組み込み型分析ツールにおけるRevealと Tableau の比較
代替の組み込み分析ソリューションをお探しの場合は、この記事で Tableau とRevealを比較してみてください。機能、統合、価格などを比較しています。
市場に出回っているすべての組み込み分析製品の中で、Tableau はデータ分析、視覚化、管理のための最も広く認知されているビジネスインテリジェンスツールの 1 つとして際立っています。Tableau は 16 年以上の業界経験を持ち、堅牢なビジュアライゼーション機能と豊富な機能で高い評価を得ています。
ただし、その優れた性能と人気にもかかわらず、Tableauには制限があり、すべてのビジネスシナリオに理想的な選択肢ではない可能性があります。よりカスタマイズされた汎用性の高い組み込み分析ソリューションの需要が高まる中、特定のビジネス要件により適した代替案を模索することが重要です。
この記事では、埋め込み分析を深く掘り下げ、Tableau と市場の注目すべき競合製品であるRevealを比較します。Tableau の長所と短所を分析し、Revealの組み込み分析プラットフォームを紹介し、その機能、統合機能、価格体系などを詳細に比較します。
* RevealとSisenseの比較記事、RevealとLooker、RevealとLogi Analyticsの比較記事もお読みいただけます。
Tableau組み込み型分析ツールの利点
高度なデータ可視化機能: Tableau は、ヒストグラム、箱ひげ図、モーションチャート、ガントチャート、棒グラフ、表など、さまざまなデータ視覚化オプションを提供することに優れています。ユーザーは、基礎となるデータベース内でデータが事前に適切にクリーニングされていれば、生データをインタラクティブで視覚的に魅力的なダッシュボードに変換できるというメリットがあります。
データ接続の柔軟性: Tableau の埋め込み分析ソリューションは、さまざまなデータソースへの接続において幅広い柔軟性を提供します。ユーザーは、SAP、Hadoop、DBテクノロジー、Excelファイル、JSONファイル、テキストファイルなど、さまざまなプラットフォームに接続できます。さらに、Tableau は Tableau Server や Microsoft SQL Server など、さまざまなサーバーへの接続を容易にし、データ分析の品質を向上させ、統一された有益なダッシュボードの作成を可能にします。
「データに聞く」 (Ask Data) 機能: Tableau の傑出した機能は、ユーザーが自然言語でクエリを入力できる「データに聞く」 (Ask Data) 機能です。システムはこれらのクエリを解釈して処理し、自動データ視覚化を通じて関連する回答をユーザーに提供します。この機能により、データ探索プロセスが合理化され、意思決定の効率が向上します。
スクリプト言語との統合: Tableau は、高度な分析機能を必要とするユーザー向けに Python や R との統合を提供し、高度な表計算とデータ分析を可能にします。この機能は、複雑なデータ操作を実行し、予測分析情報で分析を強化する必要があるユーザーに対応します。
Tableau組み込み型分析ツールの欠点
非構造化データの制限事項: Tableau はデータの視覚化には優れていますが、非構造化データには苦戦しています。Tableau を効果的に使用するには、基盤となるデータベースでデータをクリーニングして構造化する必要があるため、IT スペシャリストやデータアナリストによる大規模な準備作業が必要です。
技術力要件: Tableau はセルフサービス機能を提供しますが、その機能を最大限に活用するには技術的な専門知識が必要です。ユーザーは、技術に詳しくないビジネスユーザーの領域を超えたタスクであるSQLクエリの作成を必要とする複雑さに遭遇することがよくあります。このような技術的なノウハウへの依存は、IT アナリストやデータアナリストのサポートなしには、Tableau の可能性を最大限に引き出すのを妨げてしまう可能性があります。
サポートと価格に関する懸念: Tableau のサポートが不十分であるとユーザーから頻繁に報告があり、問題の自己解決につながっています。さらに、ユーザー数や導入の複雑さによっては、Tableau の価格設定モデルは中小企業にとって法外なコストになる可能性があります。すぐには必要ではない機能も含めて、バンドルされたライセンスを購入する必要があるため、コストの問題がさらに高まります。
Reveal組み込み型分析ツールの導入
Revealは、1989 年の創業以来、開発者ツール、アプリケーション設計、ビジネスインテリジェンスソリューションの分野で 30 年以上の経験を持つInfragistics社の製品であり、最高のセルフサービス組み込み分析ソリューションであり、Tableau に代わる最高のソリューションとして際立っています。
RevealのネイティブSDKは、革新的なユーザーエクスペリエンスを強化し、アプリケーション内で直接ダッシュボードを作成および編集できるようにします。さらに、Revealは、組織がデータドリブンな意思決定を行えるようにするために設計された包括的な機能スイートを提供します。Revealの最も注目すべき機能には、データブレンディング、ダッシュボードのリンク、統計関数、計算フィールド、機械学習、グラフのフィルタリング、ドリルダウンなどがあります。また、ダッシュボードテンプレートと、わずか数行のコードで独自のカスタムデータビジュアライゼーションを作成するオプションも提供します。
Revealは、金融、銀行、ヘルスケア、製造、保険、小売、ITなど、さまざまな業界で使用されています。
Tableau とRevealはどう違うのですか?
