-
Be the first to like this
Upcoming SlideShare
リクルートが実践で学んできた“セルフBI”推進に求められる3つの要素
- 1. リクルートが実践で学んできた ”セルフBI”推進に求められる3つの要素
- 2. 前田 圭一郎 Keiichiro Maeda 株式会社リクルートテクノロジーズ 執行役員 ビッグデータ部 IDポイント部 エグゼクティブマネジャー Corporate Executive Officer (Big Data, ID Point)
- 3. HRVerticalSupport Big Data About Recruit Technologies
- 4. over 200 brands BrandCategory Job Housing Travel Dining Beauty / Fashion Used Cars Bridal/Maternity/Baby Education Online Shopping Local Information Others About Recruit
- 5. ボトムアップ文化の功罪 現場が 継続的に 工夫
- 6. ボトムアップ文化の功罪 亜種が どんどん 生まれる
- 7. ビッグデータ化の加速 ツールの限界 処理性能の限界
- 8. ＢＩツールへの期待 現場の データ活用 Big Data への対応
- 9. ＢＩツールへの期待 現場の データ活用 Big Data への対応
- 10. 導入すれば それだけでセルフBIは うまくいくでしょうか？
- 11. セルフＢＩ推進に求められる３つの要素 セルフ BI推進 ヒト データ 場
- 12. その１「ヒト」 セルフ BI推進 ヒト データ 場
- 13. HRVerticalSupport About Recruit Lifestyle
- 14. こちらをご覧ください
- 15. Before（Tableauマスター＠システム部門） システム部門 ユーザー部門 ビジネススピードに追随できない
- 16. システム部門 ユーザー部門 各組織での自走化が加速する After（Tableauマスター＠ユーザー部門）
- 17. システム部門 ユーザー部門 After（Tableauマスター＠ユーザー部門） 組織間を超えた情報共有も進む
- 18. セルフ BI推進 ヒト データ 場 その２「データ」
- 19. こちらをご覧ください
- 20. Before1（複数データソースから切り貼り） ＋ = ＋ = ＋ = 再現が困難。信頼性の低下も
- 21. Before2（ツールを導入するだけ） 使えるのは一部ユーザーのみ select … join … group by … ♪
- 22. After（巨大な “一枚表” を日次で最新化） 全ユーザーの分析が容易に ♪ ♪ ♪
- 23. セルフ BI推進 ヒト データ 場 その３「場」
- 24. こちらをご覧ください
- 25. その３「場」 ユーザー会
- 26. その３「場」 スキル の伝授
- 27. その３「場」 ナレッジ の共有
- 28. セルフＢＩ推進に求められる３つの要素 セルフ BI推進 ヒト データ 場 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会
- 29. たとえてみるなら セルフ BI推進 ヒト データ 場 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会 「道具」に加えて それを使いこなせる 「ヒト」 「素材」だけではなく 「食材」 「レシピ」を 「仲間」と共有 豊かな食事
- 30. 道具さえ渡せば何とかなると 思っていませんか？
- 31. 素材をそのまま渡していたりしませんか？
- 32. レパートリーが増えず 悩んでいませんか？
- 33. セルフＢＩ推進に求められる３つの要素 セルフ BI推進 ヒト データ 場 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会
- 34. セルフＢＩ推進に求められる３つの要素 セルフ BI推進 ヒト データ 場 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会
- 35. ユーザー会についてもう少し詳細を… セルフ BI推進 ヒト データ 場 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会
- 36. 自己紹介 清水 隆介（しみず りゅうすけ） 株式会社 リクルートテクノロジーズ ビッグデータ部 BI・DWH担当 Recruit Tableauユーザー会 会長
- 37. ユーザー会活動内容 ユーザー会での 事例共有 勉強会での 基礎教育
- 38. Recruit Tableauユーザー会 ユーザー会では具体的な事例共有
- 39. Recruit Tableau勉強会 １年間で１６回の勉強会を開催 延べ７００名以上が参加
- 40. Tableau教育とレベルアップ 基礎教育 相談窓口 マスター への道 勉強会 Tableau Doctor 独自の 認定試験
- 41. ポータルサイトと運営メンバー その他にも、ポータルサイト運営！！
- 42. ２つの顔を生かしニーズを吸い上げる 悩み相談 サービス提供 サーバーの 運用はどう すれば モニタリング に効果的なレ ポートは データが 複雑で サーバー運用 BIコンサルティング データマネジメント 会長 ユーザー システム部門
- 43. ユーザー会メソッド 会長 ユーザー会
- 44. データの整備についてもう少し事例を… セルフ BI推進 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会
- 45. META LOOKING(通称メタキン)
- 46. META LOOKING(通称メタキン) メタデータ（定義情報）を自動で収集・公開。 「データの在り処を発見し、意味を知る」ツール。 自動 自動 コメント 入力 参照 2014.9 リリース！
- 47. 利用例）コード値の意味を調べる このテーブルの コード値 何を表している？ 分析ユーザー テーブル定義書（ファイル） DWH 実データの検索結果 Select * from XX limit 100 Select * from YY limit 100 Select * from ZZ limit 100 ・・・ 開発者 調査するので お待ちください × メタキンで 検索すれば すぐにわかる 分析ユーザー META LOOKING ♪ 検索
- 48. Tableau Community
- 49. ×
Be the first to comment