きます。その際に重要なのは、ビジネス課題を整理すること。「ダッシュボードを使えばデータドリブンにいろいろできる」程度の認識では、導入したシステムが使われずいわゆる「塩漬け」状態になってしまいます。それを防ぐためには、本質的なビジネス課題の解決のためのツールとしてダッシュボードを活用する必要があり、その前提としてのビジネス課題の整理は必須です。






Q: 将来ダッシュボードを導入するために、どのようにデータを整理しておく必要がありますか?

前述したようにビジネス課題を整理した後は、課題解決のためにモニタリングするべきデータを特定し、どのように取得するのかを整理して初めて可視化のステップに移れます。しかし、ダッシュボードツールを使い始めてすぐは「とりあえず可視化してみよう」と思いがち。使い方に慣れる意味ではよいですが、社内に定着化させるためには、課題解決のためにどのようなデータが必要かという視点でデータの取得元および項目を整理しておく必要があります。




【データ設計編】


Q: 費用を抑えたデータ統合の方法はありますか?

そもそも、データを連携しづらいシステムを選定しないのがベターです。いくら初期費用が安いツールであっても、のちのちシステム開発費や人件費がかかるようでは本末転倒。また、BIシステム導入の際は自社がつなぎたいデータは取得できるか、データ連携は容易か否かを先に調査するのもよいでしょう。特に初期プロジェクトで連携予定なシステムや基幹システムへの連携方法の確認は重要です。ちなみにアタラ合同会社では、「データ連携できないシステムは使わない」という社内ルールを設けています。すでにツールを導入している場合は、こうしたルールを設けるのも一つの手です。


Q: API非対応のデータをダッシュボードにつなぐにはどうすればよいですか?

API非対応のデータをつなぐ必要がある場合は、自身で手を動かしてデータを取得できる手段を講じる必要があります。もしくは、コストはかかりますが、工数分がペイするなら連携させるためのシステムを自社開発するのも手です。


Q: ダッシュボードを設計するにあたり、SQLを勉強する必要はありますか?その場合、どのように学べばよいでしょうか?

BIシステムによっては、直感的なGUIベースでSQLを記述しなくても、データの整形が可能な機能を有しているのもあります。ただし、多くの場合、SQLがベースとなっているので知識を持っていればより効率的に処理を構築することや複雑な処理の構築が可能となります。


勉強したい方はこうした書籍も参考になりますが、結局は実際に触ってみて、試行錯誤することが一番の学びになります。





【ダッシュボード活用編】

Q: ダッシュボードとエクセル、広告プラットフォームの管理画面などとのすみ分けはどのように行っていますか?

アタラ合同会社では、基本的に社内においてはDomoを活用しています。社内ミーティングでの定量的な情報の共有にもクラウド上のダッシュボードを活用しています。社内でのレポ―ティングにエクセルが使われることはほぼなく、小規模かつアドホックな集計結果を共有したい場合にのみエクセルを使っています。


エクセルは多機能で便利ですが、大量のデータ内のインサイトを瞬時に判断するといった使い方には向いていません。また、別々のデータ同士をつなげて集約してみるといった分析はダッシュボードの方が行いやすいです。発見、アクション、決断、判断を軸にデータを収集する場合は、やはりBIシステムを活用するのが適しています。


Q: GoogleデータポータルでGoogleアナリティクスデータを取得しています。機械学習でPV数やUU数レベルの指標を予測するにあたってのTipsはありますか?

ビジネス課題を読み解き、因果関係のありそうな指標を類推して連携させてみると、新たな気付きがあるかもしれません。気象データや交通量データなどの事業外のデータもよいのではないでしょうか。また、Google Cloud JapanからBigQuery MLとAutoML Tablesを使ってGoogleアナリティクスのデータからコンバージョンの予測を出す方法も紹介されているので、こういったページも参考になります。



※参考:

現代のマーケティングでは消費者を理解し、より良い顧客体験を提供するため、市場に関するデータをビジネスに活用することが重要な課題となってきました。この回ではマ...


Q: Googleデータポータルに、スピードメーターのような予実管理のテンプレートはありますか?

現在のところ、グラフの選択肢にスピードメーターのようなグラフ(サーモメーター)の表示はありません。





入門編である今回は、そもそもデータを取得するにあたっての「お作法」の部分にフォーカスして汎用的なノウハウを紹介してきました。今後、より実践的な中級編も開催予定なので、ぜひお楽しみに。


また、「BCP策定」に焦点を当てたダッシュボードの作り方や、取得すべきデータについて紹介する「Unyoo.jp Online道場Vol.3 これからの企業が押さえておくべき、BCP策定のためのダッシュボードとは」は、6月12日に実施予定です。こちらはまだ参加者募集中なので、興味のある方はぜひご登録をお願いします!



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