Tableau とRevealの主な機能のいくつかを見てみましょう。
Reveal vs. タブロー
Reveal | タブロー | |
---|---|---|
埋め込まれたクリエイター エクスペリエンス | デスクトップ、Web、iOS、Android のネイティブ クライアント | デスクトップ、iOS、Android |
埋め込み / API クリエーター エクスペリエンス | ||
ネイティブSDKソリューション | ||
維持費 | シンプルな定額料金 | 複雑 |
ユーザー単位課金/従量課金なし | ||
専用サーバーは不要 | ||
カスタムライセンスオプション |
なぜRevealを選ぶのか?
ここでは、Revealが組み込み型アナリティクスの理想的な選択肢となる利点をいくつか紹介します。
- シームレスな統合: Revealは、今日の最新のアーキテクチャで、最初に埋め込みを念頭に置いて構築されており、iFrameを介してアプリケーションに分析を埋め込む複雑さを取り除きます。当社のネイティブSDKは、既存の技術スタックエコシステムにシームレスに統合され、分析をアプリの自然な部分にします。
- ユーザー フレンドリーなセルフサービス エクスペリエンス: Revealは、ユーザー フレンドリーなセルフサービス エクスペリエンスを提供し、ユーザーが技術的な専門知識がなくても、データの探索、視覚化の作成、分析情報の抽出を可能にします。直感的なドラッグ&ドロップインターフェイスにより、Revealユーザーは分析の力を個別に活用し、組織全体の意思決定を強化できます。
- 柔軟な導入オプション: Revealを使用すると、組み込み分析ソリューションを任意のクラウド環境またはオンプレミス サーバーに柔軟に展開できます。この適応性により、テクノロジースタックや導入の好みに関係なく、Reveal既存のインフラストラクチャにシームレスに統合できます。
- 堅牢なセキュリティ対策: Revealは、アプリケーションのコンテキスト内に存在するSDKとして、既存のデータ・コントロール内で動作するため、変更は必要ありません。Revealが機密データや個人データにアクセスしたり使用したりすることはなく、お客様の情報のプライバシーとセキュリティを確保します。
- ホワイトラベリング:完全にカスタマイズ可能なホワイトラベルソリューションにより、Revealは当社の分析ソリューションを独自のものとして自由にブランディングし、シームレスなブランド体験を保証します。特定のニーズに適応する柔軟性を提供し、付属のAPIを使用して、ニーズに合わせて分析をシームレスに統合および拡張できます。
- 予測可能な価格: Revealを使用すると、支払う金額を正確に知ることができます。利用料や利用料はかかりません。サブスクリプションプランには、無制限のユーザー数、データソース、すべての機能、カスタマイズ機能など、すべてが含まれています。
最後の言葉…
Revealと Tableau の両方に特定の機能、利点、欠点があり、どちらを選択するかは状況によって異なります。企業にとっては、2つのソリューションのうちどちらが最適なBIツールであるかではなく、どちらが最適かが重要です。
両方の組み込み分析ソリューションの基本情報と機能について説明したので、主な違いのいくつかをよりよく理解できます。ただし、賢明な決定を下し、この2つから選択するには、ツールを使用する組織の規模、ツールを使用するユーザー、技術的および実装要件、データの成熟度、予算、そして最も重要なこととして、解決したいユースケースなど、いくつかのパラメーターを考慮する必要があります。
最終的な目標は、データから貴重なビジネスインサイトを得て、組織の意思決定プロセスを改善して、より良い結果と収益性の最大化を実現することです。