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[レポート]競合ベンダー6社が集結!第5回関西Tableauユーザー会(ETL祭り)に参加しました #tableau #KTUG

関西のツッコミは容赦ないで
2019.07.03

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どうも。データアナリティクス事業本部@大阪オフィスの玉井です。

2019年7月2日(火)に、5回目となる関西Tableauユーザー会が開催されました。本エントリでは、その模様をレポートしたいと思います。

概要

  • 2019年7月2日(火)15:00〜
  • 大阪府大阪市淀川区西中島5-12-12 エムオーテックス新大阪ビル

Tableau Prepが正式リリースされ、Tableauを使ううえで様々なETL・Preparationツールが選択可能になりました。その一方で、各ツールのスケールや価格も様々であり、結果的にできることは同じでも、より自社・個人に適したツールを選択するのが難しくなっています。 そこで、「Tableauを便利にするETL祭」というお題で、ユーザー会としてETL・PreParationツールの各ベンダーにお声掛けしたところ、6社から快諾頂けまして、各社から特徴などを紹介いただけることになりました。

さらに、この6社が参加してのパネルディスカッションも予定しており、ETLツールを含めたデータ基盤の考え方について語っていただこうと思っています。また、参加申し込み時にアンケートに聞いてみたいこと、語ってもらいたいことなど、回答いただいたものを参考に、テーマ設定したいと考えています。

参加ベンダー

幹事会から

今回の概要

  • Tableau Prepが登場したが、(ユーザー側としては)ぶっちゃけ(Creator)ライセンスは高いという認識
  • そうなってくると「他のETLツールってどうなん?」という感じで他ベンダーが気になってくる
  • というわけで実際にベンダーさん達を集めてみました
  • 今日のお話だけで全てを理解することはできないので、あくまで「きっかけ」の1つにしていただければと思う

参加者の事前アンケート

  • Tableau利用歴で一番多いのは「1年〜3年未満」
  • Tableau Prepを使ってる人も増えてきてる

各社からの紹介

参加するETLツールのベンダーがそれぞれETLに関するお話をするコーナーでした。登壇順はその場でシャッフルされて決まりました。

DataSpider

  • 株式会社セゾン情報システムズ 三浦氏

  • 自己紹介
    • セゾンカードの情シス領域を担っている会社
    • 流通向けシステムも扱っている
      • Tableauも使っている
    • HULFT事業部
      • ざっくりいうと色々なプロダクト間のデータ連携を助けるツール
      • かれこれ20年
      • こちらでもTableauを使っている
  • 製品紹介
    • プロダクトマップ
    • HULFT
      • Tableauとの連携も可能
      • IoTとの連携も可能
      • 各種DBとももちろん連携可能
      • 顧客満足度No1
    • DataSpider
      • ノンプログラミングでETL処理ができるツール
      • 下記のような製品にも対応している
        • Kintone
        • 勘定奉行
    • 流通部門
      • Tableauエンジニアが45人いる
      • Tableau Jediも在籍
    • IoT
      • Raspberry Pi等に対応
      • 日本電産とタッグを組んで製造業データの可視化などに取り組んでいる
  • 事例
  • 「2025年の崖」
    • ETL、BIに加えてRPAも組み合わせる
    • アスリート支援AIシステム
      • 陸上選手の食事や技術やスピードなとをTableauで可視化
        • 練習メニューや成果
          • kintoneに入力したもの
        • 体組成計データ
        • 練習結果
      • データ
        • 活動量計
          • RPAで連携
        • Kintoneデータ
          • DataSpiderで連携
        • Azure上のDBに格納
      • レースパターンの最適化
        • ピッチやストライドといった特徴量から教師あり学習を行っている

    • 社員の健康も可視化

      • センシティブ情報はブロックチェーンで管理

    • 営業実績の可視化
      • 全てまとめてDataSpider→DB→Tableau
        • Oracle
        • SalesForce
        • Excel
      • 業務時間を13000時間削減することに成功
    • 社内案件の可視化
      • 受注案件
      • 原価管理
      • 勤怠連携
  • Tableauとデータ基盤
    • データを正しく把握する「地図」が必要と考えている
      • 何のデータがどこにあるかわからないとダメ
      • DataCatalog構想

