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Tableauの歴史とその未来への展望

Tableau

はじめに

 Tableauは、データ可視化とBI(ビジネスインテリジェンス)のツールとして知られています。今回は、Tableauがどのように誕生し、どのようなモデルが提供されてきたのか、料金体系や今後の利用方法についてご紹介します。

Tableauの誕生と発展

 Tableauは2003年、スタンフォード大学の研究プロジェクトから生まれました。創設者の「Chris Stolte、Pat Hanrahan、Christian Chabot」の三名は、データの視覚的な解析を誰もが簡単に行えるようにすることを目指して、VizQL(Visual Query Language)という技術を開発しました。この技術により、プログラミングの知識がなくても、直感的にデータを操作し可視化することが可能となりました。
参考:Tableau とは?

提供されてきたモデル

Tableauは多様なニーズに応えるため、いくつかの製品ラインナップを展開しています。

  • Tableau Desktop
    • 個人ユーザー向けのデスクトップアプリケーションで、データの分析やビジュアル化を行う基本的なツールです。
    • 他の製品アプリと連携させて、データをセキュアに守りながら、可視化のサポートと共有を行います。
  • Tableau Server
    • 企業内でのデータ共有やコラボレーションを可能にするサーバー版です。
    • セキュリティやアクセス権限の管理が強化されています。
    • サーバーはユーザ側で設定することが可能です。
  • Tableau Cloud(旧Tableau Online):
    • クラウドベースのサービスで、Tableau Serverの機能をクラウド環境で利用できます。
    • インフラ管理の手間を省き、スケーラビリティも高いのが特徴です。
    • Tableau PulseのようなAI機能との連携も可能です。
  • Tableau Prep
    • データの前処理やクレンジングを容易に行えるツールです。
    • 分析前の準備作業をサポートします。
  • Tableau Public
    • 無料で利用できるバージョンで、作成したビジュアライゼーションをオンラインで公開・共有することができます。
    • Tableau Desktopと比べて一部機能が制限されておりますが、Tableauの導入門としては利用しやすくなっています。

料金体系

Tableauの料金体系は、ユーザーの役割や必要な機能に応じて設計されています。

  • Creator(クリエイター):
    • データの準備、分析、ビジュアル化を行うユーザー向け
    • Tableau DesktopやTableau Prepなどが中心
  • Explorer(エクスプローラー):
    • Creatorが用意した既存のデータソースやワークブックを利用して、分析を行うユーザー向け
    • Creatorより安価でViewerより高価
  • Viewer(ビューワー):
    • ダッシュボードやビジュアル化されたデータを閲覧するためのユーザー向け
    • 主にレポート確認を目的とする
    • 料金はサブスクリプションモデルで提供されており、年間契約が一般的です。
      • また、クラウド版(Tableau Online)とオンプレミス版(Tableau Server)によっても価格が異なります。
      • 具体的な料金は公式サイトで確認できますが、ユーザー数やオプションによって柔軟にカスタマイズ可能です。

今後の利用方法

データの多様化と量の増加に伴い、Tableauはさらなる進化を遂げています。以下は今後期待される利用方法です。

  • AIと機械学習の統合:
    • Tableauは既にAI機能を取り入れており、将来的にはさらに高度な予測分析や自動化されたインサイトの提供が期待されます。
  • 自然言語処理の強化:
    • ユーザーが自然言語で質問を入力すると、適切なビジュアライゼーションやデータを提示する機能が強化される見込みです。
  • リアルタイム分析の深化:
    • IoTデバイスやリアルタイムデータソースとの連携により、その場での意思決定を支援します。
  • クラウドとのさらなる連携:
    • Data Cloudなどのクラウドプラットフォームやサービスとの統合が進み、データアクセスや共有がよりスムーズになるでしょう。

まとめ

 Tableauは初心者でも扱いやすいツールであり、データを視覚的に理解しやすくすることで、ビジネスの意思決定を支援してきました。その歴史はユーザー志向の開発と革新の連続であり、今後も新たな技術との融合によってデータ分析の可能性を広げていくと思います。

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