# Tableauのマルチデータソース結合とブレンドの違い

## 目次
1. はじめに
2. マルチデータソース結合とは
   1. 概要
   2. メリットとデメリット
3. データブレンドとは
   1. 概要
   2. メリットとデメリット
4. 結合とブレンドの違い
   1. 利用シーン
   2. 技術的な違い
5. Tableauでの設定方法
   1. マルチデータソース結合の設定
   2. データブレンドの設定
6. まとめ

## 1. はじめに
Tableauは、強力なデータビジュアライゼーションツールとして広く用いられていますが、特に多様なデータソースを組み合わせる機能として「マルチデータソース結合（ジョイン）」と「データブレンド」があります。本記事ではそれらの違い、使いどころ、具体的な利用シーンについて詳しく解説します。

## 2. マルチデータソース結合とは

### 2-1. 概要
マルチデータソース結合は、SQLのJOINに類似した機能です。異なるデータソースにあるテーブルを、共通のキーに基づいて一つのデータセットとして結合します。

### 2-2. メリットとデメリット
- **メリット**:
  - 同一のデータソースとして一貫した操作が可能。
  - 複雑なクエリの生成が容易。
- **デメリット**:
  - データが大規模になると、パフォーマンスが低下する可能性があります。
  - 結合前にデータの精査が必要です。

## 3. データブレンドとは

### 3-1. 概要
データブレンドは、異なるデータソースからデータを取得し、スプレッドシート感覚で必要な部分だけを結びつける方法です。データブレンドでは、主要データソース（プライマリデータソース）と補助データソース（セカンダリデータソース）があります。

### 3-2. メリットとデメリット
- **メリット**:
  - 編集権限のないデータベースでも結合が可能。
  - 複数の異なるデータソースを動的に利用する際に便利。
- **デメリット**:
  - 処理における制約が多く、パフォーマンスの面で劣ることもある。
  - 特定の関数（例：COUNTD）が制限される。

## 4. 結合とブレンドの違い

### 4-1. 利用シーン
- **結合**: 同一のデータソース間での詳細な分析や集計を行いたい場合。
- **ブレンド**: 異なるデータソース間でのトレンド分析や視覚的な比較を実行したい場合。

### 4-2. 技術的な違い
- **結合**: 同一のデータソース内でクエリを生成する。
- **ブレンド**: 異なるデータソースからデータを取得し、各ソースが独自のクエリを持ちながら計算フローを設定。

## 5. Tableauでの設定方法

### 5-1. マルチデータソース結合の設定
1. Tableauでデータ接続を開きます。
2. 複数のテーブルを選択し、共通のフィールドで結合を設定します。
3. 結合方式（例：INNER JOIN, LEFT JOIN）を指定します。

### 5-2. データブレンドの設定
1. プライマリデータソースを構築します。
2. 新たに別のデータソースを接続し、関連フィールドでリンクします。
3. ビジュアライゼーションで必要なメジャーとディメンションをドラッグします。

## 6. まとめ
マルチデータソース結合とデータブレンドは、Tableauにおける重要なデータ操作機能です。適切に使用することで、より効率的なデータ分析が可能になります。結合は同一データソースの複雑なクエリに最適である一方、ブレンドは異なるデータソースからデータを柔軟に活用するのに非常に適しています。

どちらを使用するかは、具体的なデータ分析の要件と目的に依存します。各機能を理解し、自分のプロジェクトに最適な方法を選択してください。

[cv:issue_marketplace_engineer]

# Tableauのマルチデータソース結合とブレンドの違い

## 目次
1. はじめに
2. マルチデータソース結合とは
   1. 概要
   2. メリットとデメリット
3. データブレンドとは
   1. 概要
   2. メリットとデメリット
4. 結合とブレンドの違い
   1. 利用シーン
   2. 技術的な違い
5. Tableauでの設定方法
   1. マルチデータソース結合の設定
   2. データブレンドの設定
6. まとめ

## 1. はじめに
Tableauは、強力なデータビジュアライゼーションツールとして広く用いられていますが、特に多様なデータソースを組み合わせる機能として「マルチデータソース結合（ジョイン）」と「データブレンド」があります。本記事ではそれらの違い、使いどころ、具体的な利用シーンについて詳しく解説します。

## 2. マルチデータソース結合とは

### 2-1. 概要
マルチデータソース結合は、SQLのJOINに類似した機能です。異なるデータソースにあるテーブルを、共通のキーに基づいて一つのデータセットとして結合します。

### 2-2. メリットとデメリット
- **メリット**:
  - 同一のデータソースとして一貫した操作が可能。
  - 複雑なクエリの生成が容易。
- **デメリット**:
  - データが大規模になると、パフォーマンスが低下する可能性があります。
  - 結合前にデータの精査が必要です。

## 3. データブレンドとは

### 3-1. 概要
データブレンドは、異なるデータソースからデータを取得し、スプレッドシート感覚で必要な部分だけを結びつける方法です。データブレンドでは、主要データソース（プライマリデータソース）と補助データソース（セカンダリデータソース）があります。

### 3-2. メリットとデメリット
- **メリット**:
  - 編集権限のないデータベースでも結合が可能。
  - 複数の異なるデータソースを動的に利用する際に便利。
- **デメリット**:
  - 処理における制約が多く、パフォーマンスの面で劣ることもある。
  - 特定の関数（例：COUNTD）が制限される。

## 4. 結合とブレンドの違い

### 4-1. 利用シーン
- **結合**: 同一のデータソース間での詳細な分析や集計を行いたい場合。
- **ブレンド**: 異なるデータソース間でのトレンド分析や視覚的な比較を実行したい場合。

### 4-2. 技術的な違い
- **結合**: 同一のデータソース内でクエリを生成する。
- **ブレンド**: 異なるデータソースからデータを取得し、各ソースが独自のクエリを持ちながら計算フローを設定。

## 5. Tableauでの設定方法

### 5-1. マルチデータソース結合の設定
1. Tableauでデータ接続を開きます。
2. 複数のテーブルを選択し、共通のフィールドで結合を設定します。
3. 結合方式（例：INNER JOIN, LEFT JOIN）を指定します。

### 5-2. データブレンドの設定
1. プライマリデータソースを構築します。
2. 新たに別のデータソースを接続し、関連フィールドでリンクします。
3. ビジュアライゼーションで必要なメジャーとディメンションをドラッグします。

## 6. まとめ
マルチデータソース結合とデータブレンドは、Tableauにおける重要なデータ操作機能です。適切に使用することで、より効率的なデータ分析が可能になります。結合は同一データソースの複雑なクエリに最適である一方、ブレンドは異なるデータソースからデータを柔軟に活用するのに非常に適しています。

どちらを使用するかは、具体的なデータ分析の要件と目的に依存します。各機能を理解し、自分のプロジェクトに最適な方法を選択してください。

[![image](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/issue-pro-42602.appspot.com/o/topics%2F17fa658b-53c7-4ca0-a28b-e588ed1bd371?alt=media&token=2c00afff-85ff-4428-8d15-696ab676dcb0)](https://i-ssue.com/lp/check_salary)

Tableauのマルチデータソース結合とブレンドの違い

目次

続きは、単価診断を受けたエンジニア限定で公開中（30秒）

続きは、
単価診断を受けたエンジニア限定で公開中（30秒）