かなり遅いが、時間ができたのでデモを色々触って感じたことをメモ
自分がよく使うのはTableauやLookerなどなので、比較もその辺り
開発や権限管理周りなど、確認しきれない範囲は網羅しない
Steep
シンプルなのでパッと見の見栄えや手触りは良さそうだが、色々触ってみると、運用が大変そうな印象だった
指標定義を社内で合意の上、dbt等でデータモデルに反映しダッシュボードへ組み込む運用をする前提という思想は感じる
良さそうな点
- グラフのUIが基本的には直感的で分かりやすい
- データモデルやメトリクスについてコード管理に対応
- 目標(Targets)管理機能があり、かなり実務的
- 対話型生成AIによる可視化や分析に標準対応
気になった点
- 最低限の可視化パターンのみ
- 散布図・バブルチャートとかもないので、本当にBIとして最低限といった感じ
- コホート分析があるのは助かる
- 集計結果の確認がしにくい
- 指定したグラフでしか出ないため、実際の確認を表形式で表示されない
- また、実行されたクエリも奥まった場所にあるため、確認に手間がかかる
- 慣れの問題か？
- Filterで指定可能な条件が特定の値の完全一致のみ（？）
- 日付値の期間指定やカテゴリ値の前方一致など、実務上使われるパターンに未対応
- データモデル側での対応が必須になりそう
- ダッシュボードやグラフに関するコード管理が見当たらない（できない？
- コンテキストの取り込み方法がMetricsのdescriptionとSteep AI設定の全体コンテキストしか見当たらないため、生成AI利用に限界がありそう
- ユースケース別のカスタムコンテキストを組み込むには、MCPを介して利用するなどになるか
Lightdash
可視化できる範囲や機能などから、個人的にはLookerに近いと感じたが、その上で生成AIやspotlightでセルフ分析を進めるためのUIが整備されているという印象
ただ前提知識がある多少求められるので、利用してもらうまでの一定の敷居がありそう
良さそうな点
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実用的な可視化パターンを網羅
- 棒、折れ線、面、散布図などは勿論、ファネルやサンキーなども
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データモデルやメトリクス、ダッシュボードについてコード管理に対応
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MetricsカタログからExploreの実行や、利用されている可視化を探すUIに優れている(spotlight)
- ダッシュボードやチャートを作りやすい一方で、利用されているチャートやダッシュボードを探すことができ、車輪の再発明を防ぐような仕組みになっている
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対話型生成AIによる可視化や分析に標準対応
- 対話画面上から標準のコンテキストが見えるのは良い
- エージェントも複数用意できる？
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Filterの条件が優秀
- 基本的な判定条件式だけでなく、グループに対するanyやall判定もできる
気になった点
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内部の管理構造が分かりにくかった
- Spacesで利用ドメインを区別して、そこでダッシュボードやチャートを作成する感じ？
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表計算は、自身で計算式を定義する必要あり
- 累計などよく利用する定義のプリセットも用意されていない
- BIツールに慣れていれば余裕だが、ビジネス職のユーザが利用できるかは疑問