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Tableau data management

規模に応じたセルフサービス分析に対する信頼性、可視性、ガバナンス

Tableau は、最新のセルフサービス分析でビジネスインテリジェンスの世界に変革をもたらしました。分野の専門知識を持った人々の手に直感的なビジュアル分析をもたらすことで、その人々は IT に頼ることなく自分のデータに対する質問の探索を開始し、簡単に分析を反復して、新しいインサイトを発見できるようになりました。モダン分析の導入が拡大している今、IT 部門は適切なデータを変換、管理、促進するという課題に直面しています。それと同時にビジネスユーザーも、分析に関連した信頼できるデータを見つけるのに苦労しています。

データを見て理解できるようにするというミッションを掲げている Tableau は、ユーザーのために独自の方法でデータ管理に投資しています。Tableauは、ユーザーが分析のコンテキスト内で利用できる高度なビジュアルソリューションにより、組織の誰もが、適切なデータを持っていることを確信し、そのデータを信頼して意思決定を行えるように支援しています。可視性、見つけやすさ、そして信頼性を向上させることは、管理されたデータ環境の拡張に役立ちます。これはつまり、IT 部門がデータソースと分析コンテンツの急増をより適切に管理できること、およびエンドユーザーが探しているデータをより迅速に見つけ、その分析に自信を持てることにつながります。

拡張できない従来のデータ管理プロセス

モダン分析を成功させるために組織に必要なことは、セキュリティを損なうことなく、ユーザーにさまざまな機能を与えることとガバナンスのバランスを取ることです。拡張を考えた場合、これはデータ管理へのアプローチをシストすることを意味します。つまり、可視性を拡大し、信頼されるデータをエンドユーザーが見つけられるようにするということです。

増え続けるデータのボリューム、多様性、分析のユースケース

組織はこれまで、関連する会社データのみを取得し、管理していました。しかし現在、マーケティングおよび営業から財務までのあらゆる部門が多様な種類のデータを保有しており、その価値を最大化するためのニッチな分析ニーズがあります。人々は、データで何をするべきかを知る前にデータを取得しており、IT の管理下にない部門データやアプリケーションさえあります。

データを分析に適した構造や形式に変換するためのすべての作業も、データの急増の要因となっています。従来のモデルでは往々にして、IT 部門が特定の分析ユースケースのためにデータを準備し、そのデータベースやファイルを引き続き維持しています。取得するデータがさらに増えていくと、IT 部門はそのデータ環境をサポートするための安定性を求めるようになりますが、表やデータソースを廃止した場合にそれらがダウンストリームのユーザーに及ぼす影響が不明であること、さらにビジネスクリティカルなダッシュボードを破壊してしまう可能性があることへの配慮など、多くの課題に直面します。

分析に関する IT 部門およびビジネスユーザーの役割の変化

モダン分析により、IT 部門の役割はレポートの作成からシステムの維持と保護にシフトしています。これにより、組織全体で各自がデータドリブンな意思決定を行えるようになっています。現在、ビジネスユーザーは自分にとって重要なさまざまなタイプのデータを取り込んでいますが、その方法は依然としてスケーラブルなものではありません。多くのプロセスが未だに手動であり、分析のために、管理されたシステムから管理されていないシステムへとデータを移動する場合もあります。IT 部門は、アクセスを制限してボトルネックを引き起こすのではなく、データおよび分析の探索に対するガードレールとしてガバナンスを採用しています。しかし、IT 部門は引き続きセルフサービス分析をより広範なオーディエンスに拡張する責任を担っており、これにはプロセスの運用と自動化、および制御と俊敏性のバランスが必要になります。

組織は、組織変更に関してますますデータドリブンな意思決定に依存するようになっているため、データへのアクセスと分析を依頼する人も増えています。より高度なデータスキルを開発しているビジネスユーザーもいますが、ほとんどのユーザーはどのデータを使用すべきか、またはデータがどこで見つけられるのかを知りません。データベースについて、命名規則から複雑なデータ構造まで理解すること、また、どの表を結合すべきか把握することは、日常的なユーザーにとっては難しい課題です。データへのアクセスが会社の少数の人に制限されていた時代なら、「頼りになる」データ専門家に尋ねるだけなので簡単でした。しかし今、その方法では、増え続けるデータのユースケースおよびモダン分析の採用の急増に合わせて拡張することはできません。

コンテキスト内で透明性と信頼性が得られることが必要

組織全体でデータ資産がどのように使用されているかを明らかにするために従来から使用されているのは、裏付けに乏しい情報に頼る方法 (誰がどのようにこれを使用しているか?) または難しいコーディングを使用する方法 (回答を見つけるためにコンテンツをスクレイピングする) です。たとえば ETL ジョブが失敗した場合、またはデータベースから削除することが必要な表がある場合、従来のデータ管理モデルでは、影響を受ける人々がメッセージを受け取れることを期待して、管理者が Wiki をアップデートするか大量のメールを送信します。組織が、エンタープライズデータのカタログ、それらデータの分かりやすい説明、文書化されたリネージ、データの鮮度に関する指標を持っていたとしても、エンドユーザーは分析を開始する前に、それらのデータが保存されている別のシステムにログインして、使用するデータが信頼できるか、および最新であるかを頻繁に確認するでしょうか?

