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BIツール導入のための比較軸をまとめてみた。

前提

  • 本記事では、BIツール導入の際に考慮した方が良いポイント(比較軸)を紹介します。
  • 投稿者が業務で実際に使っており、お手頃価格で導入可能という観点で、以下3つのBIツールに比較軸を当てはめてみて、各々のユースケースを考えます。
    • Tableau
    • GoogleDataPortal
    • Redash

(※比較軸とBIツールの対応表は細かいので最後の章にしました。)
(※他のBIツールも、使用次第追加していきたいと思います。個人的にLookerは試してみたいものの。。。)

モチベーション

  • BIツール導入に良く関わるので、BIツールを完全に理解した!時点での知見を整理しておきたい。
  • BIツール導入に関する議論に向けて、自分の考えをまとめておきたい。
    • 特に、直近の「2020/2/20に#1 BIツール徹底討論」など。

内容

用語集(一部のみ)

登場人物

  • 一般ユーザ
    • 一般ユーザは、作成されたダッシュボードに対してフィルタ条件を変える程度の操作を前提。
  • パワーユーザ
    • パワーユーザは、自分でデータマートとBIツールを接続して、ダッシュボードを作成することを前提。

BIツール用語

  • データソース
    • データの参照先(例:BigQueryやRedshiftのサーバ上だけでなく、CSVファイルなどのローカルファイルを指す場合もある。) 。
  • LOD関数(※Tableauで登場する用語)
    • SQLでいうところのWindow関数。詳細は「Tableau LOD」の公式を参照してください。
      例えば、”販売額”・”商品名”・”商品カテゴリ”というデータがあった時に、単純に”商品名”で集計した場合は”商品名毎の総販売額”しか出せないが、LOD関数を使うことで”商品名毎の総販売額”と”商品カテゴリ毎の総販売額”を同時に出力することも可能です。同時に出力することで、商品と商品カテゴリを比較したグラフが作成可能です。

データ分析基盤用語

  • データウェアハウス(DWH)
    • 未加工のデータを非正規化したり、複数のデータを統合したテーブル群。ここからデータマートを作成する流れになります。
  • データマート(DM)
    • データを分析用途に合わせて集約したテーブル群。(例:カテゴリ別DAU、課金額別DAUテーブルなど)
    • 分析用途のデータマートを用意しない場合は、BIツールの発行するSQLにより、データソース側に想定外の負荷やデータ操作を行う場合がある。そのため、BIツールが接続前提のデータマートを構築しておくことは必要です。

BIツール選定で考慮すべき比較軸

  • 料金
    • 無料 or 有料
  • 基本機能
    • グラフ描画機能
    • 計算式によるデータ作成
  • 利用ユーザの学習コスト
    • フィルタ操作でパラメータ変える位の一般ユーザ or 自分でカスタムレポートを作るパワーユーザ
  • 利用可能なデータソース
    • CSVファイルなどのローカルファイル or BigQueryなどのサーバー接続
  • インフラの構築
    • PCインストール or 独自サーバー構築 or SaaS
  • セキュリティ・運用
    • データアクセス制御
    • ユーザ操作制御

BIツール毎のユースケース

  • 概要
    • Tableau/GoogleDataPortalとRedashは、想定利用者が異なり、分析者とエンジニアと分かれる。
    • GoogleDataPortalを試しに使って、BIツールの有効性が見えたら、Tableauも検討する。

Tableau(Desktop, Server/Online)

  • 想定利用者:
    • Tableau Desktopについては、ゴリゴリと探索的な分析を行うデータ分析者向け。
    • Tableau Server/Onlineについては、ダッシュボードを見る一般ユーザ向け。
  • 想定ユースケース:
    • 「LOD関数(SQLにおけるWindow関数)」など豊富な関数が存在しており、ゴリゴリと探索的な分析が出来ます。そのため、扱うデータの軸も増えて、データ分析の粒度が深くなってきた段階では利用したいです。
    • Tableau Server/Onlineについては、「ユーザの操作権限の制御」や「利用ユーザのなりすましによる条件確認」の機能もあるため、ホワイトレーベルとして自社ブランドのサービスとして第三者に提供も可能です。
  • 前提:
    • 年払いのライセンス料金がかかります。1人あたり約10万/年です。 また、ダッシュボードを他人と共同編集する場合、他人もライセンスが必要です。
    • ローカルPCでも利用できますが、数百万レコードを超えるデータを分析する場合には何かしらのデータベースに接続して使うことがほぼ前提です。そのため、分析用データマート構築とエンジニアが必要になります。