Tableau

  • セールスコンサルタント 濱田氏

  • Tableau Prep
    • ハンズオンセミナーを月1でやっている
      • 大阪でも開催している
      • 毎回満席
    • Tableauは「ビジュアライズ」が有名
      • データ準備の領域は今まで得意ではなかった
      • Tableau PrepがでたことによってBI以外の領域が強化された
    • データの準備時間
      • データ分析にかかる時間の8割がデータ前処理だといわれている
      • ここをいかに支援していくか
    • Tableau PrepはETLツールではないと考えている
      • データウェアハウスへの出力は現時点で未対応
      • メール配信とか条件分岐といった処理も不得意
    • ではTableau Prepは何ができるのか
      • 下記の6種類のみ
        • ステップ
        • 集計
        • ピボット
        • 結合
        • ユニオン
        • 出力(tde,hyper)
    • 要するにSQLを可視化してると考えてもらえれば…
      • だから基本的な6種類の機能しか無い
    • 事前アンケート
      • 「Tableau Prep Conductor」の費用が高いという意見が多かった
        • データ管理パッケージ | Tableau Software
        • Tableau Prepで作成したフローをTableau ServerにパブリッシュしてTableau Server上で定期実行させるアドオン
        • 今後、データカタログ機能も登場予定
        • これで1ユーザーあたり8000円なので高いとは思っていない
    • 次のバージョン(2019.3)
      • フロー中にRとPythonが書けるようになる

Alteryx

  • ストラテジック・アカウント・ディレクター 中川氏
  • セールスエンジニアリングマネージャー  ザッカリー・マシューズ氏

  • Alteryxとは
    • ETL機能だけでなく、「セルフサービス分析プラットフォーム」である
    • ガートナーのマジック・クアドラント
      • データサイエンス&機械学習プラットフォームとして評価されている
    • Tableauとはコアテクノロジーパートナーシップを締結して10年以上

    • 日本法人は昨年設立
    • 会社自体は20年以上
    • 社名の由来
      • Alterは変換、yxは座標
      • 元々地理空間データを扱う製品の開発をしていたため
  • データ分析の難しさ
    • 分析したいデータの発見やデータ前処理が大変である
    • Alteryxはそれを解決する
  • Alteryx Designerの優れているところ
    • コードフリー
      • コードを書けなくてもETL処理や機械学習ができる
    • コードフレンドリー
      • RやPythonを書いてデータを処理することもできる
  • デモ
    • ザッカリー・マシューズ氏
      • Alteryxの社歴は2年
        • しかしAlteryx自体は10年以上使用している
      • 5年くらいTableauの社員だった
      • つまり、AlteryxとTableauの双方を知り尽くしている
    • AlteryxとTableauは親和性MAX
      • Alteryxは、シンプルにドラッグアンドドロップでいけるところがTableauと似てる
    • サンプルスーパーストアのデータの前処理のデモ

    • 同じデータでもAlteryxを使うかどうかで可視化の品質が変わる
      • 温度が高いところをAlteryxで事前に計算
      • Alteryxは地理空間データの分析ができる
      • 地理空間の結合
      • 最寄り地点の計算

    • 予測分析もできる
      • Tableauにも予測機能はあるが、Alteryxはより深い予測計算が可能
      • ランダムフォレストのデモ

Asteria

  • マーケティング部 部長 東出氏

  • 事前アンケート
    • 今回集まったベンダーで、知らない人が一番多い製品
    • 理由は、ETL分野だけじゃない製品だからだと思う
  • アステリア株式会社
    • インフォテリアから社名変更
    • 製品の開発と販売
    • Asteria Warpが一番主力

  • 適用領域
    • EAI
      • ここが一番売り
    • ESB
    • ETL
    • RPA
  • EAIの方が強いので、Tableau Prepとは担当領域が異なる

