AOKI's copy&paste archive

高専から駅弁大学から東工大を経て大企業へ 浅く広い趣味とかキャリアの日記を

Tableau LOD計算がクソ便利な話

日記 キャリア

今回は仕事に関する内容。

 

Tweets

 

異動

最近出向を伴う大きな異動があった。

業界が完全に変わった、が、そもそもどちらも詳細を見るというより全体を俯瞰する総合職でも本社的機能の部署なのでギリついて行けている。

 

前部署は主幹事業の運用補佐、本社による進捗管理・調整だったのに対し、

現在の新部署はやや新規事業的な企画の効果測定などに従事。

 

Tableau

どちらも具体的にデータを触ることに変わりはなく、いずれでも社内研修で教わったTableauのスキルやその他Excel、Pythonなどを使い分けこなしている。

 

pytho.hatenablog.com

 

前部署はどちらかというとToBなビジネスでデータ規模が小さめだったが、

新部署はゴリゴリのToCでデータが大きい。

そこでLODを非常に重宝している。

顧客の情報がガンガン貯まるが、これを顧客ごとの粒度で集計したり、非レコード単位で処理することがしばしばあるためだ。

例えば以下のような具合だ。

{fixed [user_id]: sum[(spend)]}

{fixed [user_id]: count[(item_id)]}

 

これ自体はPythonやSQLのgroupbyでもできるが、やはりGUI操作でできるTableauの利便性は強い。

またExcelのピボットのグラフでもできなくはないが、MTG中に上長と設定したフィルターでインタラクティブな図で戦略を練られるのもグッド。

Excelの弱点としては大規模データをそのままでは重く、MTGをサクサクと進めることが難しい点がある。特にライセンス周りで手軽なのは確かだが。一旦中間テーブルを作ろうにもその作業自体がナンセンスでもある。

 

こうした話を具体的にするためにも、統計局には匿名化したデータを公開してもらいたいものだが。

あるいは小分けでしか取得できないが、気象庁のデータを積み上げて、それっぽく見せる記事を今後書くのが現実的か。

 

またこれはあまりいい使い方ではないが、ローカルなCSVファイルの結合云々にも地味に便利だったりする。

最左のデータソースのタブ内で雑にUnionとJoinができて、それを特定条件に絞って、あるいは上記のFixedなどの計算式のカラムを付加してエクスポートできる。

 

しかし先日あった話として、何故かテーブル内に格納されない計算式があり、これを含また全レコードを排出しようとしたら重すぎてエラーになってしまった。

手軽さはあるものの実際的な器用さはPythonなどの明示する言語が勝るか。

 

キャリア観のアップデート

とはいえ、これらは使いようで、こうして日常的に使い分けられている事自体は良好だ。

ただ思うところもあって、エンジニア入社を除いた同期と比べても明らかにデータ分析や操作系は長けているが、上位1%に入る自信はあるし、アイデンティティ的にもなければならない、この得意のみを主幹していていいのかという疑問もある。

個人の思想としてはジェネラリストよりむしろスペシャリストの方が今後の将来においても価値がありそうな気はする。ジョブ型も増えてきている流れで。

だがぬるま湯に浸かっている感があって、面白さがイマイチだ。

 

それと最後に引用したツイートのように、表面的なシンギュラリティが本格的に訪れつつある。

 

普通なら統計の勉強を積んだり、使えるツールをTableauのように増やせば、競争相手の人間に打ち勝ち得たが、AIだとどちらの方向も分が悪そうだ。

 

ただ今の部署が割とマーケ系で、ガチの新規事業のPoCを主幹するような人もいるが、彼らの報告を聞いていてもときめかないというか面白みを感じない。内々で進めているだけなので。これが外部の声を積極的に取り入れたアジャイル的でワークショップ的な企画なら、クソほど面白そうなのだが。

 

という中で前回の記事を書いていて個人の思想においても、リバタリアン的な表示価格改革の企画系なんかは面白そうに見える。

あるいはこれまで入社時から研究の延長として一貫している配送関連や在庫管理問題は面白そうだ。

 

 

労務環境

具体的な業務内容についてやや話しすぎてしまったきらいもあるので、

働き方的なテーマも振り返っておきたい。

 

まず出向により会社が変わったことで労務環境が結構変わった。

これまでは基本毎日出社で9時17時半が定時というガチガチに縛られた環境だった。

これが週1在宅可のフレックスになった。

 

在宅は頻度的に微妙なものの、フレックスは世界が変わった。

ピークの電車に乗らずに済み、程度はあれ寝坊が許されるのは助かる。

特にピークシフトにより長距離通勤でもより座りやすくなったのがありがたい。

 

朝の遅い時間の電車は近距離通勤が多く途中のターミナル駅で降車する人が多い。

逆に夕方も定時前に早上がりしてしまえば、めちゃくちゃ空いている。

学生時代から長距離の通学：通勤には慣れているものの、座れるかどうかは結構違う。

参考

東工大時代：片道1時間40分程度

桶川-(湘南新宿ライン)-渋谷-(東急田園都市線)-すずかけ台

高専時代：片道1時間半程度

桶川-(高崎線)-高崎-(上越線)-新前橋