Tableauのビジュアルアナリティクスが今後３年、どのように進化していくのか紹介をさせていただきます。

私たちはこのキーノートで５つのエリアにフォーカスして製品のロードマップを紹介します。

まずは、Visual Analyticsから紹介していきます。

私たちは、ソフトウェアの開発において、人がデータの可視化により、質の高い質問・仮説を見つけ出すこと、より深い思考に導くデータの可視化、より大きな問題を解決できることをアナリティクスの目的としています。

3つの方向性で開発を進めています。Tableauが人の思考を助け、次の分析

を示唆するインスタントアナリティクス、時間軸の分析をより容易に行えること、そして分析は自然言語もサポートしていきます。

インスタントアナリティクスはTableauがあなたの思考の先をゆき、次の質問を見つける手助けをしてくれます。

Hover Lineは時間軸に合わせるとすべてのカテゴリの詳細を明記してくれます。

たとえば、2016年Q１からQ3までを選択すれば、その間の成長率、最大値を即座に計算し、描画してくれます。

散布図では、気になる範囲のプロットを囲えば、そのデータの集計結果・サマリーをTableauが選択し自動的に描画してくれます。

プロットされた国を選択すれば、その国を大陸別に見たときのカウント数や、インターネットの利用度、携帯電話の利用度をTableauが描画してくれます。

ツールヒントをみると、Republic, Ceremonial, Asiaを選択することができ、そのほかのプロットをハイライトすることができる。これによって、Singaporeが１つ

の切り口に対してその他の国と比較した際に、どのような位置にいるのかを容易に判断することが可能になります。

クラスター分析では、1つのクラスターがどのような集合体であるかをTableauが自動的に教えてくれます。

これは、2016年に上映された各映画のチケットの売上推移を示しています。

もし、上映日を統一して各映画のチケット販売のスピードを比較する際にはどうすればいいか。

Tableauはワンクリックで時系列を整列し見たい角度を変えることが出来ます。

時系列を揃えることによって、どの映画が最も早いスピードで売り上げたのか知ることが出来ます。

各項目の成長率の起点を整列させ、比較したいときはどうすればいいのか。

ワンクリックで起点を合わせて、成長率の動きを見ることによって、各項目の成長率の比較を容易に行えるようになります。

Tableauは自然言語にも対応していきます。地図情報のマッピングに対して、自らが見たいものを入力すれば、Tableauがそれに対する答えを出してくれます。

Tableauが力を入れる2つ目のエリアがデータエンジンです。

データエンジンは、より高速なデータ分析の実現、より高速なデータの取得、エンタープライズデータのスケールに対して対応していきます。

Hyperは4億件のデータを数秒で集計をかけることが出来ます。

数十億件のデータはどうでしょうか。今回は30億件のデータを利用していますが、こちらも同様にドラッグ&ドロップをして数秒で集計をかけてしまうことが可能です。

Hypeｒはデータ抽出とデータ更新のスピードも格段に上げます。

Hypeｒはリアルタイムにデータ抽出とデータ更新を行います。数百万のレコードを瞬時に加え、リアルタイムにVizに反映します。これはいま現在、データ抽出を行ってITが一晩をかけて、手動で作業していることです。

次はデータマネジメントについて話します。

弊社はデータのガバナンスを効かせる一方で、現場に自由に活用をしてもらうことを同時に実現することをビジョンとしています。

３つの方向性で進めています。正しいデータソースに容易に接続できること、誰にとってもフレキシブルにそれを使用できること、ガバナンスを働かせ、アジャイルなデータモデルを構築することです。

私たちは、いま現時点データソースを選択する際に、どのデータソースが最も正しいものなのか、信頼に値するものかを把握することが難しいです。

グリーンのマークに注目してください。Certifiedとは、正しいデータソースであることを示します。計算式、データ型、データ結合・ブレンディングなどIT

にとっては信頼を担保させることができ、ビジネスサイドも信頼を得たデータをもとに分析することが可能となります。

ワークブック上から、そのデータソースが信頼に値するものかを目視で確認できるようになっています。またユーザーが作成した計算式はどうなるのか。

ユーザーが作成した計算式のデータにはオレンジ色のマークが付き、その計算式が適用されたワークブック全てにそのデータを反映させる事ができます。(Recommended Adding to Data Model )

ユーザーがどのようにデータ及びワークブックを活用しているのかを把握し、社内のデータ活用が進むように改善を進めることは必須です。

これは、あるデータソースの中身を示し、どの列データが使用されているのか、使用されていないのかを把握できます。使用されていないデータはワンクリックで除外することが出来ます。

左にはデータソース、右にはデータソースを活用したワークブックが並びます。左の列データをクリックすれば、そのデータを活用したワークブックが目視でき、そのデータが既存のワークブックにどれくらいの影響力をもっているかを確認できます。

右にはユーザーが作成した計算式のデータが並びます。左はITが正しいデータであることを証明したCertifiedのデータです。ユーザーが作成しとくに使用されているデータを右から左へドラッグ&ドロップで移動して、Certified Dataとして認め、アジャイルにデータモデルを変更できます。

TableauはData Preparation ETLの領域をカバーします。

たとえば、年度が92、93と並んでいるデータがあります。このデータに19を加えて、1992、1993年と1200万レコードのデータを手動で修正することが出来ます。