  • 特徴
    • 信頼性
      • 豊富な実績
      • 7500社以上
      • イオンハート事例
        • S3→Redshift
    • 生産性
      • 画面上にアイコンを並べて処理を作成できる
      • スケジュール実行も対応
      • プログラミングより3割は生産性が改善される
      • 部品の集約性
        • ループ処理などを簡単に設定可能

  • 機敏性
    • 連携に対応しているサービスが多い
    • Hyperの生成可能
    • Tableau Serverへのパブリッシュ機能もあり
  • デモ
    • DBとkintoneからデータ抽出→加工→Hyper
  • 月額3万円

Informatica

  • プリセールスエンジニア 中谷氏

  • ETLからはじまった製品

    • 今はデータ管理システム
    • 25年以上
  • 今回はTableauとの連携ソリューションを紹介
    • 2011年くらいからパートナー
  • 会社紹介の前にまずデモ
    • 今回紹介するのはデータカタログ機能
    • Tableau用の拡張機能を開発

       

    • データカタログとは

      • データのメタデータだけでなく、データに関するビジネス用語の意味や、データの管理担当者もわかる
    • 情報の閲覧だけではない
      • データに対してコメント追加
      • 属性(タグ)の追加
    • データの品質や網羅性もわかる
      • Nullの多い少ないなど
    • 任意のデータソースをクリックするだけでTableauのデータソースとして取り込める
      • データソースを取得するジョブが裏で生成
      • Hyperとしてダウンロードし取り込まれる
    • 使い続けることで、データ自体がより良いものになっていく側面もある
  • 会社について
    • データマネジメントの製品を扱っている
    • 2004年に日本法人設立
      • 2014年に大阪オフィス設立
    • データ分析のプロセスは全てがデータカタログから始まると考えている

Talend

  • 三浦氏

  • Talendはデータマネジメントプラットフォーム

  • Talendが提供するETL

    • ユーザーは企業内の様々なデータソースを使ってデータ分析している
    • これらを収集して加工するのがデータインテグレーション

    • ETL
      • 1300を超える部品
      • これを自由に組んで処理を作成する
    • 各種パブリッククラウド、Hadoop対応
      • コネクタもあり
      • 作成したジョブをEMR上で実行することも可能
  • ETLのトレンドその1
    • クラウド
      • Talendはクラウド対応
      • サーバーレスでETL処理できる
      • SaaS形式で提供
      • AWS上で動作
  • ETLのトレンド2
    • セルフサービス
      • ETLはIT部門がやるイメージ
        • Talendはユーザー向けの製品もある
      • Talend Data プレパレーション
      • Talend Data スチュワードシップ
        • クレンジングとか名寄せが可能
      • データカタログに対応した製品もあり
  • デモ
    • 国別のデータを可視化したTableauViz
    • 一部国別に分かれていないデータがある
    • 国のデータをキレイにするデモ

パネルディスカッション

概要

  • 司会者「ぶっちゃけ、どの製品も機能差はあまりないと思います
    • 先程の紹介だけでは全部はわからない
    • パネルディスカッション形式で、各ベンダーの考え等を知っていただく
    • 基本的には司会からの質問にそれぞれ回答してもらう形

事前アンケートの利用状況について

参加者の事前アンケートに、それぞれのベンダーの製品について知っているか又は使っているか、を問う質問がありました。その結果を受けての各ベンダーのコメントです。

Alteryx

  • どの製品も9割くらい知られていなくて寂しい
  • Tableau Data Day Outも最上位スポンサーだったのに…
  • これはまだまだ関西にアプローチできてない
    • だから逆にチャンスと考えいる

Informatica

  • (知名度が)ビリじゃなくてよかった…
  • エンタープライズ向けというイメージ強いから(あまり知られていない?)
  • 実際、大企業に対する全社提案とかは多い
  • スモールビジネスに使うには費用が高いと思うのであまり知られてないかも

Asteria

  • 「知らない」が全製品中一番多かったです。ありがとうございましたw。
  • プロモーション足りてない
    • 特にETL部分
    • 今までEAIに注力していたから

Talend

  • アンケート結果は妥当だと思った
  • IT部門の人は参加者に何人いますか?
    • 非常に少ない
    • そんな中でこの結果はかなりいい方だと思う

Tableau

  • Tableau Prepはさすがに知られている(Tableauのユーザー会なので)
  • ETLという分野はまだまだ関西の客に伝わってないと思う
  • 他の製品と棲み分けもあるので、そういった部分を皆さんと話していければいいと思う

Tableau PrepはETLでは一番後発。「正直よう出したなあ」という印象。これからどう展開していくのか?

