
組み込み型分析ツールにおけるRevealと Tableau の比較
代替の埋め込み分析ソリューションをお探しの場合は、この記事で Tableau とRevealを比較します。機能、統合、価格などを比較します。
市場に出回っているすべての組み込み分析製品の中で、Tableau はデータ分析、視覚化、管理のための最も広く認知されているビジネスインテリジェンスツールの 1 つとして際立っています。Tableau は 16 年以上の業界経験を持ち、堅牢なビジュアライゼーション機能と豊富な機能で高い評価を得ています。
ただし、その優れた性能と人気にもかかわらず、Tableauには制限があり、すべてのビジネスシナリオに理想的な選択肢ではない可能性があります。よりカスタマイズされた汎用性の高い組み込み分析ソリューションの需要が高まる中、特定のビジネス要件により適した代替案を模索することが重要です。
この記事では、組み込み分析について深く掘り下げ、市場の注目の競合製品である Tableau とRevealを比較します。Tableau の長所と短所を分析し、Revealの組み込み分析プラットフォームを紹介し、機能、統合機能、価格体系などを詳細に比較します。
* Revealと Sisense、Revealと Looker、RevealとLogi Analyticsの比較記事も読むことができます。
Tableau組み込み型分析ツールの利点
高度なデータ可視化機能: Tableau は、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、棒グラフ、表など、さまざまなデータ視覚化オプションを提供することに優れています。ユーザーは、基礎となるデータベース内でデータが事前に適切にクリーニングされていれば、生データをインタラクティブで視覚的に魅力的なダッシュボードに変換できるというメリットがあります。
データ接続の柔軟性: Tableau の埋め込み分析ソリューションは、さまざまなデータソースへの接続において幅広い柔軟性を提供します。ユーザーは、SAP、Hadoop、DBテクノロジー、Excelファイル、JSONファイル、テキストファイルなど、さまざまなプラットフォームに接続できます。さらに、Tableau は Tableau Server や Microsoft SQL Server など、さまざまなサーバーへの接続を容易にし、データ分析の品質を向上させ、統一された有益なダッシュボードの作成を可能にします。
「データに聞く」 (Ask Data) 機能: Tableau の傑出した機能は、ユーザーが自然言語でクエリを入力できる「データに聞く」 (Ask Data) 機能です。システムはこれらのクエリを解釈して処理し、自動データ視覚化を通じて関連する回答をユーザーに提供します。この機能により、データ探索プロセスが合理化され、意思決定の効率が向上します。
スクリプト言語との統合: Tableau は、高度な分析機能を必要とするユーザー向けに Python や R との統合を提供し、高度な表計算とデータ分析を可能にします。この機能は、複雑なデータ操作を実行し、予測分析情報で分析を強化する必要があるユーザーに対応します。
Tableau組み込み型分析ツールの欠点
非構造化データの制限事項: Tableau はデータの視覚化には優れていますが、非構造化データには苦戦しています。Tableau を効果的に使用するには、基盤となるデータベースでデータをクリーニングして構造化する必要があるため、IT スペシャリストやデータアナリストによる大規模な準備作業が必要です。
技術力要件: Tableau はセルフサービス機能を提供しますが、その機能を最大限に活用するには技術的な専門知識が必要です。ユーザーは、技術に詳しくないビジネスユーザーの領域を超えたタスクであるSQLクエリの作成を必要とする複雑さに遭遇することがよくあります。このような技術的なノウハウへの依存は、IT アナリストやデータアナリストのサポートなしには、Tableau の可能性を最大限に引き出すのを妨げてしまう可能性があります。
サポートと価格に関する懸念: Tableau のサポートが不十分であるとユーザーから頻繁に報告があり、問題の自己解決につながっています。さらに、ユーザー数や導入の複雑さによっては、Tableau の価格設定モデルは中小企業にとって法外なコストになる可能性があります。すぐには必要ではない機能も含めて、バンドルされたライセンスを購入する必要があるため、コストの問題がさらに高まります。
Reveal組み込み型分析ツールのご紹介

1989 年の設立以来、開発ツール、アプリケーション設計、ビジネス インテリジェンス ソリューションの分野で 30 年以上の経験を持つInfragisticsの製品であるReveal、最高のセルフサービス組み込み分析ソリューションとして際立っており、Tableau に代わる最高の選択肢です。
RevealのネイティブSDKは、アプリケーション内で直接ダッシュボードを作成および編集できるようにすることで、革新的なユーザーエクスペリエンスを実現します。さらに、Reveal組織を支援するために設計された包括的な機能スイートを提供します。データに基づく意思決定Revealの最も注目すべき機能には以下が含まれます。データブレンディング、ダッシュボードのリンク、統計関数、計算フィールド、機械学習、チャートフィルタリング、ドリルダウンなどの機能も提供しています。ダッシュボードテンプレートそしてオプション独自のカスタムデータ視覚化を作成するわずか数行のコードで。
Revealは、金融・銀行、ヘルスケア、製造、保険、小売、ITなど、さまざまな業界の分野で使用されています。
Tableau とRevealを比較するとどうなりますか?
