「Tableau Prep」とは?ETLツールとデータプレパレーションとの違いや機能・価格などを詳しく解説

「Tableau Prep」とは?ETLツールとデータプレパレーションとの違いや機能・価格などを詳しく解説

企業ではさまざまなデータを取り扱っており、それらのデータを分析することで、現状を把握したり、新たな戦略のヒントを見つけたりします。企業のIT化・DX化が進んでいる近年は、こうした工程を効率よく進めるために、BIツールを導入する企業も増えてきています。

しかし、BIツールを利用するには、企業がもつデータを整理するといった工程が発生します。そこで活躍するのが今回紹介する「Tableau Prep」です。本記事では「Tableau Prep」についてや、ETLツールとデータプレパレーションとの違い、機能・価格などを詳しく解説します。

目次

はじめに理解しておきたい「Tableau Prep」の基礎知識

まずはTableau Prepの基礎知識から見ていきましょう。Tableau Prepとはどんなツールなのか、正しく理解するための情報を解説します。

【前提】データプレパレーションツールとは?

データプレパレーションツール

引用元:Talend

データプレパレーションツールとは、分析などに使うデータの前処理を行うツールです。データはもともとさまざまな形式となっており、統合して分析を行うためには、整形する必要があります。

この工程のことを「データプレパレーション」と呼び、それを自動化するツールを「データプレパレーションツール」と言います。企業では主にデータアナリストの業務負担を軽減させるメリットがあります。

なお、このあと解説する「ETLツール」と混同されることがありますが、厳密には異なるツールという解釈になります。

【前提】ETLツールとは?

ETLツール

引用元:日本ユニシス

ETLツールとは、データの抽出(Extract)・加工(Transform)・連携(Load)を行うツールです。複数のデータソースに散らばるデータを、利用しやすい形に加工してDWHやその他ツールへ連携します。

連携後のデータは、ツールによって分析するなどの活用がされます。ETLツールの多くは、自社で抱える大量のデータをBIツールで活用するための準備に利用されます。

 ETLとEAIの違い

EAIとは、Enterprise Application Integrationの略で、異なるシステムのデータを連携させる技術のことを指します。ETLとEAIは似たような処理を行いますが、EAIの方が扱うデータ量が少なく、リアルタイムで処理を実行するイベント指向が強くなります。

一方ETLは、大量のデータを扱うことに向いており、バッチ指向が強い傾向があります。

 ETLとビッグデータの違い

ビッグデータは、形式や性質の異なるさまざまなデータを指しています。単純にデータ量が多いことを指しているわけではありません。

ETLは、企業が持つビッグデータを効率よく処理するための方法であり、実際に処理を行うにあたってETLツールが利用されます。

ETLとデータプレパレーション(データプレップ)の違い

ETLとデータプレパレーションは異なるものですが、実際にはほぼ同様のことを行えます。必要なデータをデータソースから抽出し、分析などで活用しやすいように形式を整える変換や整形といったことを行います。

異なる点としては、ツールとして利用する際の使い勝手です。

ETLツールは、多くの場合一定のプログラミングやコーディングの知識が必要となります。一方データプレパレーションツールは、直感的な操作が可能となるインターフェースが利用できるので、専門的な知識を持たないユーザーでも扱いやすくなっています。

Tableau Prepとは?

Tableau Prep

引用元:Tableau Prep

Tableau Prepとは、BIツールなどを提供するTableau社の製品です。Tableau Prepには「Tableau Prep Builder」と「Tableau Prep Conductor」の2種類があります。

Tableau Prep Builderは、データプレパレーションツールとしてデータの抽出や整形を行います。

Tableau Prep Conductorは、Tableau Prep Builderによって整えられたデータの格納先データソースの情報更新を行います。

※参考:人気のBIツールについて詳しく解説した記事はこちら
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 TableauとTableau Prepの違い

Tableauは、主に「Tableau Desktop」のことを指しており、いわゆるBIツールのカテゴリとなります。さまざまなデータソースから抽出したデータを分析・可視化して、意思決定のサポートを行います。

Tableau Prepは、Tableau Desktopが扱うデータの前処理を行います。Tableau Desktopが分析を行うには、正しい状態に整理されているデータが必要となるためです。

Tableau Prepの費用・ライセンス

Tableau Prepは、単体で契約して利用するといったことができません。Tableauには以下のような料金プランがあり、その中の「Tableau Creator」ライセンスに含まれています。