Tableau

  • TableauはBI以外のところが弱かった
  • 他の部分(ETLなど)も強化していきたいと考えている
    • 各部分をビジュアライズの観点から見直して、Tableau Prepやデータカタログといった製品を開発していく

Tableau以外のみなさん。Tableau Prepが出たときの感想を教えてください。

Talend

  • お客さんによく比較されるようになった
  • どちらがスタートするかで分けている
    • ETLからスタートするかプレパレーションからスタートするか
    • Talendはプレパレーションから作ったやつをETLに展開できる

Asteria

  • 厄介なものが出てきたと思いましたw
  • Asteriaはデータプレパレーションツールではない
    • プレパレーションはユーザー向け
    • AsteriaはIT部門向け
  • うまく切り分けていきたい

Informatica

  • Informaticaのプレパレーション機能は最近やっと普通レベルになってきた程度
  • Informaticaは分析部品に特化してない
  • (Tableau Prepとは)領域がそれぞれ違う

Alteryx

  • (Tableau Prepが登場して)非常にワクワクした
  • これまでずっと「Alteryxをいかに売るか」を考えてきた
  • 今までは「ETL」という概念に注目するお客さんはいなかった
    • だから売るのが難しかった
  • Tableau Prepが「ETL」という概念を広めてくれたので逆に嬉しい(Alteryxも売りやすくなった)
  • データプレパレーションはTableau Prepでいい
    • その後の深い分析はAlteryxの出番

DataSpider

  • 他のベンダーに言いたいことは大体言われた…

お客さんに比較されるのはどこのベンダーさんですか?比較される理由は何だと思いますか?

DataSpider

  • Asteria、Informatica、Talendはよくある
  • 日本語重視するお客さんによく選んでもらっている

Alteryx

  • Alteryxは「データ分析プラットフォーム」として販売している
  • SPSS、SASと比較されることが多い
    • しかしAlteryxは分析だけではない
  • 真の意味での競合はExcelだと思っている

Informatica

  • 従来はIBM、SPSSとかとよく比較された
  • 最近はTalend、Alteryxと比較されがち
  • 分析の部分で競合する

Asteria

  • DataSpiderはメチャクチャ比較される
  • 操作性、価格で決まる事が多い
  • ETLという面ではInformatica、Talend

Talend

  • 今回登壇されたベンダーさんは大体比較される
  • オープンソース製品と比較されることも

Tableau

  • ETLという意味ではAlteryxが比較されがち
    • Tableau PrepとAlteryxの立ち位置は異なると思っている
  • ビジュアライズ(BIツール)としての競合はいないと思っている
  • 司会者「Tableau Prepを単体で売る予定はありますか?
    • いまは処理したデータの出力先がTableau用のファイルのみ
      • だから今は計画にないはず
    • 出力先が増えると検討するかもしれない

ユーザー側としては実際どれも費用がかかる。決済とりづらい。導入について金額以外でどういった支援をしてくれるのか?

