「世界をリードする分析プラットフォーム」という強烈なメッセージを掲げているのが、「Tableau」です。Tableauには、以下のような特徴があります。

  • 連携性が高い
  • ビジュアライゼーションが秀逸
  • リアルタイム更新が可能
  • ユーザーニーズに応えた分析力

この記事では、Tableauのメリットや事前に押さえておきたい注意点、活用事例などについて紹介します。

データを操り、本質的な次の一手を導き出す方法とは?

データを操り、本質的な次の一手を導き出す方法とは?

BIツール選びのポイントや、そのポイントに沿った各社ツールの比較などを、BIツール導入を検討する方へ向けてお届けします。

Tableauとは?分析力に優れた画期的な製品

データ分析ツールであるTableauは、あらゆる種類のデータを取得して分析し、インサイト(潜在ニーズ)を引き出します。Tableauが掲げるメッセージは、「世界を変える」です。データを使用して世界を変革・推進することを使命としています。

Tableauコミュニティとは

世界を変えることを目標にしているTableauには、コミュニティがあります。それが、「Tableau community」です。世界規模でつながっているコミュニティなので、新しいスキルへのチャレンジやコミュニティ内での交流など、世界を変えるために多くの人が支え合っています。

Tableauコミュニティを率いるステファン・リチャードソンは、次のように話しています。

メンバーの皆さんは、人々の人生に変化を与える本当に特別な場を作り上げてくれました。私たちは身の引き締まる思いを覚えるとともに、心より感謝しています。
Tableau コミュニティを価値あるものにしているのは、皆さんなのです。
引用元:Tableau コミュニティハブの発表 — ヒントが得られ、分析の取り組みに役立つ新たな拠点

Tableauコミュニティに参加することで得られるメリットは、以下のとおりです。

  • 世界中の知識が集まる
  • 世界中の人とつながりが生まれる
  • 現役コミュニティメンバーからアドバイスを受けられる

Tableauコミュニティに参加することで、さまざまなメリットを得られることがわかります。では、Tableauを利用するメリットとは何なのでしょうか。次の章で詳しく解説していきます。

Tableauのメリットや魅力とは

Tableauのメリットは以下のとおりです。

  • 連携性が高い
  • ビジュアライゼーションが秀逸
  • リアルタイム更新が可能
  • ユーザーニーズに応えた分析力

詳しく見ていってみましょう。

連携性が高い

Tableauは、とにかく連携力に優れています。

エクセル、CSVファイル、Oracle データベース、SAP、Googleアナリティクスといったデータへ、種類を問わず連携できます。連携できるデータの種類は100以上で、この連携力がTableauが人気を集める理由でもあります。

またコードを書く必要なく、多くのデータと連携を行える点も魅力です。この使い勝手の良さからも、ユーザーファーストを第一に考えているTableauらしさが伺えます。

ビジュアライゼーションが秀逸

Tableauの優れた点は、連携力だけではありません。群を抜いてビジュアライゼーションが秀逸なのです。

Tableauでは、ドラッグ アンド ドロップ操作を使ってダッシュボードを作り上げていきます。その簡単な操作性に加え、きれいにレイアウトされた各パーツが自分好みの理想を体現してくれるでしょう。

ドラッグ アンド ドロップ操作を行えるということは、思考に余計なものを挟まなくてもいいということです。さまざまなことを考えながら作り上げていくことも大事ですが、自分が理想としているものを「直感」で作り上げられることも重要です。

Tableauは「思考を妨げない分析環境」を提供しているといえるでしょう。

リアルタイム更新が可能

Tableauでは、データソースとの接続形式を「ライブ接続」にすることで、リアルタイム更新が可能です。

エクセルでデータを管理している場合、更新作業に多大な労力をかけなければいけません。そのため、更新作業を「面倒くさい」と考えている人は多いのではないでしょうか。その点、Tableauではリアルタイム更新が可能なので、情報更新に労力を割くことなくスムーズに仕事を進められます。

ユーザーニーズに応えた分析力

Tableauは、下記のようなユーザーニーズに応えた分析力を持っています。

  • 高度な計算
  • RとPythonの統合
  • 高度なコホート分析
  • 予測機能

Tableauでは、こういった豊富な機能を使った複雑な計量分析を行えます。例えば重回帰分析を行う場合、RとPythonの統合をすることで既存のモデルやスクリプトを活用できるようになります。その結果、特定の収入目標を達成するのに必要な観光客数などを算出できるようになるのです。