Salesforceではできないtableauのレポートについて！データの深堀りや多角な視点
「Salesforceのレポートではできないこと、やりづらいこと」がtableauでは、どのようにできるのでしょうか？
コロナ禍において、多くの企業がビジネス形式の変革が求められる中、CRM・SFAツールの大手SalesforceがTableauを買収しました。あきらかにSalesforceにはできない部分を補うためです。
この記事では、Salesforceのレポートではできないことや、やりづらいことを取り上げて、あらたに統合となったTableauでは、できるのか？機能について紹介します。
Tableauでは、主にデータの深掘りや、あらゆる角度・視点・切り口から分析ができる点がSalesforceとの連携に役立つことでしょう。Tableauの導入を検討している「一歩先を行きたい」企業の経営者は、参考にしてみてください。
Salesforceのレポートではできないこと
Salesforceのレポートでできないことを取り上げてみました。
- データのキャプチャ記録ができない
- 「保存」を実行しないと、データ整合性のチェックや自動保存ができない
- おなじデータを共有中にリアルタイム更新や表示ができない
- 標準レポート機能において変換中に出力はできない
- 親オブジェクト1つに対して、４つ以上の子をレポートに結合できない
- 子から子を派生させるレポートはできない
- 画像ファイル検索時におけるAI検索ができない
- テレビ会議や電話会議などの議事録・音声データの自動記録ができない
参考データ：https://qiita.com/mnoda/items/a653e6968cdc4661fbf3
Salesforceのレポートではできるがやりづらいこと
Salesforceのレポートではできるけれど、手間がかかったり、複雑になったりする「やりづらいこと」を紹介しましょう。
- 制限値に制御があるため、基幹トランザクション処理システムとしては記録がやりづらい
- 検索結果表示にタイムアウト制限があるため、数多くのフィールドに対しての入力が追いつかないことがある（再度検索表示が必要）
参考データ：https://qiita.com/mnoda/items/a653e6968cdc4661fbf3
Tableauのレポートではできるのか？
「データのキャプチャ記録ができない」ことをはじめ、手動での「保存」を実行しないと、データ整合性のチェックや自動保存ができない件について、Tableauでは、自動更新機能を備えています。
Tableauには、「更新スケジュール」設定機能があり、スケジューリング内容を調整することが可能です。たとえばGoogleアナリティクスのWeb解析データなどを増分解析により設定された定時に自動的にデータ追加保存していく機能です。自動更新機能により、数値設定できる範囲であれば、Tableauは、自動更新による保存ができます。
Tableauは、「自動更新」以外では、主にデータの深掘りやさまざまな分析ができる点が特徴です。
データの深堀りができる
Tableauは、データの取得を迅速かつ正確にできるため、従来の分析プロセスの自動化となります。そのため経営会議前のデータ準備にかかる手間が軽減されるのです。結果的には、業務効率の向上となるため、余剰時間をさらに粒度の細かいデータ分析に活用する“データの深掘りができます。
データの深掘りができる要因としては、Excel以上に扱えるデータ量が増えている点です。膨大なデータへの対応も可能なため、顧客属性ごとに数値を深堀りして分析できます。Tableauを使うことは、より精度の高い顧客データの分析レポートの作成となるのです。
あらゆる角度から分析ができる
Tableauは、あらゆる角度からデータを分析できます。
具体例：
たとえば、知識スキルやビジネス経験のちがう出席者が集うオンライン会議において、データの差し替えやデータの種類の変更など、急に参加者から意見を出されるケースは少なくありません。とくに非ITの経営層に見られがちなのは、主観的な角度からのデータ分析です。
参加者A「この積み上げ縦棒グラフの系列を5つにしてくれないか」
参加者B「散布図のY軸は、なぜそのデータになるの？違うでしょう」
参加者C「時系列の値をもっと細かくできないの」
参加者D「そもそも見づらくて分析にならない」
など、時間と手間をかけてデータ準備した担当者にとっては、ストレスのかかる場面になります。
Tableauを活用したデータ分析は、GUI（グラフィカル・ユーザー・インターフェイス）を基盤とした直感的な操作により、リアルタイムでの編集が実行可能です。GUIとは、グラフィカル・ユーザー・インターフェイス）の略称となります。ユーザーが直感的な操作でコンピュータに命令文を送ることが可能なインターフェイスのことです。
