Reveal vs Tableau for Embedded Analytics

組み込み型データ分析におけるRevealとTableauの比較

原文:Bilyana Petrova/翻訳:インフラジスティックス・ジャパン)


Tableau は、市場にあるすべての組み込み型分析製品の中で、データの分析、可視化、および作業を行うための最も人気のある BI ツールの 1 つであることは間違いないでしょう。 Tableau は、16 年以上にわたって、生データを価値ある情報に変換するビジネスを支援してきました。Tableau は、その優れた可視化機能、豊富な機能、およびモバイル対応で知られています。 しかし、市場にある他のソフトウェアソリューションと同様に、Tableau も完璧ではなく、すべてのビジネスユースケースに最適なものではありません。 そこで、もしあなたが別の組込み型データ分析ソリューションをお探しなら、この記事で Tableau と Reveal の機能、統合、価格などの比較をご覧いただけます。

目次:  

組込み型データ分析における Tableau の強み

データ可視化機能は、Tableau の最大の特徴です。ヒストグラム、箱ひげ図、モーションチャート、ガントチャート、バーチャート、テーブルなどの基本的なデータ可視化を利用して、ユーザーは迅速かつ容易にダッシュボードとレポートを構築できます。Tableau は、非構造化データを、機能的で、魅力的なダッシュボードに変換できます(最初にベースとなるデータが適切にクリーニングされ、データベースで管理できていることが前提です)。 

Tableau の最も魅力的な長所の1つは、全体的なユーザーエクスペリエンスです。Tableau は、ユーザーがデータを分析して作業するのを支援する多くの分析機能と機能を提供しています。

Tableau の組み込み分析は非常に柔軟で、様々な異なる種類のデータに接続できます。SAP、HADOOP、DBなど多くのデータソースに接続できるほか、Excelファイル、JSONファイル、テキストファイルなどにも接続可能です。これにより、データ分析の品質が向上し、どのようなユーザーに対しても統一された情報量の多いダッシュボードを作成できます。

Tableau の組み込み分析のもう一つの大きな利点は、Ask Data機能で、データに対するクエリを共通言語で入力すると、システムがそれを読み取り、理解し、結果として最も適切な答えを自動データ可視化の形で提供することが可能です。

Tableau のユーザーは、複雑なテーブル計算を実行するために Python と R のスクリプト言語を組み込むことも可能です。

組込み型データ分析における Tableau の弱点

Tableau はデータの可視化に焦点を当てています。それが Tableau の得意とするところですが、Tableau は非構造化データをそのまま扱うことができません。ユーザーが Tableau で非構造化データを扱うには、ITスペシャリストやデータアナリストが、適切なデータクリーニングを行った上で、データベース上で管理できるようにする必要があります。

Tableau の他の弱点として、ソフトウェアの機能を使いこなすには、専門的な知識が必要な点になります。多種多様な機能が提供されていますが、それらを使いこなすには技術的な知識が必須になります。Tableau の多くの操作は、SQLクエリでの操作が必要になります。しかし、技術者でない一般的なユーザーにはそういった操作は難しいです。一般的なユーザーでも基本的なダッシュボードやレポートを自分で作成できますが、技術者の支援がなければ、Tableauを最大限に活用するのは難しいです。

その他の注意点として以下の内容があります。

  • Tableau は静的なパラメータで動作します。つまり、パラメータを使用して選択できる値は1つだけで、データが変更されるたびに、これらのパラメータを手動で更新する必要があります(自動更新はサポートされていません)。
  • Tableauには、レポートを自動更新するオプションがありません。そのため、バックエンドのデータを更新するための手作業が増えます。
  • バージョン管理はサポートされていません。ダッシュボードやレポートを作成し公開すると、前のバージョンに簡単に戻ることはできません。
  • テーブルのカラム表示量に16の制限があります。そのため、大きなテーブルを表示することは困難です。
  • 2019年、Tableau は Salesforce に買収されました。CRM企業は継続的に新機能や改良に投資していますが、Tableau はもはや独立したベンダーではなくなり、製品開発には必ず Salesforce の趣向が含まれることを心に留めておく必要があります。
  • Tableau はサポートが悪く、ユーザーは常に自分で問題を解決しなければならないという報告がユーザーからよくあります。