次は、選択したデータに州コードが数字で並んでいます。

この数字だけでは州を認識できないため、州コードに対応する州の名前が入ったCSVデータを持ってきます。

緑のデータが州コードに対応する州の名前が入ったCSVデータです。州の名前のデータを先程のデータの州コードのデータにドラッグ&ドロップするとその数字に合わせて州の名前に置き換えます。

次に州ごとの人口のデータを見ていきます。

ジョインをしてデータ結合を行うと、赤表示でマッチングしないデータを教えてくれます。それに対して、データ名が異なれば、ダブルクリックで編集してデータ名を整形すれば、不一致のデータをすべて一致させることが可能です。

次はクラウドの領域について紹介をしていきます。クラウドへの移行はお客様によって、多くの選択肢があります。

エクスペディアは社内でMarketo, Salesforceを使用し、Tableau Onlineと併用しSaasアナリティクスの基盤を構築しています。

ネフトリックスは社内のITインフラをすべてAWS上で構築し、Tableau ServerをAWS上で起動させています。

Tableauはお客様の要望にフレキシブルに対応します。いま現在、約5000のお客様がTableau Onlineを活用し、また数千のお客様がMicrosoft Azure, AWS, Goolgle Cloud PlatformでTableau Serverを活用しています。

もちろん、オンプレミスのサーバーもサポートしています。

クラウドは、オンプレミス、クラウド上のすべてのデータ接続の強化、

シンプルにクラウドを活用できるようにすること、クラウドへの展開をフレキシブルにすることの３つにフォーカスしています。

Expediaのように、社内のデータ基盤をクラウドに移行していく企業が増える一方で、もちろん社内のオンプレミスで管理するデータもあります。いま現在、Tableau Onlineと社内のオンプレ環境のデータは抽出を行いますが、Tableauは、すべてのデータに対してライブで接続出来るようになります。

ファイアウォールで保護されたオンプレ環境にセキュアにライブで接続します。

Tableauは多くのクラウドアプリケーションに対応していますが、分析をより自動化し、瞬時に見たい指標を把握できるように進化をします。

TableauはSalesforceのデータに対して、あらかじめ用意されたダッシュボードを選択すると、自動的にテーブルを結合してダッシュボードを作成します。

通常、自らテーブルを結合して分析をスタートしていたものをTableauは秒でダッシュボードの作成の支援をしてくれます。

また、Salesforceのデータだけでなく、Eloquaとのデータリレーションを自動で作成をして、ダッシュボードを作成することも出来ます。

Tableauは来年、このあらかじめ用意されたダッシュボードにSalesforce, Marketo, Eloqua, quickbookに対応します。

TableauはWeb上で出来る機能を増やしています。ユーザーがどこにいてもTableauを自由に活用できる環境の構築を進めています。

Tableau10.0では、Web上でダッシュボードの作成が出来るようになりました。来年までにWeb上で出来ることをDesktopとすべて同等にします。

Evernoteを想像してください。スマートフォン, タブレット, PCがすべてつながり、編集、保存が可能となっています。Tableauもこの世界を実現します。

ネフトリックスのように成長著しく、アジャイルにサーバー環境をスケールアップ、スケールダウンしたい際に、Tableauはお客様のスピードに柔軟に対応します。

Tableau Serverのログイン数を監視し、どれ程のアクセス数があるのか、予測機

能を使っていつキャパシティを越えてしまうのかを把握し、サーバー環境の最適化を遅らせることなく実行することが可能です。

お客様にTableauをフレキシブルに活用していただくために、ひとつ欠けているものがあります。

Linux です。 Tableau ServerはLinux Serverに対応します。

最後に、Collaborationの機能を紹介します。

コムキャストは約１万人の社員がTableauのダッシュボードを見て、協業し日々の活動を行っています。分析のカルチャーを社内で定着させるためにコラボレーションの領域にTableauは力を入れています。

Tableauの分析はアルゴリズムに対応し分析の支援をします。

選択したデータフィールドに基づき、サーバー上にある分析、自らの役職からTableauが複数のダッシュボードのレコメンドを行ってくれます。

データ結合も同様です。Tableauが選択したメタデータに基づき、結合のレコメンデーションを行ってくれます。これは分析の工数や結合の信頼性を担保します。

Tableauは分析のコラボレーションを強化します。ディスカッションモードを選択し、特定の人物に向けてコメントを送る、そのコメントをメールで自動的に通知し、社内で協業することを支援します。

( to Elissa…)

データをリアルタイムに可視化し、もし異常値が出ていたとしたら、明日の朝にそれを知ることは致命的です。Tableauは異常値が発生した「今」を伝えてくれるようになります。

アラートの機能です。12,000を超えた際にはメールで通知を送るように、ワンクリックで設定をして、常に危険をTableauが教えてくれます。

このように。次に、新しい機能であるメトリックスを紹介します。もしあなたが見なければならないワークブックが多くあったとしたら・・・すべてを閲覧して把握することは煩雑です。

各ワークブックからワンクリックで見たいメトリックスを作成して、異なるワークブックから作成したメトリックスを１枚のダッシュボードにまとめて見ることが出来ます。

携帯からすべてのまとめたメトリックスを閲覧すれば、ばらばらに散らばった重要な指標を逃すことはなくなります。

自らが見るべきワークブックをワンページ上で管理することも可能です。

チームでの共有スペースを用意し、そこでチームのワークブックをすべて管理することもできます。

今後3年間のロードマップを紹介しました。次は、エンジニアによる直近の製品機能のアップデートを紹介します。ありがとうございました。