Tableau と Hadoop の5つのベストプラクティス

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Tableau は、複数のデータプラットフォームのデータをリアルタイムに使用して分析できるように設計されています。従来のツールを使いにくいと感じてきたビジネスユーザーは、この手法に注目しています。では、クエリが返ってくるまでの時間が秒単位ではなく分単位、時間単位だったら、どうなるでしょうか。それでも「フロー」、つまり分析の流れは維持できるのでしょうか。

今や、何百万あるいは何十億という行数のデータでさえ簡単な操作で分析できる時代になり、ユーザーはほとんど瞬間的に検索結果が返ってくることを期待しています。ユーザーの操作と応答に2、3秒より長くかかるようであれば、ビジュアル分析の「流れ」が途切れたように感じられてしまいます。したがって、ユーザーを常に引きつけておくためには、高速クエリを実現しビッグデータからより多くの有意義なインサイトを引き出せるような環境を用意することが不可欠です。

多くのベストプラクティスを応用すれば、ユーザーはビッグデータのプラットフォーム上に構築した Tableau のビジュアライゼーションとダッシュボードのパフォーマンスを最大限に引き出すことができます。そのためのベストプラクティスは、次の5つに大別されます。

  1. 高速かつインタラクティブなクエリエンジンの活用
  2. ライブ接続と抽出の戦略的な使い分け
  3. データレイクからのデータの作成
  4. 抽出の最適化
  5. 接続パフォーマンスのカスタマイズ
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Hadoop のための Tableau のソリューションはとても洗練されていて、しかも高性能です。分析するために、膨大なログデータをリレーショナルストアに移動する必要がなくなりました。そのため、全体のプロセスはシームレスかつ効率的になりました。

Tableau について

Tableau は、次にとるべきアクションにつながるインサイトを、お客様がデータから引き出せるように支援しています。ビジュアル分析によって、制限なくデータを探索できます。ダッシュボードを作成し、数回のクリックでアドホックな分析を実行できるようになります。分析は誰とでも共有でき、大きなインパクトをビジネスにもたらすことができます。グローバルな大企業から、中小企業やスタートアップまで、あらゆる場所で多くのお客様が Tableau を使いデータを見て理解しています。



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