DATA Saber Boot Camp: DATA Platform

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設問に対する解答を選択して送信してください。なお、Tableau Server/CloudはAdd-onを含むすべての機能が適用されているものとします。

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ファイル形式のスプレッドシートでデータに関するレポートを作成したときに起こる問題点の内、Data Driven Cultureの浸透を阻害する要因となるものはどれですか

視覚化ができない

データを見ることができない

みんなで同じデータを見る（一元管理する）ことができない

データを集計することができない

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Tableau Server/Cloudを使わず、twbxでレポートを共有したときの問題点として正しいものはどれですか

データを視覚化できない

セルフサービスで分析することができない

データ更新のスケジュール設定ができない

データを一元管理できない

インタラクティブな操作でデータを深堀することができない

機密データ流出のリスクがある

Tableau Server/Cloudの機能に含まれているものはどれですか

データを自動的に更新する

データの流出を防ぐ（セキュリティ）

各コンテンツの利用状況、ユーザーの動向を把握する

データの使用可能者・範囲・用途・権限を設定する（ガバナンス）

Desktopで作成したVizの表示上の全ての機能（見栄えとインタラクション）をDesktopアプリケーションを持たないユーザーにも提供する

ユーザー個別のフィルター条件を記憶してダッシュボードをカスタマイズする（カスタムビュー）

定期的にメールでデータビジュアライゼーションを自分あるいは関係者に送付する（サブスクライブ）

データが一定以上の値を示したときにお知らせを飛ばす（アラート）

データを見た人がコメントしたり所定の相手にメンションする（コラボレーション）

Web上でVizを作成する（Web編集）

Webパーツとして外部Webサービスに埋め込むことができる

モバイル・タブレットなど多様なデバイスに対応する

データの所在や情報を明らかにしてより活用を促す（データカタログ）

ログインした人に応じてそれぞれが見るべきVizを推奨する

Tableau Server/Cloudを使用したときの効果について当てはまるものはどれですか

それぞれが必要なタイミングでデータを使うことができる

必要な人のみにデータの閲覧を可能にする

適切なタイミングに更新され、管理された安全なデータを使用することができる

誰がデータの管理者なのかを容易に確認できる

データのメタデータを、データベースに接続せずに確認できる

データの集計結果やVizの表示結果など、複数人が同じものを見ている場合、リソースを共有することができる

誰かに聞かなくとも、どこからやってきて、どのように加工されたデータを使っているのかがわかる

最新のデータを容易に見ることができるため、データを見て判断する習慣を身に付けられる

なぜセルフサービスで分析ができなければならないのですか

自分の課題や疑問を他者に正確に伝えて分析してもらうのが困難であるから

自分の問いかけに瞬時にデータを通して答えを得るとき、即座に次の問いや解決方法を思い浮かべたり、試したりできるから

人が思考のフローに乗るためには自身の思考や操作に対する瞬時のフィードバックが必要だから

自分の手を動かして初めて理解できる事柄がたくさんあるから

自分自身で判断のための情報を得られないとビジネスの判断が遅れてしまうから

レポートファクトリーとはなんですか

レポート作成を受託する企業のこと

分析結果を求めている「Task」を持っている人が自分でデータを探索することができず、他人に分析やレポーティングを依頼して作ってもらっている状態

レポート作成依頼を受けるメンバーが過剰な依頼数に忙殺され、すぐに分析結果を依頼主に返すことができない状態

依頼からレポート完成までに時間がかかり過ぎて、もはやレポートが完成する頃にはその分析結果が不要になっている状態

データを見ないで判断することによるデメリットは何でしょうか

経験と勘だけでの判断となり、現在の状況に則しているかわからない

人に依存する判断となり、みんなで合意を取ることが難しい

高速に決断を下すことができない

事実と異なった空想での判断に基づいた決定で致命的な判断ミスをしてしまうことがある

データを見て判断することのメリットは何でしょうか

経験と勘をすべて否定することができる

自分の想像だけで話していたことから脱却できる

多くの人にとって納得感があるため、他人と合意しやすい

自分の主観だけでは気づかなかったことに気づくことができる

自動化できるような作業を手作業にすると

忘れられる

面倒がられる

コストがかからない

廃れて、使われなくなる

人により作業の正確さや時間にムラができる

Q10

データをみんなで共有していくためには

IT部門は動いてくれないケースが多く、現場部門が主導して進めるべきである

現場部門はデータのセキュリティなどの考え方に疎く、現場主導を容認すべきではない

現場部門、IT部門双方のコミュニケーションと寄り添いが重要である

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Q11

すべての人がTableau Desktopでドラッグアンドドロップしながらデータを深堀できなければデータドリヴンな組織とはいえませんか

はい

いいえ

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Q12

Visual Analyticsのサイクルで、Creatorが担うべき部分をすべて選んでください

Task

Get Data

Choose visual mapping

View data

Develop insight

Act (Share)

Q13

Visual Analyticsのサイクルで、Explorerが担うべき部分をすべて選んでください

Task

Get data

Choose visual mapping

View data

Develop insight

Act (Share)

Q14

Visual Analyticsのサイクルで、Viewerが担うべき部分をすべて選んでください。

Task

Get data

Choose visual mapping

View data

Develop insight

Act (Share)

Q15

Viewerとはどういう存在ですか？

データを見るだけの人

データを見る知識がなく、簡単な操作しかできない人

データを見る人

データを見て理解した上でAct（施策を打つ）することを主な活動とする人

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Q16

データは頻繁に活用されるとどうなりますか？

データは見られると美しくなる

データは見られるほど複雑になる

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Q17

すべての人がデータを見て理解した上で会話することによる効果はなんでしょうか

ある事実を把握した上で、様々な視点（役割・立場・感性など）から議論を交わし、新しいアイディアを創出することができる

すべての人がData Drivenという言葉を使うようになる

判断の根拠がわかりやすくなり、方針の合意がとりやすくなる

Q18

なぜデータを同じ場所で管理しなければならないのですか

（同じ場所で管理というのは同じデータベースにすべてのデータを置くという意味ではなく、データを使う人が一箇所ですべての必要なデータにアクセスできるような環境のことを指します）

ばらばらに点在したデータをそれぞれが見ている場合、まずお互いの見ているデータが一致していることから確認しなくてはならないから

同じ場所にあるデータを見ていることで、共通の事象を見ていると信頼してお互いに話すことができるから

分析のためのデータを探すことに時間がかかってしまい、Data Driven Cultureの浸透を進める妨げになってしまうから

Q19

「すべての人がデータを活用するプラットフォーム」では…

すべての人が同じレベルのデータに関する技術を持ち、それぞれがVisual Analyticsのサイクルを回している

データリテラシーを持った異なるスキルの人々が、自らの役割に応じて、同じ土台の上で自分が最も力を発揮できる仕事をしている

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Q20 *

あなたは「すべての人がデータを見て理解できる世界」とはどういう姿だと思いますか。あなたが過去に経験した具体的な経験を交えて、目指すべき世界について教えてください

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