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TableauとLookerを比べてみた



初めまして!ヒロリーと申します!
データ活用系プロジェクトのデータマネジメントやBIツールの導入支援&カスタマイズなどの案件に携わっております。

本題に入る前に・・・・

最近、もはや聞かない日はないくらい多いAIという言葉。
AIの技術や、ユースケースについての記事は注目されており、
プロジェクトが続々と立ち上がってきています。
AIへの注目が上がると共に、開発に必要な素材となるデータログを活用しやすい形で管理する
データマネジメントの重要性も高まってきています。

ビッグデータ活用系のプロジェクトには2段階あります。
・現状把握のシステム化
・未来予測のシステム化
未来予測の1段階前の現状把握を効率化するためのツールがBI(Business Intelligence)ツールです。

BIツールでメジャーなものはTableauですが、
最近、LookerがGoogleに買収されたり、
メルカリやリクルートが導入したりしたことで、Lookerの注目度が急上昇しています。
この2つともある程度使ってみて、向き不向きがわかってきたので、まとめてみます。

salesforce.com、ビッグデータ分析のTableauを157億ドルで買収
Google Cloud、ビッグデータ分析のLookerを26億ドルで買収
本題

Tableauがいいの?Lookerがいいの?
・Tableauをおすすめするケース
例えば、初めての横断的なデータ分析基盤を作るプロジェクトや、
BIに入れたいレポートやデータが
ExcelやAccess,csvなどのローカルファイルの場合はTableauの方が構築しやすいです。
最初のダッシュボードを作り上げるにはTableauの方が早くできます。

・Lookerをおすすめするケース
例えば、TableauやオープンソースのBI(Re:dash等)を使っていて、
クエリの乱立やダッシュボードの乱立等で運用に苦しみ始めてきた。
という悩みが出てきたときにはとても有用なツールです。
Lookerはローカルファイルへの接続が原則できません。
初めてのBIツールとしてはLookerはおすすめしません。
Lookerの強みは全てがweb画面で操作でき、
ダッシュボードや指標の定義がコード化されGitで管理できるという、
運用管理のしやすさにあります。

機能概念対応表
TableauとLookerを使い比べてみて、Tableauを知っている方がLookerを触る時、
知っておくと理解がスムーズに進む機能概念対応表をまとめてみました。


終わりに

いかかでしたでしょうか?
私は、AIとBIは補完関係にあると考えています。

BIツールが運用されていてKPIに関するデータが一元管理されているデータウェアハウスがあれば
AIプロジェクトは教師データが作成しやすくなりスムーズに進みます。

AIツールがあったとしても、AIで導き出したデータを施策判断に活かすためには、
チームメンバーが毎日チェックできる、BIダッシュボードが無ければAIの真価をフル活用できません。

最後までお読み頂きありがとうございました!

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