YellowfinがTableauを補完してアナリティクスユースケースを拡大する方法

ビジネス全体の多様なデータニーズに対応するアナリティクス機能に関して、Yellowfinは、Tableauと比較し、いくつかの領域で特定の利点を提供しています。

Tableauのユーザーは、ダッシュボードのデザインやデータガバナンス、柔軟性などの領域において、プラットフォームが複雑で、機能に欠けていると感じるかもしれません。ありがたいことに、多くの人々が、Yellowfinはアナリティクスニーズに対する素晴らしい選択肢であり、補完的なソリューションであると感じています。

本ブログでは、アーキテクチャから使いやすさ、ユニークな拡張アナリティクス機能まで、Tableauなどの競合と比較したYellowfinの主要な差別化ポイントを詳しく紹介します。

 

1)　エンドユーザーの使いやすさ

エンドツーエンドのアナリティクスプラットフォームとして、Yellowfinは特に高度なカスタマイズやアクセスが可能であり、ビジネスユーザー (非技術者) と、パワーユーザー (開発者、IT部門、アナリストなどの上級ユーザー) の両方が利用できるように設計されています。このような理由から、Tableauや他のプラットフォームからYellowfinに来られる顧客も数多くいます。

Yellowfinを導入することで、他のどのソリューションよりも簡単な活用が可能になります。これは、エクスペリエンスを簡素化する独自の機能により、ビジネスユーザーや専門家がアナリティクスのワークフローを合理化し、ユースケースに集中する時間を増やすことができます。

Yellowfinは、人工知能 (AI)、自動化、機械学習、自然言語クエリーなどの拡張アナリティクス技術を独自に統合することで、使いやすさのレベルを向上させています。これらの高度な技術を活用してデータ探索のプロセスを合理化することで、データの専門家やビジネスユーザーがデータインサイトを作成、使用、共有し、組織全体でデータドリブンな分析や意思決定を行うことができるようになります。

例えば、Yellowfin独自のガイド付きNLQ機能による自然言語クエリ (NLQ) の実装では、完全なガイド付きのセルフサービスレポートの作成が可能です。このツールを使用することで、(技術者やデータ専門家でなくても)すべてのユーザーは、システムが自動的に生成する事前に設定されたパラメーターに基づいて、データに関する質問を作成することができます。ガイド付きNLQは、ユーザーのクエリに答える有用なビジュアライゼーションやレポートを作成し、さらにそれを基に新たなダッシュボードやレポートに反映させることができます。

これは、システムに組み込まれた完全にガイドされたプロセスであり、ユーザーは事前にデータクエリの実行方法を学んだり、把握したりすることなく、質問を段階的に実現することができます。

同様に、AIを搭載した自動インサイト機能では、ダッシュボード上のデータポイントの背後にある「なぜ(Why?)」を、クリックするだけで簡単に比較したり、説明したりすることができます。

Yellowfin独自の組み込みアナリティクス機能は、文脈的アナリティクスとも呼ばれ、必要なコンポーネントのみを取り出して使用するための様々なオプションを提供しています。例えば、Yellowfinのコアとなるダッシュボードやデータビジュアライゼーション機能のみを統合することもできます。また、レポート作成のコンポーネントを組み込む際は、ガイド付きNLQツールや、独自の自動ビジネスモニタリング機能であるシグナルなどの特長的な機能も組み込むことができます。

それと比べて、Tableauは特定のユーザーにとって制限になることがあります。Tableauの機能であるExplain Data (データを説明) やAsk Data (データに聞く) は、同様にインタラクティブな説明やデータクエリをサポートしますが、これらのツールは、効果的に動作し、質問に答え始めるために、また一般のビジネスアナリティクスユーザーにとって自然に使用できると感じさせるために、(Tableau自身が推奨しているように) データアナリストが事前にデータソースのキュレーションをしなくてはいけません。Ask Data機能も完全にはガイドされておらず、ユーザーがシステムにとって意味を成すクエリーを入力することに依存しているため、どこから始めたらいいのか分からない場合は、ユーザーは簡単に迷子になり、非常に有用なアナリティクス機能から期待される価値を得ることができません。

データの専門家に焦点を当てたこの従来のルートが、Yellowfinの多くの機能が、ビジネスユーザーの使いやすさを第一に考慮して設計された理由です。

 

2)　中央集約型 vs 分散型BIのアプローチ

Yellowfinは、Tableauのような競合に比べ、アナリティクスやレポート作成管理機能の一元化を目的として設計されています。制御、セキュリティ、データ準備および接続はすべて、製品の別々のバージョンではなく、同じ中央集約されたインターフェースで設定することができます。以下は、Yellowfinのアプローチを差別化するいくつかの側面と考慮事項です。

 

中央集約型BI (Yellowfin)

• すべての基幹機能を一元化
• すべてのデータアクセス制御や認証を一箇所で設定可能
• すべてのメタデータやコンテンツは安全で、適切なアクセス制御により自動的に再利用可能
• Yellowfinは常にライブ接続することで最新のデータを取得
• ダッシュボードは一元的に設定およびカスタマイズできるため、ユーザーごとにローカルダッシュボードをカスタマイズする必要がない

