1. 序章 データドリブン組織へ 「Tableau Blueprint」活用法
   1. DXに成功している 企業はわずか16%
   2. Tableau Blueprintの 全体像を把握する
   3. 「戦略とチーム」とは?
   4. 「アジャイル性」とは?
   5. 「スキル」 とは?
   6. 「コミュニティ」とは?
   7. 「ガバナンス」とは?
   8. Blueprintをベースとした “データドリブン組織” 実現の進めかた
   9. この書籍における言葉の使い分け
2. 第1章 戦略とチーム データ活用を始める前に知っておくべきこと
   1. 分析戦略
      1. 分析戦略とは
      2. 小さな成功を重ねて、 データ活用への道を敷設する
      3. 分析課題の見つけかた
      4. 誰にでもわかりやすいデータから始める
      5. ビジュアル分析のサイクル
      6. データ活用に積極的な人を巻き込む
      7. 「効率化」と「業務プロセス変革」の違い
      8. 「クリエイター」と「ビューアー」の両者を重視する
      9. 「要件」ではなく 「ビューアーの課題」 を見つけよ
      10. データ活用における三権分立
      11. 権力の不均衡は不祥事を招く
   2. エグゼクティブの支援と プロジェクトチーム
      1. 「トップダウン型」と「ボトムアップ型」
      2. 「効率化」だけでは全社へ拡大できない
      3. エグゼクティブに訴求すべきポイント
      4. 推進の中核を担う 「CoE」 の4つの役割
      5. 自社に最適な編成タイプはどれか?
      6. 仲間づくりから始まるCoEの進化
      7. 情報発信は「全方位に」 「こまめに｣行う
      8. 縁の下から経営を支える体制を築く
      9. 社内認知度を一気に向上させる方法
      10. データ活用をより広めるための仕掛けかた
3. 第2章 アジャイル性 俊敏性のある環境づくり
   1. 総論
      1. アジャイル性の3つのポイント
      2. データ分析環境と三権分立
      3. データソースを担う立法機関
      4. 多くの役割を担う行政機関
      5. データとデータ利用者を監査する司法機関
      6. 抑制と均衡(チェック・アンド・バランス)
   2. 導入
      1. 「マスタデータ」 の整備が初めの一歩
      2. 目的に合わせてアクセス可能なデータを増やすには?
      3. 分析時間の多くを占める 「前処理」
      4. マスタデータの 「部品化｣ で前処理時間を削減!
      5. データ分析を始める前にやるべきこと
      6. 《事例》チャットボットの正答率を上げたい
      7. 役割を明確にする 「DACIモデル」とは?
      8. 分析実施者と意思決定者、 貢献者と共有者の切り分けがポイント
      9. BIツールを導入する際の6つのポイント
   3. モニタリングと メンテナンス
      1. モニタリングの4つのポイント
      2. システムモニタリングから 「次の打ち手」 へ
      3. データ活用を拡大できる環境を整備する
4. 第5章 ガバナンス 意思決定を支えるデータ基盤の管理方法
   1. データに関する ガバナンスとメンテナンス
      1. モニタリングの第一歩
      2. データベース問題の4つの解決法
      3. データの一元管理の限界
   2. BIツールの ガバナンスとメンテナンス
      1. バージョンアップのメリット・デメリット
      2. 企業文化に合わせて最新バージョンへ
      3. BIツールのライセンス管理
      4. サーバリソースを最適化する方法
      5. ディレクトリ構成は 「粗すぎず細かすぎず」
      6. 運用コストを上げない権限制御のやりかた
      7. データアクセス権限管理の心得三箇条
      8. 「データカタログ」とは何か?
      9. 「データカタログ」 を上手に運用するには
5. 第4章 コミュニティ― データドリブン文化の根づかせかた
   1. コミュニケーション
      1. コミュニティ強化の3つのポイント
      2. 社内向けメルマガを使ってファンを増やそう
      3. メルマガ運営5つのコツ
      4. ユーザー間のコミュニケーションの場をつくる
      5. コミュニケーションの場を活性化する
      6. 「データ・マルシェ」 で楽しく事例を共有する
      7. あえて業種やスキルレベルを限定しない理由
   2. エンゲージメント
      1. データドリブン文化を支えるのは、ビジョン
      2. 社内コンペで競い合うことで得られるもの
      3. 社内コンペはこうして実施された
      4. 競い合うことで熱量を高め合う
      5. 社外コミュニティを活用したスキルの磨きかた
      6. 個人と組織のレベルアップへ
      7. 社外コミュニティで他社のやりかたを学ぶ
      8. ビジョンがもたらす力は社外コミュニティから学べる
   3. サポート
      1. 「個別相談会」はサポートのベース
      2. 相談を受ける際に注意すべき2つのこと
6. 第3章 スキル データ活用スキルの磨きかた
   1. 向上すべきスキルとは
      1. スキル向上のための3つのポイント
      2. 「勘と経験」とデータ活用
      3. 基礎となるのは可視化スキルと読み取るスキル
      4. 可視化スキル
         1. 分析の手段として可視化を使う
         2. 5W1Hは分析の切り口の基軸
         3. ビジュアルのベーシック理論は不可欠
         4. データの粒度を適切にハンドリングする
      5. 読み取るスキル
         1. 分析結果からいかに有用な仮説を立てるか
         2. 「どう使えるか」 を最大限に発想する
      6. データの本質を瞬時に見極める (上記スキルの集大成)
      7. スキルチェックリストがスキル向上の道しるべ
   2. 教育 (CoE編)
      1. 中央集権型CoEに必要な4つの役割
      2. CoEの力量はチームリーダーの力量で決まる
      3. 「人に教える」が上達への近道
      4. データ分析人材の育成法
      5. 属性に応じた人材育成と実践のコツ
      6. 個人能力だけでなくチーム力を上げる
   3. 教育(全社編)
      1. いつ現場委任型の導入を考え始めるべきか?
      2. 中核人材 「アンバサダー」 を育成する
      3. BIスキル以外に大切なこと
      4. アンバサダー同士の交流が良い競争を生む
      5. 不足する「データ人材」 をどう補うか?
      6. 新入社員研修にデータ教育を入れ込むべき理由
      7. データ活用も 「鉄は熱いうちに打て」 が有効
      8. 「Viz伝言ゲーム」で 「可視化」 と ｢読み取り」の両スキルをアップ！
      9. 統計的な枠組みは本で理解する
   4. 測定と分析の ベストプラクティス
      1. 「測定」「評価」 が継続の力を生み出す
      2. 資格や肩書き制度と組み合わせる
      3. 認定制度でエントリー層が拡大
      4. ベストプラクティスを共有資産として有効活用
      5. 競争を利用してさらに進化させる方法