#22 : ホワイトペーパー「AlteryxとTableau Serverによるエンタープライズ規模のセルフサービスビジュアル分析」を読んでみた – Alteryx & Tableau 連携 Advent Calendar 2018
当エントリは『Alteryx&Tableau連携 Advent Calendar 2018』シリーズの22本目のエントリです。
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当エントリでは、AlteryxとTableauの連携について書かれたホワイトペーパー 「Enterprise Scale Self-Service Visual Analytics with Alteryx & Tableau Server」について、その内容を見ていきたいと思います。
目次
AlteryxとTableau Serverによるエンタープライズ規模のセルフサービスビジュアル分析
Tableau Serverは組織のビジュアル分析を拡張するための優れた方法ですが、データプロセスを維持し続けていくためにAlteryxを活用する事でより便利に、効率的に改善を加えていくことが出来ます。Alteryxでは以下の事が可能です。
- 繰り返し可能なワークフローを使用してデータを準備、ブレンド、および分析
- Tableau Serverビジュアライゼーションの速度とパフォーマンスを向上
- アナリストの価値を組織全体に拡大
当エントリで紹介するホワイトペーパー「Enterprise Scale Self-Service Visual Analytics with Alteryx & Tableau Server(AlteryxとTableau Serverによるエンタープライズ規模のセルフサービスビジュアル分析)」では、Tableau ServerとAlteryxを組み合わせて活用することのメリットについてまとめられていますので、順を追って見ていきたいと思います。
強力な分析基盤を提供する「Tableau Server」
Tableau Serverを導入することで、業界をリードするTableauの「視覚的な観点からInsightを得る」テクニックを活用して、分析を重視する企業のニーズを満たしていくことが出来ます。組織全体としてのインテリジェンスも重要ですが、「データの視覚化は、データそのものと同様に重要なものである」ということを覚えておきましょう。
今日、Tableauを導入している何百もの企業がAlteryxを活用しています。Alteryxはセルフサービスデータ分析のためのプラットフォームを提供し、分析者はTableauを活用するための「データ準備とブレンド」に掛かる時間を短縮し、本来注力すべき「データの視覚化と分析業務」に多くの時間を費やすことが可能となります。
Alteryxの処理結果はTableauの抽出ファイルに保存出来ます。これは、データの更新が為されるたびに、AlteryxからTableau Serverに直接データを送り込むことが可能となるということを意味します。
スケーラブルなビジュアル分析にはスケーラブルなデータ処理が必要
Tableau Serverを使うと、ビジュアル分析にスケーラビリティを提供することが可能となります。では、データ更新がスケーラブルであることは、どのように確認すれば良いでしょうか。主に、以下の様なケースをどう対処すべきか、という観点です。
- 手動のデータ準備プロセスではデータ更新の速度に追いつくことが出来ない
- 可視化がリクエストされた際、データをライブで照会して再計算すると処理に時間が掛かってしまう
- 可視化の可用性の向上により、組織としてより多くの可視化を要求するようになり、結果としてデータアナリストからのデータに関するニーズに対応するための時間が掛かるようになってしまう
こういったケース・状況を改善させるために、Alteryxは非常に有効です。「セルフサービスデータ分析のための主要なプラットフォーム」であるAlteryxを活用することで以下の様な改善・解決を行うことが出来ます。
- 反復可能な作業フローを使用してデータを準備、ブレンド、および分析する
- Tableau Serverビジュアライゼーションの速度とパフォーマンスを向上させる
- アナリストの価値を組織全体に広げる
AlteryxとTableau Serverを連携することで、組織の複雑で多様なニーズを満たすための高度なセルフサービス分析ソリューションを形成し、効率的かつ将来の成長を見据えて、組織全体に権限を与えることが出来ます。
簡単かつ信頼性の高いデータ更新を組織全体で実現
Alteryxのワークフローは、Tableau抽出ファイルに直接データを出力します。この抽出ファイルは、Tableau Serverに直接公開することが出来ます。データのブレンドと分析のために再利用可能な作業フローを作成するだけでなく、この機能によって次のことが可能になります。
