Google Data StudioとTableau：比較ガイド

公開: 2022-07-05

マーケターは、最新のブログ投稿を分析しているのか、1年で最大の360°統合ブランドキャンペーンのパフォーマンスを評価しているのかに関係なく、適切で関連性の高いデータにアクセスする必要があります。 そのためには、理解しやすく消化しやすい形式でデータを提示する必要があります。 これが、優れたビジネスインテリジェンスツールがこれまで以上に重要である理由です。

これらのツールを使用すると、データをブレンドして、データを調査、分析、視覚化し、実用的な洞察を見つけることができます。 また、すべてのタイプの対象者が理解できるようになり、重要な決定をサポートするのに役立ちます。

幸いなことに、今日ではさまざまなBIツールが利用可能であり、それぞれに長所と短所があります。 この記事では、TableauとGoogle Data Studioの2つの主要なツールを比較して、どちらが適切かを判断するのに役立てます。

まず、より深い比較に入る前に、両方のツールの概要を見てみましょう。

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  • データの視覚化
  • 価格設定
  • 共有可能性とコラボレーション
  • 統合
  • データブレンディング
  • カスタムフィールド
  • 学習曲線
  • 高度な分析
  • あなたに最適なものを選択する方法

GoogleDataStudioの概要

Data Studioは、無料で使用できるオープンソースのデータ視覚化および分析ツールです。 これは完全なクラウドベースのツールであり、現在デスクトップバージョンをサポートしていません。

ほとんどのBI製品とは異なり、DataStudioはマーケターを念頭に置いて設計されています。 主要なマーケティングおよび販売プラットフォームとの良好な統合があります。 これらのことにより、DataStudioはマーケティングチームや代理店にとって良い出発点になります。

Data Studioは、非常に簡単に適応でき、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供し、レポート用のインタラクティブなダッシュボードを簡単に構築できるため、技術チームに常に依存する必要はありません。

Tableauの概要

Tableauには、データ分析、変換、視覚化というDataStudioと同様のコア機能があります。 もともとはデスクトップアプリケーションとしてリリースされましたが、機能の異なる他のバージョンもリリースされています。

Data Studioとは異なり、Tableauはマーケター向けに特別に設計されていないため、少し洗練されており、技術的なスキルがない人にとっては扱いにくい場合があります。 Tableauは幅広いユーザー向けに設計されているため、マーケティングや販売だけでなく、さまざまなデータソースすべてに接続できます。

Tableauの製品範囲

現在、Tableauは次の4つのバージョンのツールを提供しています。

  • Tableau Cloud / Online：これはツールのクラウドバージョンであり、デスクトップバージョンと比較していくつかの機能制限があります。 オンラインバージョンでオンラインダッシュボードを変更し、社内チームと公開/共有できます。
  • Tableau Public：この無料バージョンは、ドキュメントを公開できる中央ストレージスペースとして機能し、誰でもドキュメントを公開できます。
  • Tableau Server：これは、ダッシュボードを外部に公開できるTableauOnlineバージョンの拡張機能のようなものです。 オンラインバージョンと比較して、より多くのセキュリティと制御を提供します。
  • Tableau Desktop：これは、ダッシュボードを作成および編集できる無料のWindowsおよびMacソフトウェアバージョンです。 上記の3つのバージョンを使用して、ダッシュボードまたはレポートを公開できます。

Tableauは、Windows、Mac、iOS、およびAndroidデバイスにモデルをデプロイでき、膨大な量の複雑なデータを吸収するのに適しています。 重要な機能は、さまざまなダッシュボードやWebポータルとの統合を含むその適応性です。

TableauとDataStudioはどちらも、クラウドストレージとデータベースへの個々のプラットフォームを含む多くのデータコネクタを提供します。

しかし、類似点に加えて、両方のプラットフォームのいくつかの重要な違いがそれらを際立たせています。 あなたにとって正しい選択肢は、いくつかの重要なパラメータを考慮することに依存するかもしれません。

データの視覚化、価格設定、共有可能性とコラボレーション、統合、データブレンディング、カスタムフィールド、学習曲線、および高度な分析に基づいて、より詳細な比較を見てみましょう。

