ホット ドッグとデータ アナリティクスのおいしい類似点 (Qlik Blog翻訳)
ネイザンズ国際ホット ドッグ早食い選手権から学ぶ 4 つの教訓
By Mike Saliter (本ブログ記事は 2016年6月30日付のQlik Blog “Hot Dogs and Data Analytics – Tasty Similarities”の抄訳です。）
まずホット ドッグをバケツのぬるま湯に浸け、次に味や人間としての尊厳を無視してひたすらそのホット ドッグを喉の奥に詰め込みます。呑み込み、口をすすいで、同じ動作をあと 60 回繰り返せば、毎年 7 月 4 日に開催されるネイザンズ国際ホット ドッグ早食い選手権 の輝かしいチャンピオンの座が手に入るかもしれません。今年はこの歴史ある、あまり上品とは言えないアメリカの伝統行事の100 周年だということを知り、ホットドッグを貪り食べることと、アナリティクスによって複数のデータソースを消費することの類似性が頭に浮かびました。以下では、これまで数年間の観戦で得た大まかな教訓をご紹介します。
1 個ずつではなく、複数を同時に詰め込む
これは初心者に多い誤りです。ホット ドッグ早食い選手権の猛者は、1 個ずつ食べるよりも、1 回に何個ものホット ドッグをまとめて詰め込む方が速く食べられることを知っています。アナリティクスも、複数のデータソースを一度に取り込むことで効率が向上し、その過程で新しい発見が可能になります。2016 年 5 月に開催された Qonnections イベントでは、Qlik のお客様である Wells Fargo が、43 種類のデータソースから 1 つのデータ アナリティクス アプリにデータを取り込んで処理する様子を紹介しました。ホット ドッグ早食い選手権で何度も優勝している Joey Chestnut が同じことができたら、素晴らしい記録が生まれることでしょう。
さまざまな方法で消費する
実際、60 個のホット ドッグを同じ方法で繰り返し食べるのは退屈で、最後には嫌気がさしてしまいます。少しずつ変化を付け、さまざまな方法で食べるのが賢明です。コニー アイランドの自宅オフィスでデータの取り込みを開始し、その後気分を変えてニュー ジャージー州の海岸までドライブしながら作業を続けるというアイデアはいかがでしょうか。適切なプラットフォームとアプローチがあれば、データ取り込みの設定や方法に関係なく、シームレスに作業を続けることができます。
体験を楽しみ、味わう
選手権の多くの参加者 (およびデータ アナリスト) が楽しむことを忘れ、たいていはゴミ箱に直行します。一歩離れて、目の前の素晴らしい機会を楽しんではいかがでしょうか。いずれにしても、セルフサービス機能を簡単に利用できるのはありがたいことです。しかし、快適な使用感や処理の過程を楽しめることも重要です。優れた使用体験を提供すれば、ユーザーはさらに使用したくなるものです。
7 月 4 日には、ネイザンズ国際ホット ドッグ早食い選手権をぜひお楽しみください。そして皆様が次のホット ドッグ選手権 (またはデータ アナリティクス) に取り組む際には、これらの教訓のいくつかが役立つことを願っています。
写真: Loozrboy (Foter.com/CC BY-SA より入手)
写真: joeymanley (DIYlovin/CC BY-SA より入手)
