今回はTableau特有の結合機能「データブレンド」についてご紹介します。

ブレンド機能を理解するためには本題に入る前に、まず結合の懸念点から考える必要があります。

粒度の違うデータの結合は注意が必要

具体的なデータで見ていきます。以下のようなデータがあったとしましょう。
(※数値はダミーです)

実数値テーブル

目標値テーブル

実績値テーブルの粒度はグループ、目標値テーブルの粒度はグループかつ日付です。

このような粒度の違うデータを紐づける時は注意が必要です。

シンプルに結合してみます。結合KEYは「CD名」ですので、結合後のテーブルは下記のようになります。

ここで乃木坂46の売上と売上目標を比較してみると・・・・

230万(売上) vs 400万(売上目標)

集計するとこんな感じになりますがどうも違和感がありますね。数値がかなり乖離しています。

理由は単純で、売上目標のデータ1行に対して、売上のデータが2行結合されていて、データが重複してしまっているからです。

集計関数で解決する

Tableauで出来る解決策の一つとして、集計を駆使することが挙げられます。Tableauでは集計方式を簡単に操作できるので以下の様に、一瞬で調整は可能です。

しかし一つ懸念として「集計方式の調整し忘れ」があります。項目数が増えて複雑な時や、データを結合した人とその後の作業をする人が違った際、集計ミスが起こる可能性があります。

「AVGなのにSUMしてた」などの集計ミスです。
粒度の違うデータを結合するときは注意が必要です。

粒度の違うデータ統合に有効な「ブレンド」機能

ここで出番なのがTableauのブレンド機能です。

データブレンドとは一言で言うと、「複数のデータソースを集計してから結合する」です。
ブレンド機能の仕組みは以下の通りです。

テーブルを合体させてから集計する「データ結合」に対し、

「ブレンド」はそれぞれ集計してから結合します。

順番が逆ですね。

ですので、ブレンドをすると以下のようになります。

無事クリーンなテーブルの完成です。

Tableau上での操作

ブレンドをTableau上で行うのは簡単です。

複数のデータソースを別のデータソースとして読み込んだら、「データ」タブから「リレーションシップの編集」を選択します。

↓のような画面が出るので、ブレンドしたいデータソースを2種類選んで、KEYにしたいカラムを選択したら完了です。

カラム名が同じものは自動的に指定されます。DAYと日付など、カラム名が違うものは手動で編集なので注意です

ここまでをまとめると、

• 結合は「テーブルを合体させてから集計する」

• ブレンドは「集計してから合体する」

のように、順番に違いがあります。

ブレンドが絶対というわけではない

ブレンド機能は画期的で便利な機能ですが、毎回使える機能というわけではないかと思います。

何故なら、データソースが多くなるほどブレンドなのか、結合なのか、KEYは何なのかなどごちゃごちゃしてしまうからです。

なので、GCPやAWSなどのDWHにデータソースが全て格納されているならばTableau上でブレンドさせずに

あらかじめSQLを叩いて集計テーブル、マートを作ってしまうのがベターが気がします。

今回の例でいうと、

SELECT
グループ名,CD名,売上,売上目標
FROM `目標値テーブル`
INNER JOIN
(
SELECT
グループ名,CD名,SUM(売上)
FROM `実数値テーブル`
GROUP BY CD名
)
USING
(CD名)

こんなイメージです。集計されてないテーブルを集計したテーブルをjoinさせています。

Tableauに考えさせずに可視化できるのでデータ量が多い場合などはパフォーマンスが上がるかもしれませんね。

元も子もない結論ですが、なるべくTableauには考えさせずにいきたいところです。