データの視覚化

データの視覚化は、データを完全に理解するためのデータ分析における重要なステップの1つです。 データ視覚化ツールを選択するときに、各プログラムで作成できるチャートとグラフを検討してください。 視聴者に語りかけ、自分の主張を伝える画像を作成する必要があります。

Data StudioとTableauの両方がデータ視覚化機能を提供しているため、最適なデータ視覚化ツールを選択するには、作成する必要のあるグラフィックを検討してください。

Data Studioは、グラフ、チャート、ヒートマップ、ピボットテーブル、スコアカードなどの多くのインタラクティブな視覚化オプションを提供するデータ視覚化機能です。

GoogleDataStudioの視覚化の統合

Data Studioを使用すると、さまざまなソース、通常はコネクタまたはGoogleアプリケーションからのデータを使用してダッシュボードを作成できます。 マーケティングチームや代理店が有料広告、サイト統計、オーガニックランキングなどのデータを使用して全体像を理解するのに役立ちます。また、期間を比較することで変更を簡単に監視するための比較オプションも提供します。

Data Studioのダッシュボードは、ダッシュボードのルックアンドフィールをブランドのルックに一致させるように完全にカスタマイズできます。

データスタジオのスーパーメトリクスチャート

スーパーメトリクスチャートを使用してより良いチャートを作成する

もっと詳しく知る

Tableauには、Data Studioと比較して、より多くの機能と深さがあります。 非常に強力なデータ探索および分析ツールを提供します。 インタラクティブなチャートやグラフに関しては、Data Studioの提供に加えて、Tableauはインフォグラフィックやクラスターマップなども提供しています。

したがって、カジュアルなビジネスユーザーまたはデータサイエンティストの場合でも、Tableauはほぼすべてのユースケースに対応できます。

価格設定

価格設定は多くの組織にとって主要な決定要因であり、DataStudioとTableauを見ると大きな違いです。

Data Studioは無料のツールであるため、チームの規模に関係なく、使用するために料金を支払う必要はありません。 Googleコネクタを備えていないプラットフォームからデータを取得する場合を除いて、使用する各コネクタのパートナーコネクタの料金プランを調べる必要がある場合があります。

データスタジオの価格

Google以外のプラットフォームからデータを取得する場合、サードパーティのコネクタプロバイダーに料金を支払う必要がある場合があります

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Tableauは無料バージョンを提供していませんが、14日間の無料トライアルを提供しています。 それ以外の場合、すべてのプランはライセンス契約に基づいて請求され、月払いまたは年払いのいずれかの支払い条件を選択できます。

Tableauには、役割と機能レベルに応じて、Creator、Explorer、Viewer、eLearning for Explorer、eLearning for Creatorなどの複数の価格設定パッケージがあり、ライセンスを購入して割り当てることができます。 基本的な「クリエイター」ライセンスは、ユーザーあたり月額70ドルからで、データの持ち込み、ダッシュボードの作成、公開が可能です。

Tableauの料金体系は、ダッシュボードの作成や編集を使用しないチームメンバー向けに、より安価なパッケージを購入できるように設計されています。 たとえば、エクスプローラーパッケージの料金は1人あたり月額42ドルですが、ビューアーパッケージの料金は1人あたり月額15ドルです。

共有可能性とコラボレーション

Data Studioは、Firebase、BigQuery、Gmail、Forms、Google Docs、Google Analytics、GoogleSheetsなどのすべてのGoogle製品でうまく機能します。

Data Studioは、多くのデータ形式とシンプルで効果的な統合をネイティブでサポートしているため、GoogleCloudやその他のGoogleアプリを使用する組織に適しています。

Google Data Cloudプラットフォームは、サードパーティのコネクタや統合ツールへの依存など、他のソフトウェアやツールに課題をもたらす可能性があります。 たとえば、プラットフォームはMicrosoft Excelファイルをネイティブにサポートしていないため、ファイルをインポートするには、GoogleスプレッドシートやCSVファイルに変換するなどの追加の手順と操作が必要です。

さらに、Data Studioは、他のベンダーのクラウドデータと常にうまく連携するとは限らず、インポートするための追加の手順またはソフトウェアが必要になる場合があります。 ただし、このプラットフォームは、150を超えるクラウドSQL、eコマース、およびデジタル広告プラットフォームと統合されています。