ライセンス 料金 Tableau Prepの利用
Tableau Creator 102,000円/年 可能
Tableau Explorer 60,000円/年 不可
Tableau Viewer 22,000円/年 不可

Tableau Prepは無料トライアル版の利用が可能

Tableau Prep(Tableau Prep Builder)は、他のTableau製品と同様に14日間の無料トライアル版が利用できます。ツールの導入には、操作性など利用してみなければわからないことも多いので、トライアル版を実際に操作した上で導入を検討されることをおすすめします。

Tableau Prepが効果を発揮するシーン

Tableau Prepは、形式などが整っていない大量のデータを扱う際に効果を発揮します。データソースのフォーマットや、データ作成者によってバラバラに作成されたデータを手動で整形するとなると、データ量によっては多くの時間を消費することになります。

しかもこの作業が継続的に発生するとなれば、定期的に一定のリソースを確保しなくてはなりません。こうしたシーンではTableau Prepを使うことで、作業をすべて自動化できますので、人手を割く必要がなくなります。

 

「Tableau Prep」の5つの主な機能

Tableau Prepにはさまざまな機能があります。その中の主要な機能を5つピックアップして紹介します。

主な機能1.データへの接続と形式変換

結合またはユニオン

引用元:Tableau Prep

取得するデータが、どのような役割であるかを決めます。「数値(少数)・数値(整数)・日付・文字列」など、適切なデータ型とデータの役割(URL・メール)など、あらかじめ用意されている形式から選択します。

主な機能2.クリーニング

データの役割の変更

引用元:Tableau Prep

クリーニングは、データの役割の変更やフィルタリングによる不要なデータの削除、データソースをまたいだ調整、グループ化や置換といった作業を行います。同じことを意味するデータにもかかわらず表記が異なる場合、データ容量を少しでも削減したい場合など、この段階での処理で解決できます。

主な機能3.フローの実行

Desktop でのプレビュー

引用元:Tableau Prep

Tableau Prepで実行した結果のプレビューを確認します。クリーニングが終わったら、データを保存して分析を開始できます。Tableau Prepは視覚的にも確認しやすいのが特徴です。

主な機能4.パブリッシュ

抽出のパブリッシュ

引用元:Tableau Prep

パブリッシュは、新たにクリーニングを行ったデータの共有を行います。Tableau Prep Builderによってデータフローのパッケージ化、Tableau Prep Conductorによってパブリッシュを行い、サーバー環境で実行可能な状態になります。

主な機能5.監視とアラート

監視

引用元:Tableau Prep

Tableau Prep Conductorは、データフローが正常に実行されているかを監視します。もし正常に実行されていないことがわかると、アラートで知らせてくれます。

 

「Tableau Prep」を利用する3つのメリット

「Tableau Prep」を利用する3つのメリット

Tableau Prepを利用するメリットを解説します。これまでTableau Prepのさまざまな機能を紹介してきましたが、それが実際にどのようなメリットをもたらすのか見ていきましょう。

  1. データを確認しながら加工できる
  2. 大量のデータの整形を簡単に実施できる
  3. 無駄なデータを削除できる

メリット1.データを確認しながら加工できる

Tableau Prepは、実際のデータを確認しながら加工が可能です。どのようなデータがどんなふうに分類されているかを実際に見ながら加工できるので、誤ったデータが紛れ込んでいないかをチェックしつつ作業を進めていき、不要なデータが見つかった場合はその場で削除できます。

プレビュー機能のないETLツールの場合、データ加工後にチェックを行わなくてはならず、そこで問題点を発見した場合は、再度処理工程を実施する必要が出てきます。

メリット2.大量のデータの整形を簡単に実施できる

データプレパレーションツールでは専門的な知識やスキルが必要となるような作業も、Tableau Prepなら簡単に処理できます。また、Tableau Desktopも同じような処理が可能となっていますが、Excelのユニオンは実行できません。

しかしTableau PrepはExcelのユニオンも可能となっています。ETLとしての機能を幅広く活用するのなら、Tableau DesktopではなくTableau Prepを選択するのがおすすめです。

メリット3.無駄なデータを削除できる

Tableau Prepを使うと、無駄なデータを削除できます。企業が扱うデータの中には、誤ったデータや不要なデータが多く含まれているケースがあります。こうしたデータをTableau Prepによって削除すれば、分析などに活用しやすくなるだけでなく、データの容量そのものをスリム化できます。

 

「Tableau Prep」はこんな方におすすめ!

