木村 雄基（著者）：木村 雄基（きむら ゆうき）
株式会社NTTドコモ
マーケティングプラットフォーム推進部　担当課長
2019年から社内のデータ活用人材育成に関する企画運営業務を担当。JTUG他、Tableau社が主催する国内外セミナーにて組織内浸透や風土づくりの方法論を講演。
鷹雄 健（著者）：鷹雄　健（たかお けん）
株式会社サイバーエージェント
全社データ技術局　局長
サイバーエージェントグループ内の分析基盤（Tableau）の運営やSnowflakeの利用推進、RPA・ETLによるグループ内のさまざまなデータの蓄積・利活用に従事。
小野 甫（著者）：小野　甫（おの はじめ）
日本能率協会コンサルティングにて10年以上にわたり複数の業界（主として、自動車部品、製薬、食品、電力、精密機器など）でコンサルティングを実施。現在は、AI企業にてAIの開発、導入の支援に従事。
山﨑 淳一朗（著者）：山﨑 淳一朗（ やまざき じゅんいちろう）
Slalom 株式会社
Client Services / Principal
コンサルティングファーム、ソフトウェアベンダーにて、クラウド戦略、データ戦略/データ活用推進/定着化などを担当。Tableau社では日本でのカスタマーサクセス部を立ち上げ、データドリブン文化醸成に熱意を燃やす。2021年9月より現職。
徳谷 有三（著者）：徳谷 有三（とくたに ゆうぞう）
NECソリューションイノベータ株式会社
IT・業務改革推進部　プロフェッショナル | Tableau User Group Ambassador2021　
2015年から社内のデータ活用の推進に従事。Tableau社が主催する2019年のDATA DAY OUT、及び、多数セミナーで企業におけるTableau活用の勘所を講演。
荒木 和也（著者）：荒木 和也（あらき かずや）
株式会社エウレカ
BI Team Data Analyst, Data Engineer
2020年、現職。データ分析基盤の構築・運用、Tableauを起点にしたデータ利活用の推進を主務とし、複業でデータ戦略のアドバイザー、データ分析基盤導入コンサルティングも手がけている。
福田 恭幸（著者）：福田 恭幸（ふくだ たかゆき）
株式会社KPMG FAS
ディールアドバイザリー　シニアマネージャー
2003年からM＆A及び事業再生におけるアドバイザリー業務に従事。2019年、データアナリティクスチームの創立に関与し、現在はM＆Aディールにおけるアナリティクス活用などを推進している。

【DXに成功している企業はわずか16％】
2021年9月、世界のデジタル競争力ランキング27位（IDM world digital　competitiveness ranking 2020）と大きく遅れをとる日本の行政のデジタル化を進めるためデジタル庁が発足。民間においても労働生産性ランキング21位（OECD, 2019）という状況を変革すべく、経済産業省はじめ国をあげて、またあらゆる企業で「デジタルトランスフォーメーション（以下、DX）」を進めることが喫緊の課題となっています。

そのDXの礎ともいうべき「データ」を使いこなし、企業全体がデータに基づいた意思決定を正しく行い、行動し、価値を実現する一連のプロセスを支えるのが、本書で目指す「データドリブン組織」の姿です。

しかし、アメリカのコンサルティング企業、マッキンゼー・アンド・カンパニーの調査（マッキンゼー緊急提言　デジタル革命の本質,2020）によれば、DXに成功している企業や組織はわずか16％に過ぎず、８割以上の企業はいまだに投資に対して適切なリターンを得られていない、と回答しています。
そして、「DX実現を妨げる障壁」を探った結果、ITなどの技術力、いわゆる「ハード」面に問題があるケースよりも、人材や組織、文化といった「ソフト」面に原因があることがわかっています。

そこで、米国に本社を置くTableau Software（タブローソフトウェア、現在はセールスフォース社）が、全社でデータドリブン経営を実現している欧米企業の成功要因、失敗要因を抽出して体系化した方法論が、本書の骨格となっている「Tableau　Blueprint（タブロー・ブループリント）」です。

【現役でDX組織づくりを推進する実務家の目線から解説する１冊】
本書では、このBlueprint を活用し、実際に日本企業がどのように全社をデータドリブンな組織に変革し
てきたのかを、具体的な事例を踏まえ、現役で「データドリブン組織づくり」を推進する著者陣による徹底した実務家の目線で解説していきます。

私たちが直面するさまざまな課題を解決し、価値を実現するためのDXが大いに進められていますが、その基礎となるデータを全社で活用するという位置付けでお読みください。
またデータ収集や分析といった“部分”に拘らず、またBIツールやデータベースの種類によらない汎用的な内容になっています。