Data Studioは、同じデータの視覚化で同時に共同作業できるため、大規模なチームで作業する場合に非常に便利です。

GoogleDataStudioのメインインターフェース

Tableauの共有機能は、Data Studioほど単純でユーザーフレンドリーではありませんが、サーバーを介した共有機能を提供します。

Microsoft Excel、SQL、BigQuery、Snowflake、SAP、Salesforce、AmazonRedshiftなどの多くのデータソースに直接リンクされています。 Googleドライブ、Microsoft OneDrive、Dropbox、Boxなど、すべての主要なクラウドベースのデータストレージプロバイダーからのデータにアクセスできます。

Tableauには、Salesforceの一部であるという利点があります。Salesforceと統合されています。 また、Slackや他のアプリケーションとシームレスに統合することにも優れています。

Tableauを使用すると、社内の内部チーム間でデータを非常に簡単に共有できますが、外部のクライアントや利害関係者とデータを共有することは困難です。 Tableauで作成されたダッシュボードとレポートを共有するには、Tableau Server、Tableau Online、TableauReaderなどの共有ツールを使用する必要があります。

Tableauの今日のViz

Tableauバージョンについてさらに説明するには：

  • Tableau Desktop ：ダッシュボードとレポートを内部またはTableauPublicで共有できます。
  • TableauPublic。 Tableau Publicのすべてのものを表示およびダウンロードできるため、プライバシーとセキュリティが制限されたTableauPublicクラウドでのみレポートとダッシュボードを共有できます。
  • TableauServer。 サーバーバージョンとのコラボレーションに集中できるため、Tableau Publicよりもセキュリティが強化され、作成されたレポートを外部と共有できます。
  • TableauOnline。 このWebバージョンのTableauを使用すると、ユーザーはレポートとダッシュボードを内部および外部の利害関係者と共有できます。 ユーザー認証を使用してセキュリティを強化します。
  • TableauReader。 読み取り専用バージョンにもアクセスでき、ユーザーは作成されたダッシュボードまたはレポートを表示できます。

Tableauでの共有可能性の詳細については、ここをクリックしてください。

統合

統合は、ビジネスインテリジェンスソフトウェアを検討する際に考慮すべきコアパラメータの1つです。統合は、基本的に、全体像のどれだけを見ることができるかを決定するためです。 簡単に言うと、BIツールは、データを取得するのと同じ数のツールと統合する必要があります。

統合は、データをプルできるようにソースを宛先に接続するため、データコネクタとも呼ばれます。

Data Studioは、20個のGoogleコネクタ（Google広告やGoogleアナリティクスなどのGoogleアプリケーションを含む）と600個のパートナーコネクタを含むコネクタの広範なリストを提供します。

Googleには、データをプルするためにサードパーティのコネクタを使用する必要がある外部コネクタがかなりあります。 データの取得に使用するサードパーティアプリがわからない場合は、Googleの推奨事項を確認できます。 Googleとセキュリティ会社は、これらのアプリを評価して安全であることを確認します。

GoogleDataStudioコネクタインターフェース

Data Studioとは異なり、TableauはすべてのGoogle製品に直接接続しているわけではありませんが、APIを使用してさまざまなコネクタに接続できます。 Tableauが提供するすべてのコネクタのリストはこちらで確認できます。

Tableauは、データベースやファイルベースの接続、さらにはSQLおよびNoSQLデータベース、さらにはWebベースのHTMLおよびJavaソースへの多くの接続を提供します。

Tableauコネクタインターフェイス

Data StudioとTableauはどちらも、幅広いデータコネクタを提供します。 一部の接続が欠落している場合は、Supermetricsなどのツールを使用して、マーケティングおよび販売ソースからDataStudioまたはTableauにデータを移動するのに役立てることができます。 Supermetricsを使用してデータの更新を自動化することもできます。

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データブレンディング

データブレンディングとは、さまざまなソースからのデータを1つのダッシュボードにマージして視覚化を作成することです。 この機能を使用して、さまざまなソースからのデータを対比および比較できます。

多くのデータソースに基づくグラフは、本質的に左外部結合であるDataStudioのデータブレンディング機能を使用して作成できます。 最大4つの個別のソースからのデータは、少なくとも1つの結合キーまたは共通の共有情報があれば結合できます。

