Tableau（タブロー）とは？
Tableau（タブロー）とは、国内外で多くの企業ユーザーに支持されている”セルフサービス型BIツール”です。
Tableauの最大の特徴は、大量のデータまた頻繁に更新されるデータに対して、難しい知識・プログラミング知識なしに人の意思決定を助けるための図やグラフを作成する事ができることです。
Tableau（タブロー）をこんな方に知って欲しい
「ビックデータが溜まっているのでこれを活用したい」
「都度Excelでデータを分析しているが、非効率さを感じている」
「データ分析に力を入れたいが大掛かりなシステム導入をするほどでは…」
このような課題感をお持ちの方は多いのではないでしょうか。
この記事では、今後ビックデータの活用が必須となってくる中で、ますます重要となるBIツール「Tableau」の基礎を解説しています。
この記事を読めば、きっと皆さん今後のキャリアのためにTableauをやってみよう！と思うはずです。
なお、Tableauは既にAmazon、ウォルマート、アクセンチュア、レノボなど多くの最先端の企業で使われており、日本でも最近徐々に使われ始めております。あまり、Tableauのことをご存じない方にとっても、キャリア形成という面で身に着けてることで非常に役に立つツールだと言えます。
※「Tableauを始めたい、実践的な使い方を知りたい」という場合は、以下の記事を参照してみてください。
Tableau（タブロー）がなぜ今後重要なツールになるのか
Tableauは、視覚化のための数あるツールの中でも以下3つの観点で優れており、シンプルに使いやすいので、皆さんに特におすすめです。
| fa-history 圧倒的な分析の スピード |
fa-eye 優れたデータを 視覚化機能 |
fa-photo 扱えるデータの サイズ・種類の多さ |
当たり前ですが、人間は視覚的にきれいに整っているものやワクワクさせるようなものであるほど、より理解がしやすくなります。特に、何か新しいことを意思決定する際には、人のワクワク感（右脳・感情）に訴求する必要がありますが、その時に非常に役に立ちます。また、デザイン性の高いグラフを使うことで、難解なデータを扱う場合にもメッセージを伝えやすくなります。
以下は「都道府県別の人口増減」をTableauを用いて視覚化したものです。
上記結果をみると、日本地図のグラフからは、東京都や愛知県の人口が増加している事がぱっとわかります。また右上の散布図からは、沖縄県が他の都道府県とは違った傾向を示していることがわかります。
このように、Tableauは意思決定の際のメッセージの訴求力が高いという点で、今後ますます重要性を増すツールになってきます。
具体的にTableau（タブロー）では何が出来るのか
では、具体的にTableauで何が出来るの？と思われている方も多いと思います。様々なことが実際には出来るのですが、大まかに以下の通り纏めています。
上記の中でも特に、誰かの意思決定を図る際に有用な機能は、リアルタイムでの分析です。
意思決定に有用？リアルタイムでの分析とは？ということで具体的な例を挙げます。
まず何かの意思決定のための分析をした際によく見られる問題としては、以下２点が考えられます。
② 関係者の確認の結果、分析の終盤で大きな分析方針の変更が発生する
①の利用データに変更がある場合、ExcelであればVLOOKUPなどのセルの参照式に不整合が生じる可能性があります。
②の分析方針が変更となった場合、Excel等のシートの作り方によってはゼロから分析やり直しとなってしまう場合があります。また、こういった問題を避けようにも、Excel等のツールは双方向性が弱いため、分析方針の検討をするためのコミュニケーションツールとして十分機能しない場合があります。
上記問題に対し、Tableauではリアルタイムでの分析として、それぞれ下記のような対応が可能です。
これらリアルタイム分析を駆使することにより「意思決定のスピードを上げる」ことができます。
最後にTableau（タブロー）とよく比較されるExcel（エクセル）とは何が違うのか
ここまで読んで、Excelと同じではないか、と思っている方も多いと思います。そこで、最後にTableauとExcelとの違いについて整理して終わりたいと思います。
これまでもExcelはデータ視覚化ツールとして使われてきており、その点ではTableauもExcelも利用する目的は同じです。
ただし、TableauとExcelの決定的な違いは①データから洞察を得るためのアプローチと、②アウトプットの種類の2つにあります。
①データから洞察を得るためのアプローチがTableauの方が簡単
皆様も思い返して頂きたいのですが、Excelで何か洞察を得ようとした時にどのようなアプローチをとるでしょうか。
おそらくある程度仮説をもって、（関係性が強そうな）データを集めて縦or横に並んだテーブルを作成し、最適なグラフを作ってみる、という作業をしているのではないでしょうか。そして、その仮説が外れていたら、また仮説を作りテーブルを作成し、グラフを作る。この作業を繰り返し、一つの洞察を生み出しているはずです。
ここで大切になるのは、仮説づくり、つまり数字の関係性を数式で表す力となります。
＜仮説→テーブル作成→グラフ作成＞をループする図を差し込む
一方で、Tableauであれば、データの視覚化が容易に行えるため、様々な仮説を元に（数式を元にテーブル上で検証するのではなく）簡単なマウス操作であれこれとグラフを作成しつつ、視覚的に検証をすることが可能となります。
＜仮説→グラフ作成＞をループする図を差し込む
②アウトプットもTableauは視覚的に優れる
これは言葉で書く必要はありませんが、同じデータを使い、TableauとExcelでアウトプットを作ってみるとここまで違います。
こちらは先ほども挙げました「都道府県別の人口増減」を①Excelおよび②Tableauで視覚化した結果になります。
Tableauでは、ばらばらになっているデータを処理し、さまざまなグラフによる視覚化が可能になっています。
分かりやすいグラフの作成もTableauの機能を使えばプログラミングの知識なしに簡単に作成ができます。
上記以外にも優位性はありますが、詳細は下記の記事で説明するようにし、この記事で少しでもTableauの必要性を感じていただければと思っております。
尚、本当にTableauを勉強しよう！と思われた方は是非下記記事も参考にしてみてください。
当記事でTableauの概要がお分かりいただけたと思います。
一方で、実際にTableauを利用する場合には今回の記事のように単純でないこともあると思います。Tableauの導入・利用をお考えの方は、ぜひ当サイトからご相談ください。
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当サイトではTableauに関する悩みをスムーズに解決することをお約束します。