Tableau とRevealの主な機能をいくつか見てみましょう。
Revealと Tableau
Reveal | タブロー | |
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埋め込まれたクリエイター エクスペリエンス | デスクトップ、Web、iOS、Android のネイティブ クライアント | デスクトップ、iOS、Android |
埋め込み / API クリエーター エクスペリエンス |
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ネイティブSDKソリューション |
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維持費 | シンプルな定額料金 | 複雑 |
ユーザー単位課金/従量課金なし |
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専用サーバーは不要 |
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カスタムライセンスオプション |
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Reveal選ぶ理由
Reveal組み込み分析に最適な選択肢となる利点をいくつか紹介します。
- シームレスな統合: Reveal、今日の最新のアーキテクチャに基づいて、まず埋め込みを念頭に置いて構築されており、iFrame を通じてアプリケーションに分析を埋め込む複雑さを排除しています。当社のネイティブ SDK は、既存の技術スタック エコシステムにシームレスに統合され、分析をアプリの自然な一部にします。
- ユーザーフレンドリーなセルフサービスエクスペリエンス: Revealユーザーフレンドリーなセルフサービスエクスペリエンスを提供し、技術的な専門知識がなくても、ユーザーがデータを探索し、視覚化を作成し、洞察を引き出すことを可能にします。ドラッグアンドドロップRevealインターフェースにより、ユーザーは分析のパワーを個別に活用し、組織全体の意思決定を強化できます。
- 柔軟な導入オプション: Revealを使用すると、組み込み分析ソリューションをあらゆるクラウド環境やオンプレミス サーバーに導入できる柔軟性が得られます。この適応性により、テクノロジー スタックや導入設定に関係なく、Reveal既存のインフラストラクチャにシームレスに統合できます。
- 堅牢なセキュリティ対策:アプリケーションのコンテキスト内に存在する SDK として、Reveal既存のデータ制御内で動作し、変更は必要ありません。機密データや個人データはRevealによってアクセスまたは使用されることはないため、情報のプライバシーとセキュリティが確保されます。
- ホワイトラベル:完全にカスタマイズ可能なホワイトラベル ソリューションであるRevealでは、当社の分析ソリューションを自由に独自のブランドとして設定できるため、シームレスなブランド エクスペリエンスが保証されます。当社は特定のニーズに適応する柔軟性を提供し、付属の API を使用することで、ニーズに合わせて分析をシームレスに統合および拡張できます。
- 予測可能な価格設定: Reveal使用すると、支払う金額が正確にわかります。ユーザー料金や使用料は請求されません。無制限のユーザー数、データ ソース、すべての機能、カスタマイズ機能など、すべてがサブスクリプション プランに含まれています。

最後の言葉…
Revealと Tableau はどちらも特定の機能、利点、欠点があり、どちらを選択するかは状況によって異なります。企業にとって重要なのは、2 つのソリューションのどちらが最適な BI ツールかではなく、どちらが最適かということです。
両方の組み込み分析ソリューションの基本情報と機能について説明したので、主な違いのいくつかをよりよく理解できます。ただし、賢明な決定を下し、この2つから選択するには、ツールを使用する組織の規模、ツールを使用するユーザー、技術的および実装要件、データの成熟度、予算、そして最も重要なこととして、解決したいユースケースなど、いくつかのパラメーターを考慮する必要があります。
最終的な目標は、データから貴重なビジネスインサイトを得て、組織の意思決定プロセスを改善して、より良い結果と収益性の最大化を実現することです。