ブレンド内の各データソースは、データを統合するために1つ以上の結合キーのコレクションを共有する必要があります。 このアクションはレポートにのみ影響することを覚えておくことが重要です。データソースダッシュボードには結果が表示されません。

当初、DataStudioはLEFTJOINのみを備えていましたが、現在は、INNER JOIN、RIGHT（OUTER）JOIN、CROSS-JOIN、およびFULL（OUTER）JOINの4つの結合が追加されています。

GoogleDataStudioのデータブレンディング結合オプション

Tableau Prepは、複数のソースからのデータを接続して視覚化できるツールです。 プロセスのステップ、データの形状、外れ値またはnull値、および行レベルの詳細を視覚化するフローチャートを作成できます。

Tableauのデータブレンディングビュー

TableauとDataStudioのデータブレンディングはより洗練されており、データをブレンディングするための次の主な方法に従います。

関係

関係は推奨されるアプローチであり、ほとんどの状況で使用できます。 関係は柔軟であり、データ分析のシートごとの編成に合わせて調整できます。 ただし、TableauServerまたはTableauOnlineにアップロードされたデータソースのテーブル間の関係は作成できません。

参加する

結合は、関連する行構造全体に追加のデータ列を導入することにより、テーブルを結合します。 分析を開始する前に、結合されたデータソースを修正する必要があります。これは、テーブルの詳細レベルが異なる場合、データの損失や重複が発生する可能性があるためです。

組合

Unionは、2つのテーブル間で一致する列に基づいて、同じ列構造でデータの行をさらに追加する場合に役立ちます。

ブレンド

ブレンドは、各データセットを個別にクエリし、結果を適切なレベルに集約します。 次に、結果がビューに表示されます。 このため、ブレンドアプローチでは、さまざまな詳細レベルと公開データソースを処理できます。

Tableauヘルプページ

カスタムフィールド

カスタムフィールドまたは計算フィールドは、不要なデータの除外、データのセグメント化、比率の計算、フィールドのデータ型の変換、さらにはデータの集計など、さまざまな場合に使用されます。

Data StudioおよびTableauツールを使用すると、フィールドをカスタマイズして、データソースまたはユースケースに必要な視覚化に計算を追加できます。

Data Studioでは、算術、関数、ロジックの3種類の操作を使用してデータを変換できます。 Tableauはこれを3つの異なるレベルで提供しています。

  • 基本式を使用すると、データソースの詳細レベル（行レベルの計算）または視覚化の詳細レベル（集計計算）で値または要素を変換できます。
  • 詳細レベル（LOD）式は、データソースおよび視覚化レベルで値を計算します。 ただし、計算する粒度のレベルは、LOD式を使用するとさらに柔軟になります。 これらは、より詳細なレベル（INCLUDE）、より詳細でないレベル（EXCLUDE）、または完全に自律的なレベル（FIXED）で実行できます。
  • テーブル計算では、ビジュアライゼーションの詳細レベルでのみ値を変更できます。

学習曲線

Data Studioは、複雑なソフトウェアのインストールや登録を必要としない使いやすいツールです。 Data Studioは、Tableauと比較して低レベルの複雑な機能もサポートしているため、素人でも簡単に開始して作業できます。 Data Studioの学習曲線は比較的単純です。これは、技術的な知識があまりなくても短いレポートやダッシュボードを設定したい企業にとって有利な場合があります。

Tableauを使用した学習曲線は、Data Studioを使用した場合よりもはるかに困難です。これは、その可能性を最大限に引き出すために、優れたトレーニングまたはチームの技術者が必要になる場合があるためです。

Tableauのインターフェイスは非常に単純ですが、多くの機能があり、より詳細な分析が必要な場合は、訓練を受けたアナリストに最適な場合があります。

Tableauは、データ分析で技術者以外の人々をサポートするために、ユーザーがクエリを実行して簡単な回答を得ることができる人工知能機能「データの要求」および「データの説明」機能を提供します。

全体として、Tableauは、高レベルのダッシュボードとレポートを必要とする中規模および大規模の企業と、専任の技術チームが取り組むのに適しているように見えます。

高度な分析

予測分析

Data Studioを使用してデータを分析する場合、回帰、時系列分析、予測などの予測分析手法を使用することはできません。 これは、よりデータ主導型であり、予測や予測を含む可能性のある高度なユースケースを持っている企業にとって大きな決定ポイントになる可能性があります。