ここまでに紹介したTableau Prepの機能やメリットを踏まえて、Tableau Prepの利用がどんな方におすすめなのか、具体的なシーンと併せて解説します。

エンジニア不在で膨大なデータを処理する

エンジニアのリソースを活用できれば、膨大なデータの処理はそれほど難しくありません。しかしそうしたエンジニアのリソースを活用できない、あるいは不在だといった環境であれば、Tableau Prepの活用がおすすめです。

Tableau Prepは操作も難しくないため、プログラミング知識がなくても十分操作できます。大量のデータの処理もできますので、データ統合の際の前処理を効率よく実施できます。

 

Tableau Prepのデメリットは?

Tableau Prepのデメリットは?

Tableau Prepのメリットを紹介しましたが、デメリットについても確認しておきましょう。

  1. Tableau Prep単体で利用できない
  2. Tableau Desktopでも同じ処理ができてしまう
  3. 新たにTableau Prepの使い方を学ばなくてはならない

1.Tableau Prep単体で利用できない

Tableau Preは、単体で利用ができません。費用とライセンスでも触れましたが、「Tableau Creator」のライセンスで利用可能です。こちらはライセンスの中で最上位となるため、それなりに費用もかかります。

そのため、Tableau Prep単体での利用を目的とするのではなく、その他のTableauの機能を利用する際に併せてTableau Prepを活用するといったイメージが現実的かもしれません。

2.Tableau Desktopでも同じ処理ができてしまう

Tableau Prepが行うデータの前処理は、Tableau Desktopでもほぼ同じ処理が実行可能です。つまり、わざわざTableau Prepを使わなくても良いのです。ただし、プロセスの可視化に長けているので、データ処理の頻度や量が多い場合は、Tableau Prepを利用した方がよいでしょう。

3.新たにTableau Prepの使い方を学ばなくてはならない

新たにTableau Prepを導入すると、使い方を学ばなくてはなりません。前述したとおりTableau Desktopでも同じ処理が可能なため、すでにTableau Desktopを利用されている方は、新たなツールの導入には抵抗があるかもしれません。

ですが、Tableau Prepは簡単な操作で利用できるツールなので、使い方を習得するまでにそれほど多くの時間を必要としません。

 

Tableau Prepと併せて比較検討したいTableau連携可能なオススメETLツール5選

Tableau Prepと併せて比較検討したい、Tableau連携可能なオススメETLツールを5つ紹介します。どれもETLツールとしては有名なものばかりなので、ETLツールの導入を考えている方は、これらのツールの中から検討してみてください。

Tableau Prepと併せて比較検討したいTableau連携可能なETLツールまとめ

ツール名 特徴 Tableau Prepより優れている点 Tableau Prepに劣る点 こんな方におすすめ!
Alteryx データブレンディングや空間分析、予測統計分析機能などを活用できる データの統合や加工のみならず、予測分析を実施できる もっとも低価格のプランでも年間650,000円の費用が必要 社内の各部署のデータをまとめるなどの作業が必要な方
Informatica 5,000社以上の導入実績、AIを搭載 AIを活用したデータ品質の自動判定や優れたデータの探索 リアルタイムでのデータ更新ができない ツールによる処理の監視やチェックに使う人的なリソースがない方
DataSpider 4,000社以上の導入実績を持ち、使い勝手の良さに定評あり パラレルストリーミング機能(PSP)、スクリプトをJavaへ変換 Tableau Prepよりもコストが多くかかる 接続先データソースが多く、データを一元管理できていない方
ASTERIA Warp 9,500社以上の導入実績、「ITreview Grid Award 2021」で3部門受賞 月額30,000円からの低コストで利用できる 大量のデータを定期的に処理するバッチ処理 国内で導入実績が多く安心して導入できるツールを利用したい方
Talend Hadoopとの連携が可能 ビッグデータの活用 専門的な知識が必要 できるだけコストを抑えてETLツールを利用したい方

今回ピックアップした5つのツールはどれも有名なものですが、国内での導入実績が豊富なツールも多くあります。国内企業で多くの導入実績があるということは、自社と同じ業種での経験があり、スムーズな導入から効果的な活用方法を手に入れられる可能性があります。

また、同じETL機能を持つツールでも独自の機能や性能には差がありますので、自社で導入することによってもっとも大きなメリットが得られるツールを選ぶことをおすすめします。

Alteryx

Alteryx

引用元:Alteryx

 特徴

Alteryxは、ノーコードで利用できるツールです。スプレッドシートをはじめとする80以上のデータソースとの連携が可能です。データブレンディングや空間分析、予測統計分析機能などを活用できます。

 Tableau Prepより優れている点

Alteryxはオンメモリ処理によって、超高速処理を実現します。また、データの統合や加工のみならず、予測分析を実施できます。

 Tableau Prepに劣る点

Alteryxは1ライセンスごとの利用が可能となっていますが、もっとも低価格のプランでも年間650,000円の費用が必要となるため、Tableau Prepに比べてコストの負担が大きくなります。

こんな方におすすめ!

