【ITニュース解説】Reducing load time in tableau is a task !!

Tableau（タブロー）は、世界中の多くの企業で利用されている強力なデータ分析・可視化ツールだ。Excelのような表計算ソフトでは難しい、大量のデータを分かりやすいグラフやダッシュボードにまとめ上げ、ビジネスの状況を瞬時に把握したり、隠れた傾向を見つけ出したりするのに役立つ。しかし、非常に便利である一方、作成したダッシュボードの表示が遅い、つまり「ロード時間」が長くなるという問題に直面することも少なくない。特にデータ量が増えたり、複雑な分析を行うダッシュボードでは、この遅延が顕著になる傾向がある。ユーザーがダッシュボードを開くたびに何十秒も待たされるようでは、せっかくの分析結果も十分に活用されず、ツールの価値が半減してしまう。システムエンジニアを目指す皆さんにとって、このようなシステムのパフォーマンスに関する課題は、将来様々な開発現場で遭遇する普遍的なテーマであり、その解決策を考えるスキルは非常に重要となる。

なぜダッシュボードのロードは遅くなるのだろうか。主な原因はいくつか考えられる。一つは、データソースの規模と複雑さだ。例えば、数百万行、数千万行といった巨大なデータセットを扱う場合、Tableauがそのすべてのデータを処理するには相応の時間がかかる。また、複数の異なるデータベースやファイルからデータを取得し、それらを結合して分析している場合も、データの結合処理が複雑になり、遅延の原因となることがある。二つ目は、計算の複雑さだ。ダッシュボードに表示されるグラフや集計値の多くは、裏側で複雑な計算が実行されている。特に、リアルタイムで多くの計算を要求されるような場合、その負荷は増大し、表示速度に影響を与える。三つ目は、ダッシュボード自体のデザインと要素の多さだ。一つのダッシュボードに多数のグラフ（シート）、フィルター、高解像度の画像、または複雑なカスタムビジュアルを詰め込みすぎると、それらをすべてレンダリング（描画）するための処理に時間がかかってしまう。

今回紹介する記事が特に注目しているのは、Tableauのフィルター機能の一つである「コンテキストフィルター」の効率的な活用だ。これは、ダッシュボードのロード時間を劇的に改善できる可能性を秘めた、非常に強力なテクニックである。

通常のフィルターとコンテキストフィルターには、Tableauがデータを処理する順序において決定的な違いがある。Tableauは、データソースからデータを取得し、それを基に様々な計算やフィルター処理を行い、最終的にダッシュボードに表示する。この処理フローの中で、通常のフィルターは比較的後の方の段階で適用される。つまり、まずすべてのデータに対して計算や他の処理が実行された後、通常のフィルターによって表示するデータが絞り込まれる。この方法では、フィルターで除外されるはずのデータに対しても、無駄な計算が行われてしまう可能性がある。

これに対し、コンテキストフィルターは、通常のフィルターよりもずっと早い段階で適用されるという特徴を持つ。具体的には、Tableauがデータソースからデータを抽出した直後、または抽出データを使用する場合には抽出されたデータの読み込み時に、まずコンテキストフィルターが適用され、対象となるデータセットそのものが大幅に絞り込まれる。このコンテキストフィルターによって絞り込まれた、より小さなデータセットに対してのみ、その後のすべての計算や通常のフィルター処理が行われるため、全体の処理量が大幅に削減され、結果としてダッシュボードのロード時間が劇的に短縮されるのだ。例えば、全期間のデータの中から特定の年度のデータのみを分析したい場合、通常のフィルターを使うと全期間のデータに対して様々な処理が行われた後で年度を絞り込むことになるが、コンテキストフィルターを適用すると、最初に特定の年度のデータのみに絞り込んでから、残りの処理を行うため、圧倒的に効率が良くなる。コンテキストフィルターは、特定の期間や地域など、分析のスコープを最初に大きく絞り込みたい場合に特に有効な手法と言える。

記事ではコンテキストフィルター以外にも、いくつかのパフォーマンス改善策が挙げられている。一つはデータソースの最適化だ。Tableauでは、元のデータベースに直接接続する「ライブ接続」と、データをTableau内部に取り込んで「抽出データ」として利用する二つの方法がある。抽出データは、Tableauが高速に処理できるように最適化された形式でデータを保持するため、一般的にライブ接続に比べてロード時間が短縮されることが多い。また、データソースとなるデータベース自体のパフォーマンスを向上させることも重要だ。不必要なデータカラム（列）を読み込まないようにしたり、適切なインデックスを貼るなど、データソース側でのチューニングも欠かせない。

次に、計算フィールドの最適化がある。Tableauの計算フィールドは非常に強力だが、複雑な計算や、特定のレベルで集計するFixed LOD (Level of Detail) などの特殊な計算は、パフォーマンスに大きな影響を与える場合がある。計算のロジックを見直し、よりシンプルで効率的な書き方がないか検討すること。また、可能な場合は、Tableauで計算するのではなく、データベース側で事前に計算させておき、Tableauではその結果を利用する形にすることで、Tableauの負荷を減らすこともできる。

そして、ダッシュボードデザインの簡素化も重要だ。一つのダッシュボードに情報を詰め込みすぎないこと。シートの数を減らし、フィルターの数を必要最小限にする。不要な高解像度画像や、複雑なカスタムシェイプの使用を控えることも有効だ。表示する「マーク」（グラフの点や棒など）の数を減らすこともパフォーマンス向上に繋がる。使用するデータ型も、Tableauが効率的に処理できるよう、適切なものを選ぶべきだ。例えば、文字列型よりも数値型の方が処理が高速な場合が多い。

このTableauのパフォーマンス改善の話題は、システムエンジニアを目指す皆さんにとって、非常に示唆に富んでいる。単にツールを使いこなすだけでなく、そのツールの裏側でデータがどのように処理され、どこでボトルネックが生じているのかを理解することは、将来、より大規模で複雑なシステムを設計・構築する際に不可欠な視点となる。ユーザーが快適にシステムを利用できるよう、パフォーマンスを常に意識し、改善策を検討することは、システムエンジニアの重要な役割の一つだ。今回取り上げたTableauの事例のように、一見するとシンプルな「フィルター」の適用順序一つで、システムの性能が大きく変わるという事実は、ソフトウェア設計やデータベース設計、さらにはネットワーク設計など、あらゆる局面で「どうすれば効率的に処理できるか」を考えることの重要性を示している。ロード時間の短縮は、単に速く表示されるだけでなく、ユーザーの生産性を向上させ、ストレスを軽減し、最終的にはビジネス価値を高めることに繋がる。これからも、様々なシステムやアプリケーションに触れる中で、常に「なぜ遅いのか？」「どうすれば速くなるのか？」という問いを持ち続けることが、皆さんの成長に大きく貢献するだろう。