Tableauは、予測と傾向を含む組み込みのデータモデリングソリューションを提供します。このソリューションでは、データを任意のグラフに即座に予測し、より詳細に確認できます。 これは、これらの機能を備えていないDataStudioとは対照的です。

より上級のユーザー向けに、TableauにはRスタジオプラグインもあります。 これにより、データをRに移動でき、Tableauを介してモデルを操作および作成でき、結果をRからTableauに再度プルバックできます。

TableauRstudioプラグインインターフェイス

プログラミング言語のサポート

Data Studioは基本的なビジネスインテリジェンスツールであり、RやPythonなどのプログラミング言語をサポートしていません。 より高度な機能を使用する場合は、GoogleスプレッドシートをData Studioに接続し、Pythonを設定して小さなデータセット用に更新することができます。 大規模なデータセットの場合は、GoogleスプレッドシートではなくBigQueryを同様に使用できます。

一方、Tableauは、統合を使用してRやPythonなどの言語をサポートしています。 'TabPy' APIを使用するだけで、TableauのPythonで利用可能な膨大な機械学習ライブラリを使用できます。 Rに精通している場合は、計算フィールドを使用してRを統合し、すべてのライブラリ、パッケージ、関数、さらには保存されたデータモデルをタップできます。

Tableauクラスター視覚化インターフェース

組み込み分析

TableauとDataStudioを使用すると、HTMLiframeをサポートする任意のWebサイトまたはアプリケーションにレポートを埋め込むことができます。 これは非常に使いやすい機能であり、HTMLの知識は必要ありません。

データスタジオでは、埋め込みレポートのリンクが自動的に生成され、元のダッシュボードと同様にリアルタイムで更新できます。 埋め込まれたレポートは、元のダッシュボードの表示専用バージョンにすぎないことを知っておくことが重要です。

Tableauでこの機能にアクセスするには、Tableau Creatorプランに含まれていないため、別途購入する必要があります。 埋め込みレポートに関しては、Tableauは統合用の一連のAPIを使用してレポートを提供します。

Data StudioとTableau：どちらが最適ですか？

要約すると、Google Data StudioとTableauはどちらも、ダッシュボードやその他のツールを介して強力な視覚化を実現します。

Data Studioは、ダッシュボードとクライアントレポートを自動化するために、手頃な価格で使いやすく強力なツールを必要とするマーケティングチームや代理店に適しています。

さらに、さまざまなデータソースコネクタ（主にGoogle製品）が含まれており、必要なものが見つからない場合は、Supermetricsなどのサードパーティアプリケーションを使用できます。 Data Studioは、少量のデータモデリングと主に計算されたフィールドのみを提供し、予測分析を許可しません。

DataStudioを使い始める

Supermetricsを使用して、DataStudioのすべてのマーケティングおよび販売プラットフォームからデータを取得します。

はじめに

つまり、主に簡単で費用対効果の高いインタラクティブなダッシュボードの作成に集中したい場合で、単純なモデリングと操作は必要ありません。DataStudioが最適です。

一方、Tableauはより複雑で、初心者が理解するのは困難です。 これにより、複雑なデータモデリングとRおよびPythonベースの予測分析の複数のレイヤーが可能になります。

Tableauは、堅牢なビジネスインテリジェンスエコシステムに投資するためのリソースを持つ企業にとって最適な選択肢です。 Tableauを使用すると、ユーザーは複数のデータソースに接続し、データセット間で複雑な相関関係を作成できるため、詳細な分析に最適です。

Data Studioと同様に、Tableauの場合でも、直接コネクタの外部からデータを取得するには、パートナーコネクタを使用する必要があります。 Supermetrics APIを使用すると、Tableau Prep Builderへのデータ抽出を自動化できます。TableauPrepBuilderでは、通常はデータウェアハウスを必要とする複雑なデータモデリングタスクを実行できます。

Tableauを使い始める

APIを使用してパートナーコネクタをTableauprepに接続する方法について詳しく知る

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著者について

Ishaは、SupermetricsのJunior DemandGenManagerです。 Ishaは、データの背後にある意味を明らかにするのが大好きで、顧客がデータドリブンマーケティングの重要性を理解するのに役立ちます。