- Tableauビジュアライゼーションへの更新データの自動配信(※手動更新は不要となります)
- (手作業の方法と比較して)クレンジング、結合、およびシェーピングなどの「データの処理の高速化」を実現
- 自動化する事で一貫したデータ処理が行えるようになり、手作業で発生しうるエラーを削減可能に
関連するマクロの詳細については以下動画も合わせてご参照ください。
高性能、高速化
Tableauでは、分析に際して複雑なデータ計算を実行出来ますが、この計算はTableau Serverでは可視化にアクセスするたびに実行されてしまいます。すなわち、処理に時間が掛かってしまう形となる訳です。
Alteryxを使い、この計算処理を前処理しておき、Tableau抽出ファイルに出力しておくことでTableau Server上での計算処理が不要となり、Tableau Server上での可視化はより高速なレンダリングが可能となります。合わせて、Tableau ServerのCPU性能を向上させておく事で、Tableau Server上でより多くのユーザーに対応出来るようになります。
- 複数の分析作業作業で再利用できるマクロと作業作業を作成し、複数のTableauビジュアライゼーションに出力
- 計算とデータモデルの変更を行う場所が出来、データアナリストがアドホック分析に関する質問に迅速に対応
- 一般的なエラーの発生しやすいデータ準備プロセスを排除し、検証が可能な、文書化された監査可能な分析モデルを作成
アナリストの作業を組織全体に展開
Tableau Serverを導入することで、データアナリストへの要求も高まってきます。Tableauの利用が拡大することで、より多くの視覚化、データモデル、パーソナライズされたビューへの要求が増えてくるからです。アナリストは、これらの要求が増えてきた際に、どの様に対処していけるでしょうか?
Alteryxは、数時間で(※"数週間"ではありません!)、データブレンドを行い、予測分析や地理分析といった「高度な分析」業務を行うためのワークフローを、「コーディング無し」で行うことが出来る優れたツールです。
Alteryxで「データブレンド」と「高度な分析」の作業を集中管理することで、次のことが可能になります。
- 複数の分析作業作業で再利用できるマクロと作業作業を作成し、複数のTableauビジュアライゼーションに出力する
- すべてのビジュアライゼーションで更新を行わなくても、計算とデータモデルを変更するための場所を1つ提供します。 これにより、データアナリストはアドホック分析に関する質問を迅速に追求できます。
- 検証と検証が可能な文書化され監査可能な分析モデルを作成し、スプレッドシートで一般的なエラーの発生しやすいデータ準備プロセスを排除します。
ケーススタディ: Flex社 顧客ダッシュボードを提供
Flex(旧Flextronics)社では、受託製造サービスを提供しています。同社は事業の状況を把握し、顧客に報告するために高度な分析を必要としていました。Alteryxを活用することで、Flex社では次のことが可能になりました。
- 複数のソースからのデータをブレンドしてTableau Serverに自動的に出力
- Alteryxでデータを更新することでTableau Serverの負荷を軽減
- Alteryxの作業資金を使用して、さまざまなグループや顧客にわたる複数のユースケースの入力データセットを簡単に変更できるように
- データソースに関係なく、顧客の見解と意見を標準化
AlteryxとTableau Server:企業規模でのセルフサービス分析
Alteryxは、より高速なデータブレンディングと高度な分析によってTableau Serverを強化します。信頼性の高いデータの更新とTableau Serverのパフォーマンスの向上により、組織は新しい分析の洞察を追求することができます。Alteryxを使用してデータの視覚化に対するコンテンツの更新を自動化することで、次のことが可能になります。
- 組織全体の一貫性を保ちながら、データの更新と更新を自動化する
- Tableauレンダリングのアップグレード速度とパフォーマンス
- アナリストの価値を組織全体に広げる
まとめ
という訳で、『Alteryx & Tableau 連携 Advent Calendar 2018 』22本目、ホワイトペーパー「Enterprise Scale Self-Service Visual Analytics with Alteryx & Tableau Server(AlteryxとTableau Serverによるエンタープライズ規模のセルフサービスビジュアル分析)」のご紹介でした。
引き続き、明日もお楽しみに!
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