BI ツールの課題を根本から解決する
BI ツールそのものに問題があることは滅多にありません。真の原因は、BI ツールに渡される「データの構造」にあります。レポートを運用するアナリストのための、症状別・ツール別解決ガイド。
ここに挙げられているすべての BI プラットフォームは、本来の得意分野において優れた性能を発揮します。Power BI は描画に優れ、Tableau は豊かなビジュアルストーリーを伝え、Looker は無駄のない SQL を DWH にプッシュし、Qlik は固定されたパスに縛られずモデル内を自由に探索できます。しかし、どのツールも「データ変換エンジン」として作られたわけではありません。
しかし現場では、日々の時間がそこに奪われています。午前 3 時に失敗する定期更新、200 行にも膨れ上がったメジャー式、誰も照合できなくなった複数バージョンの「アクティブ顧客の定義」。これらはどれも描画ツールの欠陥ではありません。ツールに届いたデータの「形」そのものが原因なのです。
このシリーズでは、1 つひとつの症状を取り上げ、アップストリーム(上流)で実際に何が起きているのかを解明し、DWH が直接活用できるモデルを BI ツールに渡すことで状況がどう劇的に変わるかを解説します。
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Qlik
Qlik アプリと Power BI レポートで数値が食い違っていませんか?
Qlik も Power BI も計算自体は間違っていません。問題は、各ツールが独自のロードロジック、独自の定義、独自のリネージを持っているため、同じ指標が 2 回別々に計算され、誰もその差異を照合できない点にあります。ロジックは両ツールが参照する単一のガバナンスの効いたウェアハウスモデルに集約されるべきです。
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Tableau
Tableau Server 内で同じ指標の異なるバージョンが乱立していませんか?
公開された各 .tdsx ファイルは、作成された時点ではどれも合理的な判断によるものでした。しかし結果として、同じ指標に対して社内に何百通りもの独自定義が存在し、どれが正しいのか誰も判断できない状態に陥っています。
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Power BI
Power BI レポートごとに同じ指標の数値が食い違っていませんか?
財務、営業、運用部門がそれぞれセマンティックモデルを構築し、各モデル内では整合性が取れている。しかし、同じ「売上」でも定義が部門間で合意されたことは一度もない。数値の不一致の原因と、根本的な解決策を解説します。
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Qlik
Qlik のロードスクリプトごとに同じデータクレンジングを繰り返していませんか?
同じマッピングテーブル、文字列のトリミング処理、重複排除ロジックが、あらゆるアプリや QVD レイヤーで何度も書かれ、コピー同士の定義が徐々に乖離していく。データクレンジングがスクリプトごとに繰り返されるのは、上流のデータウェアハウスがそれを一元的に解決していないからです。
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Qlik
Qlik のセット分析(Set Analysis)式が長すぎて重くなっていませんか?
セット分析は、前年同月比などの真の比較集計を行うための強力な機能です。しかしアプリ内に存在する長大な計算式の多くは、モデル側に履歴、フラグ、統一された粒度が存在しないため、チャートが選択操作のたびにそれらを再構築していることが原因です。
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Tableau
Tableau の LOD 表現が複雑すぎて誰も手を付けられなくなっていませんか?
FIXED、INCLUDE、EXCLUDE は、本来異なる粒度(Grain)が混在する集計を行うための強力な機能です。しかしワークブック内にある LOD 表現の大半は、データウェアハウス側でデータの粒度が揃っておらず、履歴が保持されていない穴埋めとして使われています。
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Power BI
Power BI の DirectQuery レポートがクリックのたびに重くありませんか?
DirectQuery や Direct Lake はリアルタイムな最新データを提供すると謳われています。しかし実際に起きるのは、表示に 30 秒かかるビジュアルと、誰も説明できない高額なクラウドアカウントの請求書です。問題は DirectQuery モード自体ではなく、その下にあるスキーマ構造にあります。
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Qlik
Qlik アプリ内で意図しない合成キーが勝手に生成されていませんか?
合成キー(Synthetic Key)や循環参照(Circular Reference)は、Qlik が与えられたテーブル構造を愚直に関連付けた結果として発生します。データが適合ディメンションや適切な主キーを持たずに届くため、アプリごとにそれらを無理やり作り出さざるを得ないことが根本原因です。
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Qlik
Qlik のデータ増加に伴いリロードがメモリ不足で落ちていませんか?
Qlik のインメモリエンジンが高速なのは、全データが RAM 上に展開されるからです。しかし、上流のデータウェアハウスが事前に集計や変換を行わず、生の明細行と重いデータ加工をそのまま Qlik に抱え込ませると、リロードはメモリ不足で失敗し、アプリ全体が著しく低速化します。
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Tableau
Tableau の抽出更新がタイムアウトや遅延を繰り返していませんか?
Tableau の Backgrounder がタイムアウトし、.hyper ファイルが肥大化し続け、ダッシュボードには昨日の古いデータが表示される。抽出が重い真の原因は、上流で集計されていない生のトランザクション行を Tableau 側で抱え込んでいることにあります。
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Power BI
Power BI の DAX メジャーが長すぎて保守不能になっていませんか?
CALCULATE と FILTER が 200 行にも連なる DAX 式は、高度なスキルの証拠ではありません。多くの場合、上流のウェアハウスが必要なサロゲートキー、変更履歴、適切な粒度を提供してくれなかったことの表れです。
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Tableau
Tableau ダッシュボードのフィルターを切り替えるたびに待たされていませんか?
フィルターを 1 つクリックするたびに「クエリを実行中...」が 20 秒間表示される。Tableau の描画エンジンが遅いのではありません。データベース側に、即答できない構造の質問が投げかけられていることが原因です。
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Power BI
Power BI の深夜のスケジュール更新が失敗し続けていませんか?
スケジュールされた定期更新がタイムアウトし、Power Query がメモリ不足エラーを起こし、朝ダッシュボードを開いたユーザーからの指摘で初めて障害に気づく。その原因は Power BI 自体ではなく、Power BI に背負わせているデータ処理そのものにあります。
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