データ可視化の意義とダッシュボードの設計

元々は以下のページにひとまとめだったのですが、より上流の部分を切り出したのが本ページ、ツール系で束ねたのが以下のページ、という感じです。

データ可視化の意義について私が良いなと思う記事を最初に挙げておきます（本業で書いてるので、そのコピペになるのは断然避けたいのもありww）。本当はSoE (System of Engagement) vs SoR (System of Records) みたいな議論もしたいけど、とりあえずリンク切れした記事の差し替えまでに。

データサイエンスをビジネスに実装するにあたってダッシュボード、データの可視化は不可欠である。
一方で、話を分かりやすくするために極端に言うが、データ可視化、BIツールのみで済む世界にデータサイエンティストやコンサルタントは不要である。BIツールさえ使いこなせればスーパー・データサイエンティストだと宣う自称DXファームのコンサルもどきには理解できないだろうが。

この段階で大変なのは全社に散在するデータを部署を跨いて持ってくること、使えるように加工する（俗にETL）であり、それらは旧来のDB屋さんでできる。わざわざ単価の高い人を連れてくる必要はない。そのあたりの理解ができない某ITベンダは「データの話だからー」とデータサイエンティストの募集をかけて、雇ったデータサイエンティストにデータ基盤の整備をさせているという、新たに来たデータサイエンティスト、元からいるDB屋さんともに気持ちを腐らせているとか。。。

ダッシュボードの設計

エンジニアリング的なところはIT屋さんに任せるにしても、顧客の要件を整理してダッシュボードを設計するところまでは、データ利活用をコアスキルとしたコンサルタントというスタンスであれば考えなくてはいけない。
とカッコよく言うのは良いものの、まだまだデータエンジニアとデータサイエンティスの違いもわからんIT屋さんあがりがいて、この手の仕事を押し付けられるという話でもある。。。

ダッシュボードを見ながら意思決定する会議体とは何かから検討を開始し、何を判断するために何を見たいのかを設計していくのが良くやる手順だが、書き下すのがメンドクサイなーとおもってたらデジ庁がガイドラインを出してた。

ありがたいので次からこれを使おう。というかこれを掲載するスペースが欲しくて冒頭にあげたページから本ページを分離したくらいでww
最後に関係ないけどわかりやすい可視化の事例www

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