また、他のBIツールと比較しても、Tableau は高価です。その価格モデルはユーザー数と導入要件に基づくので、ほとんどの中小企業にとってかなりコストのかかるソリューションであり、Tableau は主に大企業向けとなっています。また、Tableau は、顧客にクリエイターライセンスとその他の高額なSKUを最初から購入するよう求めていますが、多くの企業はすぐにすべての機能が必要なわけではありません。多くの場合、必要な機能のセットを購入し、必要に応じて拡張できる方式が好まれます。

Reveal の組み込み型データ分析

reveal vs tableau for embedded analytics

インフラジスティックス は、Revealを自分で調節できる組み込みデータ分析ソリューションであり、Tableau の代替製品として提供しています。Reveal は、ユーザーがどのデバイスからでも簡単にデータレポートやダッシュボードを作成し、データに基づいた素早い意思決定を行うことができます。また、デスクトップアプリケーションとWebアプリケーションの両方の展開モデルがあり、そのネイティブSDKは、.NET Core、Java、NodeJS(近日公開)、React、Angular、WebComponent、VueJS、jQuery、MVCなどのフロントエンド技術、Spring、Tomcat、ApacheなどのJava Frameworksを含む様々なプラットフォームや技術スタックのアプリケーションに組み込むことが可能です。

Reveal は、クラウドストレージドライブ、ソーシャルメディアプラットフォーム、SaaSアプリケーションなどのオンラインデータソースや、Excel、SQLデータベースなどのオフラインソースを含む様々なデータソースへの接続が可能です。ユーザーは様々な可視化方法を選択でき、リアルタイムダッシュボードを作成・共有して分析結果を追跡・表示できます。ダッシュボードの内容は、チーム内で共有できるだけでなく、サードパーティーのアプリケーションに統合することも可能です。

Reveal は、金融銀行医療製造保険小売ITなど、さまざまな業種で利用されています。

Reveal を選択する理由

Revealは、組み込みを第一に考えて開発されており、アプリケーションに分析を組み込む際の複雑さを解消しています。Reveal の柔軟なアーキテクチャと豊富な種類のAPIにより、アプリケーションから完全に機能をコントロールできて、スムーズに利用できます。

Reveal は、ダッシュボードによるインタラクティブなデータ可視化、ホワイトラベル機能、機械学習、予測、統計関数などを含む高度な予測分析機能を提供します。主要な機能は、ドリルダウン、ダッシュボードリンク、ダッシュボードブレンディング、インコンテキスト編集、データブレンディングになり、これらの機能はネイティブSDKによって制御されます。

Reveal は、業界で最もパワフルかつ柔軟で、わかりやすい価格設定での分析ツールを提供します。Reveal は、シンプルで手頃な価格帯を用いて、アプリケーションごとにユーザー数無制限を実現しています。

tableau vs reveal comparison

最後に

Reveal と Tableau にはそれぞれ固有の機能、利点、欠点があり、どちらを選択するかは状況に依存します。企業にとって、両ソリューションのどちらが最高のBIツールかということではなく、どちらが最も適しているかということです。

両者の重要な違いをよりよく理解できるように、組み込み型データ分析ソリューションの基本的な特徴を取り上げました。しかし、両者のどちらかを選択するためには、ツールを使用する組織の規模、使用者、技術要件や実装要件、データの成熟度、予算、そして最も重要なのは、解決したいユースケースなどを考慮する必要があります。

最終的な目標は、データから価値あるビジネスインサイトを獲得し、組織の意思決定プロセスを改善することで、より良い成果と最大の収益性を実現することです。 

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Categories: 組み込み型データ分析