また、適切なデータをユーザーが使用できるように保証することを、さらに困難にする要因があります。それはコンプライアンス要件です。これに違反すると、機密データを適切に管理する組織であるという評判が損なわれます。どのデータを使用するべきか、および品質問題があるかどうかについてユーザーが理解できることを IT 部門が望むのであれば、品質に関する情報を、別のシステムやツールを使用するのではなく分析のコンテキスト内で確認できることが必要になります。これらのメタデータをユーザーが直接手に入れられるようにすることで、ユーザーはデータを信頼できるようになります。

ガートナーの調査データによると、データ消費者は迅速にデータが提供されることを求める一方、データ生産者はデータへのアクセス、データの確認と適格性の認証、提供を迅速に行うことに対するプレッシャーの増大に直面しています。これらは両方とも、これまでのデータ管理 (および特に統合) ソリューションの能力を超えています。

異なる方法でデータ管理にアプローチする Tableau

Tableau はお客様との数え切れないほどの会話を通じて、データの膨大な多様性、データウェアハウスやその他の管理ツールへの投資の未開拓といった明らかな問題や、意思決定を促進できるように誰もが適切なデータを入手できるようにすることに課題があることを知りました。メタデータを提示すること、および、すでに人々が時間を費やしている Tableau 分析プラットフォームに管理プロセスを統合することが、データ管理に対する Tableau のアプローチであり、従来のソリューションとは異なります。これは、IT 部門と日常ユーザーにとって大きな利点をもたらすビジュアルエクスペリエンスを提供するだけでなく、既存のデータ管理への投資の利点を拡張することにもなります。


Tableau は IT 部門とビジネスを支援

従来のデータ管理ソリューションは一般的に、複数のエンドユーザーを考慮して設計されたものではありません。セルフサービス環境を拡張し、より多くの人がデータにアクセスできるようにするためには、従来のデータ管理における管理者の責任の一部をユーザーが共有することが重要です。

分析に注力

他のデータ管理ソリューションはデータの移行やアプリケーションの統合に役立つかもしれませんが、Tableau は引き続き分析に大きな重点を置いています。Tableau は、人々が必要とする情報を必要な時に、分析フロー内で直接提供することが重要であると認識しています。

ビジュアルの力を重視

Tableau は、データとやり取りする最良の方法はビジュアルインターフェイスであると考えています。適切なデータを探す場合でも、分析用にデータを準備する場合でも、またはインサイトを求めてデータを探索する場合でも、視覚的なインタラクションならプロセスがより迅速で簡単になります

柔軟性と選択肢を提供

Tableau は、エンタープライズデータ環境の進化に合わせて、既存の投資を活用することの重要性を理解しています。導入オプションから多数のネイティブデータコネクタまで、Tableau は比類のない広範な選択肢を用意しています。また、Tableau のデータ管理ソリューションも同様の柔軟性と拡張性を備えています。

Tableau Data Management Add-on のご紹介

Tableau はそのデータ管理へのアプローチにより、変化を続けるデータ環境において、スケーラブルで自己対応が可能な管理されたデータ環境を開発および維持できるように IT 部門を支援します。Tableau Data Management Add-on には Tableau Prep Conductor と Tableau Catalog が含まれています。


可視性

組織のデータ資産に対する可視性を高めることで、環境をより効率的に管理できます。

ガバナンスと信頼性

意思決定のために組織全体で使用するデータのガバナンスと信頼性を構築します。

見つけやすさ

データの見つけやすさをさらに高めることで、ユーザーが迅速かつ自信を持って、分析に適切なデータを見つけられるようになります。

スケーラビリティ

反復可能なプロセスで規模に応じてデータを効果的に管理し、データとメタデータを最新に維持することができます。

フローのスケジュール設定を示すアニメーション gif

Tableau Prep Conductor

Tableau Prep Builder で作成されたフローをスケジュールし、一元化されたスケーラブルかつ信頼性の高いサーバー環境で実行できるため、組織のデータを常に最新に保つことができます。管理者は組織全体にわたって、セルフサービスのデータ準備に対する可視性を得ることができます。Tableau Prep Conductor を使用することで、Tableau Server または Tableau Online 環境でフローを管理、監視、保護できます。詳しく読む

プロジェクトのリネージ確認に関するアニメーション gif

Tableau Catalog

Tableau 環境で、データの包括的なビューによって分析を管理できます。すべてのユーザーが、強力な検索機能やデータディクショナリ、リネージ、インパクト分析を使用して、信頼されるデータを見つけ、理解し、活用できるようにすることが可能です。メタデータ API を使用して既存のメタデータシステムと統合し、Tableau と貴重なメタデータを交換して、分析を実行している場所で表示することができます。詳しく読む

