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Looker vs Tableau　徹底比較！

コグラフ株式会社 データアナリティクス事業部

こんにちは、コグラフ株式会社データアナリティクス事業部の木村です。
私は研修でTableauを触り、業務ではLookerを使っていました。
今回はそれぞれの特徴と、どういう人におススメかについて書いていきます。


BIツールの目的

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールの目的は、企業が持つさまざまなデータを分析・可視化して経営や業務に役立てることです。
データを分かりやすく見せることで、データ分析に携わる者だけでなく会社全体のデータに対する理解を深めることが出来ます。
2022年ガートナー社が調査したデータによると、調査対象の８割程度の企業でデータ活用に効果があると感じているようですが、BIツールの利用はまだまだ伸びしろがありそうです。
BIツールをより効果的に使うために、TableauとLookerを違いを見ていきましょう！

結論はこれ

Tableauがおすすめな場合

  • BIツールを初めて触る

  • Excelやcsvなどのローカルファイルへ接続したい

  • 探索的なデータ分析を気軽に行いたい

Lookerがおすすめな場合

  • すでにTableauなどのBIツールを導入している

  • クエリやダッシュボードが乱立しているので、簡単に管理したい

Tableauの特徴

インターフェイスが直感的で分かりやすく、データの可視化がノーコードで出来るので、BIツールを初めて触る人におススメです。
データを探索的に分析する時は、Tableauのほうが楽です。
またExcelやcsvなどのローカルファイルにも対応していることもTableauの特徴です。

ヴィジュアルテキストが豊富にありドラッグアンドドロップで操作が簡単なので、最初に使った時はとても使いやすいなと感じました。

Lookerの特徴

モデル開発から可視化まで全てをブラウザ上で操作を行うLookerの大きなメリットは、Gitで管理ができる点です。
すでにBIツールを使っていてクエリやダッシュボードが整理されていない場合は導入するメリットが大きいでしょう。

具体的にはLookML（Looker Modeling Language）を使ったデータモデリングにより、データを効率的に管理します。
LookMLとはLooker内で設計された言語で、SQLデータベースのディメンション、集計、計算、およびデータの関係を記述するためにあります。

またLookerは、データをクラウド上のDWHやDBに入れておくことが前提です。
Looker上で定義されたデータモデリングに応じて、接続先のDWHやDBに対してクエリを発行します。
そして取得したデータを元にデータの可視化を行うという流れです。
LookMLの学習コストはありますが、SQLの基礎を知っていればすぐに慣れると思います。

まとめ

TableauとLookerの特徴と違いについて書いてきました。
それぞれにメリット・デメリットがありますが、
BIツールを導入する目的を明確にして、その目的にあったツールを選択したいですね！

参考URL

・Looker vs. Tableau: An In-Depth Data Analysis Showdown 2023

・日本におけるデータ活用意識と実情の調査報告

・レポート修正

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