社内の各部署のデータをまとめるなどの作業が必要な方に、Alteryxはおすすめです。オンメモリ処理によって大量のデータでもスピーディーに処理できます。例えば勤怠データと入退室ログ、休暇取得状況など複数のデータを突き合わせて確認が必要な人事業務は、Alteryxによって大幅に効率化できます。

https://www.alteryx.com/ja/

Informatica

Informatica

引用元:Informatica

 特徴

Informaticaは、5,000社以上の導入実績があるツールです。AIが搭載されているので、Informaticaによるデータの判定、探索が可能となります。

 Tableau Prepより優れている点

AIを活用した、データ品質の自動判定や優れたデータの探索など、人間が手動で行う以上に効率的な処理を実現できます。

 Tableau Prepに劣る点

Informaticaは、リアルタイムでのデータ更新ができません。そのため、データにラグが生じるケースがあります。

こんな方におすすめ!

Informaticaは、ツールによる処理の監視やチェックに使う人的なリソースがない方におすすめです。AIが自動的にデータの品質を判定するので、手動での選別や削除といった作業が不要となります。

https://www.informatica.com/jp/

DataSpider

DataSpider

引用元:セゾン情報システムズ

 特徴

DataSpiderは、あらゆるデータやシステムを連携するツールです。4,000社以上の導入実績を持ち、使い勝手の良さに定評があります。

 Tableau Prepより優れている点

パラレルストリーミング機能(PSP)を使い、データの処理工程を分割して実施します。さらに、スクリプトをJavaへ変換して実行することで、ハイパフォーマンスを実現します。

 Tableau Prepに劣る点

DataSpiderは、セレクトライセンスで年間70万円からとなっており、Tableau Prepよりもコストが多くかかる点がデメリットです。

こんな方におすすめ!

DataSpiderは、接続先データソースが多く、データを一元管理できていないといった方におすすめです。事業規模が大きい企業などでは、管理するデータソースが多く、複雑化している傾向があります。

このようなシーンでDataSpiderを導入すれば、簡単な操作でデータ連携基盤として活用できます。

https://www.hulft.com/software/dataspider

ASTERIA Warp

ASTERIA Warp

引用元:ASTERIA Warp

 特徴

ASTERIA Warpは、9,500社以上の導入実績があるツールです。「ITreview Grid Award 2021」では3部門での受賞となるなど、非常に注目されているツールの一つとなっています。

 Tableau Prepより優れている点

ASTERIA Warpは単体での利用が可能であり、月額30,000円からと低コストで利用できるメリットがあります。

 Tableau Prepに劣る点

ASTERIA Warpは、ETLよりもEAI領域に強みを持つツールなので、大量のデータを定期的に処理するバッチ処理という点では、Tableau Prepに劣ります。

こんな方におすすめ!

ASTERIA Warpは、国内で導入実績が多く安心して導入できるツールを利用したい方におすすめです。連携可能なサービスも多く、Tableau Serverへのパブリッシュ機能も利用できます。

https://www.asteria.com/jp/warp/

Talend

Talend

引用元:Talend

 特徴

Talendは、データ統合プラットフォームとしてHadoopを活用したビッグデータの利用にも対応できるETLツールです。

 Tableau Prepより優れている点

ビッグデータの活用では、Tableau PrepよりTalendの方が優れています。TalendはHadoopとの連携が可能で、Talendへ格納したデータをさらに加工したり、統合することも可能です。

 Tableau Prepに劣る点

Talendは、十分な機能を発揮するためには、ある程度の専門的な知識が必要となります。

こんな方におすすめ!