GoogleDataPortal

  • 想定利用者:
    • ダッシュボードを見る一般ユーザ向け。
    • データ分析者向け。ただし、簡単なデータの傾向を見る程度の用途を想定。
  • 想定ユースケース:
    • 計算フィールド作成時の関数がTableauと比較して少ない(特にLOD関数がない)。そのため、BIツール側で詳細なデータ加工はしない前提が良いです。
    • 利用者数に関係なく無料です。Tableauなど有料BIツール導入の前に、BIツールで組織の業務効率が改善されそうか?などの効果検証を行うために、BIツールをまずは試してみるという段階で利用できます。その上で使えそうな場合は、Tableauも併せて検討すると良いです。
  • 前提:
    • BigQueryに接続して使うことがほぼ前提です。そのため、分析用データマート構築とエンジニアが必要になります。
    • BigQueryの強みは、未加工データを格納してTB級データを短時間で集計が可能なため、まず試しにBigQueryにデータを集約することはデフォルトの選択肢になります。

Redash

  • 想定利用者:
    • 問い合わせなどデータ周りの挙動や不具合の調査をするサポートエンジニア/担当エンジニア。
    • SQLが書けるデータ分析者。
    • ダッシュボードを見る一般ユーザ。ただし、パラメータを埋め込んだSQLの作成者が別で必要。
  • 想定ユースケース:
    • 「Query result」というSQLの結果を保存して、新しいSQLに利用可能な機能があります。そのため、複数のデータソース(例:MysqlとBigQuery)を参照し、Redash上でDWHの作成が可能です。そのため、複数のデータソースからデータを収集したデータ分析基盤の構築に時間が掛けられない段階からも利用可能です。
    • SQLの作成と保存が可能なため、データソース側で分析用データマートを準備する必要がないです。そのため、分析用データマートの構築に時間が掛けられない段階からも利用可能です。
    • パラメータを埋め込み動的なSQLの発行が可能なため、定型化された集計・分析については、一般ユーザ単独で様々な条件での結果を出力できます。
    • グラフは表示できるものの調整機能がないです。そのため、テーブルデータをCSVダウンロードしてExcelなど別のBIツールで加工が必要です。
  • 前提:
    • データソースからのデータの読み込みにはSQLを書くことが必要です。

(参考)各比較軸とBIツールの対応表

料金

比較軸 Tableau GoogleDataPortal Redash
無料 × ○(OSS版)
課金形態 1ライセンス・年間契約 なし 作成ダッシュボード数など
(Redash as a Service)

基本機能(計算式によるデータ作成、グラフ描画機能など)

比較軸 Tableau GoogleDataPortal Redash
グラフの軸・ラベルの表示や調整が可能 ×
ダッシュボード機能(複数のグラフを一括出力)
フィルタで選択可能な項目が自動表示 ×
計算フィールドの作成が可能 ×(ただし、SQL書ければ不要)
Window関数が利用可能 ○(LOD関数) × ×
複数のデータソースを統合可能

利用ユーザの学習コスト

  • BIツールを導入する上で、利用ユーザが使えるか?は最も重要な要素と言えます。
比較軸 Tableau GoogleDataPortal Redash
フィルタ操作のみの一般ユーザ向けダッシュボードの場合、操作は簡単か? ○(項目一覧が自動表示) ○(項目一覧が表示) △(項目一覧は表示不可)
パワーユーザが自分でグラフを作成する場合、操作は簡単か? ○(ピボットテーブル作成の要領で作成は可能。) ○(ピボットテーブル作成の要領で作成は可能。) △(SQLからの出力前提、グラフの作成も分かりづらい。)

利用可能なデータソース

比較軸 Tableau GoogleDataPortal Redash
PC上のローカルデータの直接参照 ○(Tableau Desktopのみ) × ×
サーバ上のデータウェアハウス参照 △(ほぼBigQuery一択)

インフラの構築

比較軸 Tableau GoogleDataPortal Redash
独自のインフラ運用不要(SaaS) ○(Tableau Online) ○(Redash as a Service)
独自サーバー上で構築 ○(Tableau Server) × ○(OSS版)
スタンドアローンなローカルPCで利用 ○(Tableau Desktop) × △(自分のPCにサーバーを立てれば、、、)

セキュリティ・運用

比較軸 Tableau GoogleDataPortal Redash
利用者のダッシュボード操作制御が可能 ×
利用者のデータソースアクセス制御が可能 △(プロジェクト単位) ○(データソース毎) ○(データソース毎)
URLパラメータ利用が可能
(利用者の問い合わせ調査時に有用)
× ×
管理者のユーザなりすましが可能
(利用者の問い合わせ調査時に有用)
○(Tableau Online) × ×
利用者のアクセス状況の可視化がBI単独で可能 ○(Tableau Online) ×(監査ログの参照が必要) ×(監査ログの参照が必要)
ユーザ毎に固有のパラメータ設定が可能 ○(Tableau Server/Online) × ×
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