2017/12/13に開催された第3回Alteryxユーザ会の資料になります。 Alteryx を導入して3年。「導入の背景」と「現場のAnalytics Process がどう変わったのか？」 を実際のユースケースも交えながら共有させていただきます。

1. Why Alteryx ?
〜Alteryxで加速するAnalytics Process〜
リクルートライフスタイル 前⽥

2. ⾃⼰紹介：前⽥ 周輝（まえだひろき）
• ERPベンダー(営業) → スタートアップ5年 → リクルート
• Digital Marketing/ Big data Infrastructure / Digital Analytics
• Data Product Strategist
• チーム紹介
https://engineer.recruit-lifestyle.co.jp/techblog/tags/cet/
• Tableau ユーザ会代表

3. アジェンダ
• Alteryx との出会い
• Analytics Process の課題
• Why Alteryx ?
• ユースケース
• 今後の展望

4. Alteryx との出会い
•2014年9⽉ @ Tableau Conference Seattle
•パートナーブースで異彩を放つ
•某社社⻑の即断即決、買い付けを⽬撃

6. Monitoring
Analytics Process
Test &
Optimize
Analyze
Cleansing &
Wrangling
Capture
多様なデータソースから
データを取得＆加⼯し
分析し仮説を導き
改善を実施し
効果を振り返る
プロセスを加速させる＝ビジネスバリューの最⼤化

7. Data Preparation に課題
• 仕様確認
• 加⼯
• 洗練
データの が依然として⼿作業
プロセスのスループットが上がらない
Monitoring
Test &
Optimize
Analyze
Cleansing &
Wrangling
Capture
Preparation

8. Data Preparation あるある
• そもそも煩雑、複雑な作業である
• 専⾨スキルを要するため、分散できない
• 案件が限られた⼈に集中し、ボトルネック化
• ようやく分析する頃には疲弊している
• 分析して⾜りない項⽬や変数に気づき、加⼯作業へ回帰
• イテレーティブでクリエイティブな作業
• ⼤変な割に評価されにくい
• 今どき 写真加⼯ だってアプリケーションだろ
• 忘れた頃にやってくる「あの分析の最新版が欲しい」
⽣産性＝低
再現性＝低
分析者＝少

9. Data Preparation に変化の兆し
Keywords
• Citizen Data Scientist
• Self-Service-Data-Analytics
• By Modal (SoR,SoE)
• 働き⽅改⾰
• AI
• Cloud
Preparation & Enrichment

10. Why Alteryx ? 圧倒的なDEMOに触れた
• 2014年9⽉のカンファレンス で 2時間かぶりつき
• 「こういう場合はどうする？」という問いに迅速かつ的確に回答
• その場でどんどん ワークフローが作成された
• Tableauとの相性がよかった
• Analytics先進企業の採⽤例が豊富。会場でも⾼評価
• 帰国して トライアルスタート
仕上がり状態を強くイメージする

11. Why Alteryx ? 堅調に成⻑
https://www.indeed.com/jobtrends/q-alteryx.html
https://www.alteryx.com/customers?industry=&resource_type=All&region=141

12. Why Alteryx ? ユーザコミュニティを重視
• フォーラムの活性度が⾼い
• コミュニティ機能が使いやすい
• ユーザの互助精神が⾼い
• オープン
• Feature Request が健全
• 製品アップデート頻度が⾼い
https://community.alteryx.com
http://downloads.alteryx.com/Latest.htm

13. Why Alteryx ? パートナー エコシステム
• イケてるパートナーがサポート
＝ イケてるソリューション
• APIによりInteroperability (相互接続性) が⾼い
• パートナーのBlogエントリも多い
https://www.alteryx.com/partners/find-a-partner
https://www.alteryx.com/partner-type/value-added-resellers
https://gallery.alteryx.com/api-docs/
https://dev.classmethod.jp/referencecat/business-analytics-tools-alteryx/
https://www.theinformationlab.co.uk/category/blog/
https://www.interworks.com/blog/channel/alteryx
https://qiita.com/advent-calendar/2016/alteryx
https://www.datarobot.com/alteryx/

14. Why Alteryx ? Solution Coverage
Monitoring
Test &
Optimize
Analyze
Cleansing &
Wrangling
Capture
素材を探す より⾼度な分析組織レベルへ

15. Use Cases：Alteryx × Tableau
• 鉄板シナリオ。事例多数
• Alteryx Starter Kit for Tableau
• TrueStarさん
• https://www.slideshare.net/toshikunifuji/2alteryx
• ポイント
• Alteryx と Tableau の分担をしっかりイメージしておく
• In-DB 系処理は Tableauの⽅がシンプル
• Cross Tab, Transpose , Multi-Row は Alteryx

16. イテレーション

17. Use Cases：Alteryx × DataRobot × Tableau
• Cloud Machine Learning との連携(エコシステム)
• ⾼速なイテレーションが可能
Monitoring
Test &
Optimize
Analyze
Cleansing &
Wrangling
Capture
⾼速にData Prep ⾼速にモデル開発
変数の⾒極め
Bizインパクト把握

18. M arital S tatus G ender Y early Incom e C hildren Education O ccupation H om e O w ner C ars C om m ute D istance R egion A ge B ikeB uyer
Single M ale 30000 0 PartialC ollege C lerical N o 1 0-1 M iles Europe 33 Yes
M arried Fem ale 40000 0 G raduate D egree C lerical Yes 0 0-1 M iles Europe 37 Yes
M arried M ale 160000 5 PartialC ollege Professional N o 3 10+ M iles Europe 55 N o
バイク購⼊者を予測する
1. Alteryx で DataPrep
2. DataRobot に投⼊
3. 通勤距離も加えたい
4. Alteryx で DataRobot（Spatial）
5. DataRobot に投⼊

19. 今後の展望
• 利⽤者の拡⼤ と ナレッジの共有(社内)
• Server,Connect,Promote
• APIやAPPを活⽤した パイプライン連携
• 初期トレーニングプログラムの開発
• Mac版。。。
• ユーザグループの発展(★)