Tableauは、データを可視化し、ダッシュボードとして共有できるBIツールです。ドラッグ＆ドロップ中心でグラフや表を作れ、分析の試行錯誤を素早く回しやすい点が特徴でしょう。現場が自分で深掘りできるセルフサービス分析の文脈で採用されることが多いです。
実務では、可視化の自由度が高いぶん、指標定義が散らばると「同じKPIなのに数字が違う」状態になりがちです。計算フィールドやデータソースの設計をそろえ、可能ならセマンティック層やデータマートで定義を固定すると、意思決定がぶれにくくなります。抽出（Extract）とライブ接続の使い分け、更新頻度、アクセス権限の設計も運用の要点になります。
注意点は、ダッシュボードが増えるほど依存関係が複雑になり、データモデル変更の影響範囲が読みにくくなるところです。変更はレビューと検証環境を挟み、公開範囲と権限を棚卸しできる状態にすると安全です。利用状況やクエリ負荷を監視し、重い可視化は集計テーブルや抽出で逃がすなど、性能と鮮度のバランスを調整すると安定します。