Talendは、できるだけコストを抑えてETLツールを利用したい方におすすめです。Talendは無料で利用できるツールなので、コストをかけずに利用できます。機能的に不足と感じた場合には、有料プランへ切り替えることも可能です。

https://www.talend.com/jp/

 

自社に合ったETLツールを上手に選ぶ3つのポイント

自社に合ったETLツールを上手に選ぶ3つのポイント

さまざまなETLツールの中から、自社に合ったツールを上手に選ぶポイントを3つ紹介します。

  1. 使いやすいツールを選ぶ
  2. 導入後をイメージする
  3. 自社で扱うデータを効率よく処理できるツールを選ぶ

POINT1:使いやすいツールを選ぶ

ETLツールを選ぶ際は、必ず使いやすいツールであるかを確認しましょう。使いやすいツールとは、操作性はもちろんですが専門的な知識を必要とするツールは、実際に導入後利用するユーザーのスキルで問題なく利用できるかどうかがポイントです。

専門的な知識を持たないユーザーの利用が前提の場合は、直感的な操作で利用できるものを選びましょう。

POINT2:導入後をイメージする

ETLツールの導入後を事前にイメージしておきましょう。ETLツールを導入することによって、どんな工程がどれくらい効率化されるのかといった点が重要です。ETLツール導入によって得られる効果と、ツールのコストを比較して費用対効果を考えることも必要です。

POINT3:自社で扱うデータを効率よく処理できるツールを選ぶ

自社で扱うデータを効率よく処理できるツールを選びましょう。ETLツールは、データをいかに効率よく処理してDWHなどへ連携できるかが重要です。企業が扱うデータの種類やデータ量、処理の頻度やタイミングはそれぞれ異なりますので、自社の環境に適したツールを選定する必要があります。

 

WEB広告運用には広告に特化したETLツールもおすすめ

WEB広告運用をメインで行っている場合や、多くのWEB広告媒体を利用しているシーンでは、広告に特化したETLツールもおすすめです。

広告レポートを自動作成できるETLツール「Databeat Explore」

Databeat Explore

Databeat Exploreは、広告レポートを自動作成できるETLツールです。WEB広告の運用担当者が抱える多くの課題は、Databeat Exploreによって解決できます。

WEB広告運用における「Databeat Explore」の活用ポイント

WEB広告運用におけるDatabeat Exploreの活用ポイントを3つに絞って紹介します。

  1. WEB広告からデータを自動で抽出できる
  2. テンプレートを活用した自動レポーティング
  3. Tableau等のBIツールへデータ連携可能

 WEB広告からデータを自動で抽出できる

WEB広告のデータを、Databeat Exploreは自動で抽出可能です。多くの媒体に対応しているため、同時に複数の媒体からデータを抽出できます。媒体ごとにログインして抽出する必要はなくなりますので、毎日の作業工程を削減できます。

 テンプレートを活用した自動レポーティング

自動で抽出した広告データは、テンプレートを使って自動でレポーティングされます。この機能により、レポート作成にかかるリソースを削減できる上、レポートの構成に頭を悩ませるといったこともなくなります。

 Tableau等のBIツールへデータ連携可能

TableauやGoogleデータポータルといったBIツールへデータ連携できるのも、Databeat Exploreの特徴のひとつです。自動で抽出したデータは、媒体ごとに異なる指標を整形してBIツールへ連携できますので、そのまま分析に活用することも可能です。

Databeat Exploreはこんな方にオススメ!

Databeat Exploreは、WEB広告によるマーケティングの比重が大きい方におすすめです。Databeat Exploreと広告媒体を連携させておけば、常に最新のデータが保管されますので、マーケターの業務負荷が軽減できます。

さらにダッシュボードで現状を速やかに把握したり、最新のレポートをいつでも確認できる、BIツールへ連携して分析を実施できるといった多くのメリットがあります。

まとめ

Tableau Prepは、正確にはデータプレパレーションツールですが、ETLツールと同等の処理が可能なツールでもあります。Tableau Creatorのライセンスで利用できるので、Tableau Desktopと併せて活用しやすいでしょう。

Tableau Desktopなどで扱うデータを事前に統合・クリーニングすることで、スムーズに分析や可視化が実施できるようになります。他にも多くのETLツールはありますが、Tableau Prepは専門的な知識がなくても簡単に利用できるので、どんな企業でも利用しやすいツールです。

また、WEB広告運用を行っている方は、広告に特化したETLツール「Databeat Explore」もおすすめです。Databeat Exploreならデータの抽出から整形・レポーティングをすべて自動化でき、その上Tableauへの連携も可能なので、BIツールとしてTableauを利用しているシーンでも活躍できます。

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