Data Rock starの皆様、
お蔭さまで2017年9月11日月曜日より新オフィスにて業務を開始出来ております。これもひとえに皆様のお引き立ての賜物と社員一同感謝しております。
新オフィスオープニングに合わせて弊社CEOのアダム・セリプスキーが来日しております。コミュニティ―活動にご参加いただいているお客様・パートナー様を
お呼びして、ランチョンイベントを開催いたしましたので、ここに報告いたします。頂いたフィードバックに関しては、皆様と一緒にコミュニティ運営に活かして
いければと考えております。今後ともよろしくお願いいたします。
■概要
1. 開催日時
・ 9月14日木曜日 12:30 – 15:30 （ 受付開始 12:15 ）
2. 開催場所（新オフィス）
・ 〒104-0061 東京都中央区銀座 6-10-1 GINZA SIX 11F
3. 当日の内容
・ 12:30-13:30 オフィスツアー＆ランチ&ネットワーキング（昼食はご用意します）
・ 13:30-14:30 ディスカッション「Tableauコミュニティー活動の進化に向けて」
・ 14:30-15:00 Meet with アダム・セリプスキー＆QA
■詳細
①ディスカッション内容詳細
コミュニティーの役立っているところ、いいところ
- 事例が聞ける
- バグの共有ができる
- 最新機能のキャッチアップが出来る
- 他社ソフトとの比較や使い分けの情報も得られる
- ユーザーの熱量がすごい
- USには劣るがWebコンテンツが増えてきている（Community、Blog、SNS等）
- ユーザー会著の書籍出版
- 同じ課題感の人と会話をしている中で問題点を整理できる
コニュニティーの課題、改善事項
- コミュニティサイトが使いづらい
- 通知がスパム扱いされる
- 新しい人が混ざりづらい雰囲気
- 名札・プロフィールカードを作る
- LOD、ETL、Visualなどなどテーマごとに情報交換する場
- イベントやコミュニティの存在の認知方法に伸びしろがある
- モチベーション問題
- 新入社員や学生を巻き込む→リクルーティングに繋げる
- 回数が少ない
- ライブ感が欲しい（Viz Contestのようなインタラクティブコンテンツ）
- （参加できなかった人にも）資料を共有してほしい
- DHWやETLといった周辺領域を扱う場がない
他のユーザー会との違い
- JAWSではConference（On Tour）の前夜祭がある
- カジュアルでクイックなLightning Talk
- S社より明るい
コミュニティーへの要望事項
- ユーザーの聞きたいことを吸い上げてマッチングする仕組みが欲しい（クエスタント・Survey Monkey）
- 新規ユーザーが入りやすいようにレベルを分けて分科会を開催
- 予算確保の方法や見積もりの取り方のノウハウを聞きたい
- もっと技術的にディープな内容の共有会が欲しい（ハードコアUser会）
- 「○○さんを助ける会」のようなものを企画してほしい
- 特定の人物をピックアップ
- その人の課題を一緒に解決しようと試みる
- その中で得られたノウハウを共有
- オフレコで（機密情報を含めた）情報交換を出来る機会を設けたい
- Customer Showcaseのような機会
- より小規模なユーザー会
- 運営メンバーがモチベーションを持てる（GiveだけでなくTakeできる）ような仕組みが必要
- PBI vs QV vs Tableauのような他流試合が見たい
- ユーザー同士だけでなく、本国の技術者や学生との交流の場を作ってほしい
②Adam SkipskyとのQA内容
Q： HR Tech領域でコンサルを行っていてHR領域でのデータ活用について知りたい。HR領域でどのようにTableauを活用をしている？
A：Tableauの中でも一番のヘビーユーザーはHR。カンファレンスのセッションでも一番人気だった。HR発信で他部門へスキルを広げている。
Q：ユーザー会について。米国に比べ日本は規模や情熱で後れを取っているが、どのように盛り上げてるか聞きたい。
A：サイズの大小はあれど、遅れを取っているとは思っていない。より多くのユーザーを増やすことで、コミュニティを広げていき、そこからのフィードバックを踏まえ製品開発に活かす。女子会のようなグループや、フォーラム、チャットグループなど、お互いにサポートしあう為の仕組みは応援したい。
Q：可視化ツールとして始まったTableauがETLなどに手を広げているのに驚いている。なぜ領域を広げている？また、今後はどう広げる？
A：お客様のご要望に応えた結果。ビジュアライゼーションツールではなく、最近は企業におけるプラットフォームを開発している。ただ、あくまで使うユーザー様を中心に考えている。例えば、「データ分析にかかる時間の70％はデータ準備にかかっている」といったお客様の課題を解決するためのソリューションがMaestro。これがあれば、色々なベンダーとやり取りをしたり、難しい使用方法を覚える必要がない。
Q：データの民主化について。いかにSQL等のスキルが無い非エンジニアに展開していく？
A：より多くのWhitepaperなどのリソースを充実させていく。企業内で例えば1万人以上が使うとなった場合に、どのようにすればTableauにアクセスできる人を増やせるかは我々にとっても課題。幾つかの施策がある。機会学習などを活用することで、データサイエンスのスキルが無くても必要な情報を得ることが出来る仕組みを作っている。NLPもその一つで、多くの人がデータと簡単に「会話」できるようにする。ただ、もちろんアナリスト向けの深い分析用の機能も同時に開発をしてくつもり。