分散型BI (Tableau)

• データ作成や設定を行うデスクトップツールと、主にデータの共有に使用するサーバソフトウェアでは機能に違いがある
• データアクセス制御や権限設定の中には、デスクトップツールで設定し、サーバにアップロードしなくてはいけないものがある
• サーバとデスクトップツール間での行き来があり、コンテンツの再利用に時間がかかる
• ライブ接続の設定も可能だが、パフォーマンス上、内臓のインメモリデータベースへの抽出が推奨される場合がある

組織が、単一の安全でアクセスしやすい場所からアナリティクスの実装を管理できるようにすることの重要性は軽視できません。これが、Yellowfinが、企業規模に関係なく、すべての企業に中央集約型BIを提供することに注力している理由です。

 

3)　ダッシュボードの柔軟性

Yellowfinのダッシュボードは、Tableauなどの競合に比べ、作成も使用も非常に柔軟です。Yellowfinのデザインキャンバスには、ビジュアルモードとコードモードの2つの形態があります。ビジュアルモードは、ドラッグ&ドロップのフリーフォームのユーザーインターフェースで、ユーザーはビジュアライゼーション、リッチメディアイメージ、ビデオ、アイコン、Yellowfinが生成したレポートなどでダッシュボードを自由にカスタマイズし、拡張することができます。コードモードは、より優れた制御を求める上級ユーザー向けです。

どちらのモードでも、他のシステムと連携するためのコードウィジェットやアクションボタンを非常に簡単に入力でき、これらのアクションボタンを押したときのアクションを独自に設定することができます。例えば、使用しているビジネスアプリケーションの入力画面を呼び出すことができます。

最も重要なことは、Yellowfin ダッシュボードの拡張性が、あらゆるタイプのユーザーに合わせて調整されていることに裏打ちされているということです。上級ユーザーはコードウィジェットを活用でき、ドラッグ&ドロップのUIは、大多数のビジネスユーザーのユースケースに合わせて合理化されています。

Yellowfinは、すべてのユーザーにセルフサービスBIエクスペリエンスを提供することに軸を置いています。プラットフォームは、高度なAI、自動化、機械学習、自然言語クエリ技術を活用し、データの専門家やビジネスユーザーがインサイトを作成、使用、共有し、組織全体でデータドリブンな分析や意思決定を実現できるようにします。

どのグリッドやレイアウトでも、ユーザーは標準的なビジネスダッシュボードのテンプレートを超える魅力的なアナリティクスエクスペリエンスを自由に作成でき、さらに50種類以上のグラフタイプからなる豊富なデータビジュアライゼーションライブラリや、自動化、ガイド付きNLQのデータストーリーテリング機能、Yellowfin ストーリーやプレゼントを使用して強化することができます。

Tableauを使用しているわたしたちの顧客の多くは、基本的なビジュアライゼーションの実装を始めるための分かりにくいユーザーインターフェースや急な学習曲線に加えて、Yellowfinと比較し、ビジュアライゼーションのカスタマイズ機能が限られており、より高度なコンテンツ作成にデスクトップツールを使用しなければならない制約があることを指摘しています。また、既存のアナリティクスやビジュアライゼーションツールを使用して魅力的なレポートを作成したい社内のダッシュボードユーザーにメリットがあるかどうかにかかわらず、その焦点の多くはSalesforceとの連携に置かれています。

 

4)　多言語展開

Yellowfinは、多言語の実装に優れた柔軟性を提供します。プラットフォームは、ダッシュボードを構成する各レポートにコンテンツ翻訳ファイルを設定することができ、翻訳が設定されている場合、ブラウザの設定言語をチェックして、自動的にその言語でダッシュボードを表示します。グラフのラベル、カラムのタイトル、レポート名などの要素は、このコンテンツ翻訳サポートを使用してサポートされています。

これに対してTableauは、ユーザーベースから、より多くの言語に対応していないと批判されています。現在Tableauは、デスクトップとサーバで独自のローカライズ機能を提供することで、異なるロケールのユーザーをサポートしています。

 

5)　柔軟なビジネスモデル

Yellowfinは、BIのOEM提供やISVユースケースにおいて長年のパイオニアであり、単価からレベニューシェアまで、複数のパラメーターを使用してカスタマイズできる柔軟なビジネスモデルを提供しています。

他の大部分のBIベンダーは、容量に基づいてISVユースケースを制限し、組み込みでの使用と、コアアナリティクスプラットフォームでの使用でアクセス権を分けています。例えば、Tableauは、基礎となるデータベースのサイズに基づいていくつかのISV階層を設けており、最上位の階層のみが組み込みとアナリティクスの両方を使用することができます。またTableauでは、階層ごとにコネクターの数を制限しています。

Yellowfinのプラットフォームは、ISVの用途に合わせてホワイトラベル化することができ、価値に基づく価格設定モデルにより、ユーザー使用率や収益など、ISVのビジネス成果に合わせた価格設定を柔軟に行うことができます。

 

 

Yellowfin対Tableau: 違いは何か？

Yellowfinが、顧客独自のユースケースに対応し、競合よりも優れた組み込みアナリティクスエクスペリエンスを提供する方法を、今すぐデモでご確認ください。

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