Tableau

  • 答えづらい質問
    • 他のベンダーと(扱っている製品が)そもそも違うため
  • 「何を可視化したいですか」から始める
    • まずはセルフサービスで(データ分析を)やってみる

Asteria

  • 内製化がポイントになってくると思う
  • 最初はSIer等が支援するけど、後々自走できるように支援するのがウリ

Informatica

  • 性能、拡張性に自信をもってる
    • 大容量データの処理は強い
    • そういった点を考えれば、費用はそんなに高くないと考えている
  • クラウドベースで実行できる、Hadoopの実行もできる
  • データカタログという概念を25年前から持っている
    • …という実績の安心感も費用に入っていると考えてもらえれば

Alteryx

  • Alteryxは柔軟性がある
    • 最初は単純な分析だけでもいい
  • Alteryxは分析規模を問わない
    • (決済権を持っている)経営層にも事例を紹介することができる
  • 企業が(データ分析によって)成長できる道筋を描いてあげることができる

DataSpider

  • 「13000時間の効率化」という実績がある

Tableauはよく「DataPeople」という言葉を使うが、データ分析を会社の文化にするにはどうすればいいか?

DataSpider

  • データ分析は繰り返しトライアンドエラーして少しづつ着実に進めるしか無い

Alteryx

  • Alteryxはソフトウェアだけを売っていない
    • 組織を変革するものを売っていると考えている
  • Alteryxは(今回紹介した)Alteryx Designerだけではない
    • 「専門家ではない人」と「専門家」が協力してデータ分析できるプラットフォームがAlteryx
  • 通常のビジネスユーザーでも使える
    • 「シチズンデータサイエンティスト向け」としている
    • Ph.D.もってなくてもデータ分析できる
  • だからAlteryxを使ってデータ分析文化を醸成することができる

Informatica

  • データの価値は年々上昇していっている
  • データを扱うにあたって国の壁は無くなるはず

Asteria

  • バラバラに配置されているデータを、いつでもすぐに取り出せる環境をつくる
  • データ連携に関するプロトコルがまだ標準化されてないと思う
    • RESTとか
  • こういった課題をAsteriaでどうやって補っていくかを考えていきたい

Tableau

  • 「データリテラシー」を高める活動を定期的に開催
    • ユーザー会とか
    • 「業務効率化をするためには」みたいなお題を設定して、それに向かってデータ分析する
    • そうやってデータリテラシーを高めてデータ分析文化を醸成していく

おわりに

競合ベンダーが一堂に会す

今回はTableauそのものはメインではないということで、どうなるのかなと思いましたが、ETLを扱うベンダーが6社も集まり、製品紹介だけでなく、パネルディスカッションでそれぞれがデータ分析に関する意見を発信するなど、なかなか見られない光景に立ち会えたと思います。

小耳に挟んだのですが、最初「どこかは絶対断るからとりあえず6社くらい声をかけよう」ということで6社に今回の話をもちかけたらしいのですが、6社とも断らなかった(参加を表明した)そうで、幹事の皆さんは大変驚いたとのことです。各ベンダーさん達も「こんな機会はなかなかないのでぜひ!」といった感じで前向きだったそうです。

ユーザー会の後の懇親会では、競合ベンダー同士がワイワイ酒を交わすレアな場面が見れました。実際、コンペ等でぶつかることも多いらしく、普段火花が散るような関係の人たちと、普通に飲み会をするというのは、各ベンダー揃って「まあこんな機会はないですわ!」とテンション高めでした。

関西ならではのツッコんだ質問がベンダーを襲ったパネルディスカッション

パネルディスカッションは幹事メンバーからの質問に答える形式だったのですが、「Tableau Prepが出た時どう思った?」「よくあたる競合はどこ?」「Tableau Prep高ない?」といった、キツすぎる質問が出まくりで、各ベンダーも苦笑いしながらも、その激しい質問に真剣に回答していたのが印象的でした。そんな中、Alteryxのザック氏だけは一切戸惑わず「Tableau Prepが出たときはワクワクしたよ」といった、他ベンダーとは一線を画す回答をキメていたのもまた印象的でした。

関西だからこそできたユーザー会?

各ベンダーの方々はほとんどが東京から来られていたようで、普段とは違い土地だったからこそ、心機一転、厳しい質問にもぶっちゃけることができたのかなあ、とも思いました。そういう意味では、こういった「競合集めてアレやコレやを聞きまくる」という激しめのユーザー会は、関西ならではの催しだったのかもしれません。引き続き関西Tableauユーザー会からは目が離せませんね。