市民データサイエンティストから市民データスチュワードへ

*これは、[CoEnterprise](https://www.coenterprise.com/)の友人からのブログ記事です。CoEnterprise社は、ニューヨーク市に本社を置く、B2Bソフトウェアおよびプロフェッショナル・サービス企業です（多くの受賞歴を持っています）。TableauおよびSnowflakeのプレミアパートナーとして、CoEnterpriseはサプライチェーンとビジネス分析のソリューションとサービスを提供し、企業がより迅速でスマートなビジネス上の意思決定を行えるよう支援しています。*

<br>

予測分析は、もはやデジタルラボに隠れているデータサイエンティストの独占的な領域ではありません。 [機械学習（ML）ツールとアプローチのアクセシビリティーを広げる必要性](https://blog.dataiku.com/scaling-ai-with-non-experts)により、これらのツールを使用できる役割の数は大幅に増加しました。私たちは、[市民データサイエンス](https://blog.dataiku.com/moving-toward-a-citizen-data-science-model)の誕生と普及を目の当たりにしてきました。

この状況はエキサイティングですが、同時に、[新たな機会や課題も](https://blog.dataiku.com/the-future-of-data-scientists-in-a-world-of-automl)生じました。今や多くの組織はデータの民主化に奮闘しています。マーケター、ビジネスアナリスト、データエンジニアの役割は拡大し、彼らをサポートし、連携するためのツールが必要になっています。 

他のプラットフォームと相互運用できるツールがなければ、未来の成功は実に限られたものとなってしまうでしょう。信頼性、協力しての探索、リアルタイムのアラート、直感的な可視化などの必要性がとくに際立っています。そして、それは実装されつつあります。


## では、何がこの民主化されたエコシステムを可能にしたのでしょうか？

[Tableau Conference 2021のWebセミナー（英語。オンデマンドでご視聴いただけます）](https://www.brighttalk.com/webcast/17108/530778?utm_source=Dataiku&utm_medium=brighttalk&utm_campaign=530778)で、TableauのプレミアパートナーのCoEnterpriseとDataikuは、これらの喫緊の問題を解決するエンドツーエンドのソリューションに注目しています。大手通信会社の顧客解約問題を題材に、市民データサイエンティスト、マーケティングアナリスト、ビジネスアナリストが、どのように実世界のモデルを作成し、可視化し、行動するのかを実演しました。

Dataikuが、解約予測モデルの作成、学習、スケジューリング、デプロイメントのためのコラボレーション環境をどのように構築しているかご覧いただけます。特徴量の処理と削減、そして複数のMLモデルのスコアリングについて、ステップバイステップで実演しました。 

Dataikuの機械学習のためのビジュアルインターフェースと、コーダーのためのデータサイエンスノートブックを通じて、これがどのように行われるかご覧いただけます。ガバナンス機能と、Wikiドキュメントやインタラクティブなコメント付けなどのコラボレーション機能により、包括的でドキュメント化された信頼性の高いソリューションを実現できます。多くの企業が、効果のないデータサイエンスへの投資によるストレスを感じている中、Dataikuのようなツールは、作成されたモデルの一貫したガバナンス、観測性、監視を提供することで、これらの限界を完全に覆しているのです。さらに、[DataikuはTableauと連携](https://www.dataiku.com/partners/tableau/)し、モデルのアウトプットを可視化できるようになりました。

このような技術の緊密な結合の一例が、DataikuとTableauの柔軟な連携です。データは、可視化され、質問され、議論される必要があります。また、モデルの監視や検証も必要です。アナリストは、直感的に選択し、それを検証するための環境を必要としています。このWebセミナーでは、Dataikuのモデル出力データをTableauで可視化することで、このような高度な分析とコラボレーションがどのように可能になるかをご紹介しています。

直感的で使いやすいTableau環境から始まり、モデル出力をどのように可視化できるかご覧ください。通信事業者の顧客解約モデルを市外局番まで掘り下げていきます。ネストされた可視化、インタラクティブなヒートマップ、箱ヒゲ図、カスタム可視化など、分析者の課題に合わせて即座に設計することが可能です。

未来の民主化されたエコシステムでは、摩擦のないコラボレーションが必要です。Tableau Online は、豊富な直感的機能によりこれを可能にします。ページ上のコメントやダイアログから、緊急の異常値データをユーザーに警告するための Slackとの最近の統合まで、いかにツールが進歩しているか、お分かりいただけると思います。

そして最後に、認証されたデータセットをポータル環境に統合することで、これを強力に実証しています。基礎となるメトリクス、定義、データ所有者、データ品質アラートが簡単に公開されることで、信頼できるデータに対する考え方が根本的に変わってきています。Tableau Onlineのような環境は、「[市民データスチュワード](https://blog.dataiku.com/data-science-stewardship)」という新たな役割を可能にしています。 

そこで疑問が生じます。もし私たちが顧客の離反のような問題に取り組んでいるのなら、なぜ最先端のツールを使わないのでしょうか？もしDataikuとTableauの機能があなたの現在のデータサイエンスへの取り組み方に疑問を投げかけ、さらに悪いことに、取り残されることへの懸念を引き起こしているなら、この30分間のWebセミナーは、あなたの現在のアプローチを見直す素晴らしい機会となるでしょう。

<br>

## Tableau ＆ Dataiku: AI for Everyone
CoEnterpriseがDataikuとTableauを活用し、解約予測のユースケースで連携しビジネス価値を創造する方法を、[こちらのWebセミナー（英語。オンデマンドでご視聴いただけます）](https://www.brighttalk.com/webcast/17108/530778)でご紹介しています。

<br>

DataikuとTableaの連携について、日本語での解説ビデオをYouTubeに掲載しています。こちらもぜひご参照ください。
- [DataikuをTableauと連携する①](https://www.youtube.com/watch?v=Ei2lOJNxaAI&list=PLWjlCkA2BrRSvhNuTLH10VSQZoPRhRC1Y&index=6)
- [DataikuをTableauと連携する②](https://www.youtube.com/watch?v=AmgeBiPLqz0&list=PLWjlCkA2BrRSvhNuTLH10VSQZoPRhRC1Y&index=7)