参照元ＵＲＬ：https://it-trend.jp/words/gui
たとえば先ほどの会議の場合、参加者から修正意見があるたびに、参加者に直接、手を加えてもらい必要なデータを表示できます。
参加者A「この積み上げ縦棒グラフの系列を5つにしてくれないか」
進行担当「それでは、ここに反映できるデータがありますので、ドラッグして変更していただけますか？」
参加者A「これなら私にも作れるじゃないか、それでは、このデータと比較してみたらどうだろうか」
このように、参加者みずからデータの作成に参加できるほど、TableauのGUIは、直感的な操作で会議資料となる視覚的なデータを作成できるのです。
あらゆる視点から分析ができる
Tableauは、あらゆる視点からデータ分析ができます。
具体例：
たとえば、Webサイトのデザインを決定するための会議を開いた場合、デザインという特性上、参加者の主観的な意見により、なかなか決定できないことが予想されるでしょう。
そのような状況において、Tableauによる“あらゆる視点”からのデータ分析では、Webサイトのデザイン選定については、事前にABテストが必要になります。ABテストの結果をTableauで測定して、詳細なデータ分析で選定会議を開催できるのです。
WebサイトのABテスト結果データをビジュアル化して、ユーザー視点により細分化していくこともできます。つまりTableauによるデータ分析は、会議や打ち合わせの参加者の理解と説得力を高めることになるのです。
あらゆる切り口から分析ができる
Tableauは、ダッシュボードを共有したオンライン会議において、あらゆる切り口から分析ができます。オンライン会議中に参加者全員が編集可能なダッシュボードを活用することにより、それぞれの参加者が思いおもいの切り口でデータをビジュアル化することが可能です。
ダッシュボードの編集を共有することにより、会議後の疑問点を減らし、参加者がIT担当者に依存することなく、自分の切り口で提案できます。
Tableauのレポートでできること
Tableauは、多くのビジネスパーソンが使うExcelの許容範囲となる100万行以上のデータをあつかうことが可能です。そのため膨大なビッグデータによる分析を取り入れた、企業間の意思決定にも利用できます。
Tableauのレポートによりできることは、形式の異なるデータや複数のデータソースによるデータなどを迅速に集計することです。さらに集計したデータをビジュアル化して、データの理解度を高めます。Tableauのレポート作成で実行可能トなポイントを紹介しましょう。
- 1億行を超えるデータでも動作が重くならないビッグデータ処理に対応可能
- ドラッグアンドドロップにより直感的に速くチャートを作成できる
- ダッシュボードに異なる指標と複数のチャートを同時に表示することが可能
- データの抽出から更新作業など自動化できる
- 高速処理により高度なデータ統計も多面的に作成できる
Tableauは、自社サーバとクラウドベースで使い分けることができる
Tableauは、データの取りまとめやレポーティングなどをTableau Serverを活用することにより、企業全体でデータの取りまとめやレポーティングを共有できます。Tableau Serverは、データの社内共有と保護の両面において実現する自社サーバ環境です。
一方、リモートによる対応に便利なのがTableau Onlineになります。Tableau Onlineは、クラウドベースによりTableauの機能を実行可能です。このように、利用環境に合わせた使い分けが可能です。
Tableauのレポートで注意する点
最後に、Tableauのレポート作成時の注意点を紹介します。
ファイルの拡張子に注意する
Tableauのレポートを作成する際に、ファイルの保存を実行するときの注意点です。Tableauには、独自のファイル拡張子があります。「パソコンのどのフォルダに保存されているのだろう？」と疑問に感じたときに、覚えておくべき拡張子を紹介しましょう。
- 「.twb」：ワークブック（ワークシート・ダッシュボード・ストーリーなどのファイル）
- 「.twbx」：パッケージドワークブック（ローカルデータソースなどzip形式ファイル）
- 「.tds」：データソース（デーや情報やデータ変更情報などのファイル）
- 「.tde/.hyper」：データ抽出（全体のローカルコピー）
データを読み込むときの注意点
Tableauは、データを読み込むときに、自動的に最初の数百単位のレコードを判定します。とくに数値と文字列の混在するデータ（例：「2001組011番○○○」など）では、データ型の間ちがいにより、すべてのデータが読み込まれないことがおきるのです。膨大なデータの読み込みには、注意しましょう。
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