Tableau プラットフォームとの緊密な統合

ユーザーが必要とする場所、分析のコンテキスト内で重要な情報が提供されます。ビジネスユーザーは Tableau で簡単に、管理されたデータを見つけることができます。信頼される最新のデータかどうかを確認するために、Wiki の検索やエンタープライズカタログへのログインは不要です。さらに、IT 部門はセキュリティ、ガバナンス、パーミッションから監視や管理に至るまで、Tableau プラットフォームの既存の機能を活用することができます。セットアップの必要はありません。Tableau Server 環境のデータ資産は自動的にカタログ化されます。

Tableau Data Management Add-on は、Tableau Server または Tableau Online の展開とは別にライセンスが提供されます。

Tableau Data Management が組織の全員に利点をもたらす方法

データは、投入されて保存された後、準備、分析と移動し、その後組織全体に共有されます。Tableau では、準備フローの更新、メタデータの追加とアクセス、データリネージの把握などのデータ管理プロセスが、IT 部門およびビジネスユーザーがすでに分析ワークフローを活用している Tableau Server および Tableau Online に緊密に統合されています。

Tableau 分析プラットフォーム内でのデータの移動 (投入、準備および保存、分析および共有) を示す図

どのようにすれば分析に適切なデータを見つけられますか?

データの変換とディスカバリ

データスチュワードとデータエンジニアは、データベース、表、列に説明とメタデータを追加し、データ資産を認証することで、信頼および推奨されるデータをユーザーが見つけられるようにすることができます。また開発者は、Tableau Server REST API のメタデータメソッドを使用して、特定のメタデータをプログラムで更新できます。データエンジニアとデータ管理者は、使用状況のメタデータで表の変更を通知し、データソースを最適化できます。

コンテンツ作成者は、Tableau Server および Tableau Online の既存のデータソース、データベース、ファイル、または表を検索して、必要なデータがすでに存在しているかどうかを確認し、データソースの重複を最小化できます。コンテンツ消費者は、データ資産の説明、使用状況、承認を確認することで、信頼されるデータをブラウジングで簡単に見つけられます。ユーザーは、Viz の参照時に簡単にダッシュボードの [データの詳細] タブでフィールドの説明を見ることができるため、分析に適切なデータを使用しているという信頼が生まれます。

データへの接続を示す画像

データを変更するとどうなりますか?

リネージとインパクト分析

データベース管理者やデータエンジニアが列または表を変更すること、あるいはデータスチュワードが計算を修正することで、どのデータ資産とユーザーがその変更の影響を受けるのかについて、IT 部門はインパクト分析を実行して把握することができます。IT 部門は Tableau プラットフォーム内から、影響を受けるデータ資産所有者にメールを送信できます。

ビジネスユーザーは、分析に使用しているデータのリネージを素早く確認できます。そのリネージには、データのオリジンおよび所有者、認証済みかどうか、準備フローの実行履歴などが含まれており、Viz を開く前に確認できます。さらに高度なユーザーは、サーバーにパブリッシュされている分析コンテンツを見つけ、ワークブックで計算して詳細を探索できます。

リネージに関するタブでの説明の画像

どのようにしてそのデータが信頼できるかどうかが分かりますか?

品質に関する警告とアラート

データエンジニアとデータスチュワードは、サーバー環境または API を使用して直接、品質に関する警告を設定できます。警告、廃止、古いデータ、メンテナンス中などの指標によって、データ資産のステータスに関するアラートを示すとともに、たとえば更新の遅延やデータの不足など、分析に悪影響を及ぼす問題に関する追加情報を提供できます。データスチュワードやアナリストなどの準備フロー所有者は、データベースのタイムアウトや列の不足など、準備の実行失敗に関するアラートを直接受信するため、迅速に対処できます。

ビジネスユーザーは、Tableau での分析コンテキスト内で、データ資産の品質指標を確認できます。これにより、あらゆるスキルレベルのユーザーが自信を持ってデータで意思決定を行うことができ、また警告が発生した場合は IT 部門からの情報を読み、分析を進めるかどうかを判断できます。

データ品質に関する警告の説明の画像

必要なデータはどのようにして自分のシステムに取り込みますか?

メタデータ API の統合

IT 部門はメタデータ API を使用して、既存のメタデータ管理ソリューションの力を拡張できます。データベース管理者およびエンジニアは、メタデータ表またはエンタープライズカタログで変換したメタデータを Tableau に取り込み、Tableau からメタデータを抽出して他のデータアプリケーションやビジネスフローで使用できます。

ビジネスユーザーは、エンタープライズカタログからの貴重なメタデータを使用した IT 部門の作業への可視性が得られ、Tableau の分析コンテキスト内でそれらの情報を確認し、使用することができます。

メタデータ API の画像

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まずはトライアルから

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