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Alteryx と Tableau で時間を71%節約する方法 

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Alteryx と Tableau で時間を71%節約する方法 

 

著者: Alex Huang、品質プランニングおよび分析担当アシスタント マネージャ

企業: Hyundai Motor America 社

 

初回公表:2016年 優秀賞エントリー

 

ユースケース概要: 

ツールやプラットフォームが私の人生を本当の意味で「変えた」ことがあります。すぐに頭に浮かんだ、2つのものが Alteryx と Tableau です。この2つを使用する以前は、大部分の時間がデータラングリング、レポート作成、そしてSAS、SQL、Excel を使用してできることに費やされていました。できる限り合理化を図ったものの、初歩的なデータタスクに私たちの多くが悩まされ、行き詰まっていました。

 

Alteryx の力だけでも、年間1,253時間を取り戻しました。Alteryx に Tableau が加わり、さらに年間511時間、合計1,764時間を節約することができました。これでもう終わりにできるということでしょうか?そうかも知れませんが、まだ終わっていません。

 

Alteryx を使い始めてから記録し続けている、節約した時間の表を以下に掲載します。セキュリティ上の理由からアクティビティ名は消さなければなりませんでしたが、時間の節約分に関しては事実です。

 

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Alteryx だけで、71%もの時間の節約ができました。

 

これで新たにできた「自由な時間」で、To Doリストに載せてあったアイデアの原型を作り、私のビジネスユニットに向けた新しいインサイトを生むことができました。今では、アイデアから「仮説」が直接 Alteryx に(そして迅速に Tableau へ)行き、これ以上ないほど嬉しい思いでいっぱいです。Alteryx Desktop Automationにより、インサイトがこれまでにないスピードと、より頻繁(毎日)に更新されています。

 

解決を必要とした問題を説明してください:

Hyundai Motor America 社は毎日数千台の車を販売しているため、品質の問題の特定と修理が迅速であればあるほど、顧客満足度が高まります。品質の懸念事項により早く迅速に対応すれば、余分なコストがかかるのは防げますが、最も重要なのはブランドロイヤルティ、知覚[感性]品質、車の信頼性などです。以下はアクションの例です:

 

  1. アンケートのデータから、問題の検証と調査を行うスピードを向上させ、その結果キャンペーン開始時期と解決策の準備が早期化。
  2. J.D. Powers からの配給データを、数週間でなく数時間以内に整理して理解することができ、それにより以前の品質向上の取り組みの効果をさらに確認し、見逃した問題を特定することが可能になりました。
  3. 必要なすべてのデータソース(コールセンター、アンケートデータ、修理データ等)を Alteryx でブレンドすることができ、それにより顧客リスクモデルの原型作成が、従来のSASを通した時間のかかる方法に比べて、迅速にできるようになりました。
  4. Tableau を取り入れた Alteryx の自動化により、インサイトに満ちたインタラクティブなダッシュボードが展開でき、Hyundai 全体の主要なステークホルダーが関わる毎月の品質報告の際に、経営陣がリアルタイムで質問に答えられるようになりました。これが、より生産性の高いミーティングとより意義深いフォローアップアクションへと繋がりました。

 

時間の問題をまず解決する必要がありました。データ準備やレポーティングといったことを行うのに時間をかけ過ぎていましたが、それでも十分ではありませんでした。問題解決という本当にしたいことをする十分な時間がありませんでした。

 

Tableau の熱烈なファン/ユーザーとして、ダッシュボードライブラリが拡大するにつれ、データ準備は自分にとって最も大きな課題となりつつありました。データ準備のために大規模な SQ Lステートメントとスクリプトを書くことになる一方で、Tableau データ抽出(TDE)作成のため、依然として自動化に苦労して取り組んでいました。作成に向けて Python の使用も模索しましたが、「望んだ」結果は得られませんでした。そこへ Alteryx が登場し、人生が一変しました。

 

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有効なソリューションの説明をしてください:

 

私の仕事は通常、取引のデータウェアハウスからのデータ、コールセンターデータ、アンケートデータのブレンディングや、J.D. Powers等の企業からのサードパーティデータのブレンディングを伴います。Oracle の社内データベースがあるため、Alteryx のインデータベースツールを活用することができます。これは素晴らしいツールです。インデータベースツールは「視覚的クエリビルダー」と同様のものですが、Alteryx の外観、感覚に動的入力とマクロ入力の機能が加わっています。データは必要な時にのみ DB から出るため、クエリは高速で、加速プロトタイピングを可能にします。

 

達成した時の利点を説明してください:

自分の時間の93%が自由になり(15日間の休暇で1日8時間、年間1,960時間)、Alteryx と Tableau を中心に据えて私のビジネスユニット内に新しい「データチーム」をスタートさせることができました。究極の目標は、蓄えた時間を全員のために複製し、セルフサービスアプリケーションを通して「データを自由に」することです。この時点で、76のワークフローで61のユニークツールを使用して5,774の Alteryx ノードを展開しました。そのうち約24%は自動的にスケジュールされ、実行されています。やれやれ。計算を簡単にしてくれたビルトインの「バッチマクロモジュールの例」に大感謝です。

 

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自動化された Alteryx のワークフローと、同じモデル/トリムパッケージの全所有者にわたって問題がどの程度続くかを測るアルゴリズムを通して、顧客が抱えている問題を特定することができます。私たちは Experian ConsumerView データのブレンディングがいかにこのモデルを支えているかを見てきましたが、未だにそのコスト正当化の段階にあります。上述の問題が特定され次第、より幅広い層にわたって、アラートとこの問題の影響を緩和する処理を行うことができます。すぐに解決できない問題は、さらに調査をするために RD に送り返されます。最終的には、お客様は問題を認識しなくなります。それは、当社で問題に対応したため、または、すぐに解決策が見つからない場合でも迅速に対応したことに喜んでくださったためです。

 

最も肝心なことは、実行のスピードと正確さが当社のビジネスでは非常に重要だということです。お客様は耳を傾けてもらいたいと思い、私たちが問題を、数か月後ではなく今どのように解決しようとしているかを知りたがっています。お客様は Hyundai 製の車を大切にしたいと思い、それを私たちがお手伝いしていると感じるほど、当社ブランドに対してより忠実になってくださいます。

 

私たちはすべてを直せるわけではありませんが、より迅速でなければならないことを達成するのに Alteryx が助けとなってくれます。Alteryx は成功を実現してくれるものだと思っています。

寄稿者: