Tableau環境で始めるデータ整備〜コンポーザブルデータソースから考える、AI時代のデータの持ち方〜

「数字が合わない」「レポート作成に時間がかかる」「更新が属人化している」――Tableauの運用でこんな壁にぶつかっていませんか？

その原因の多くは、データの「基盤構造」が整っていないことにあります。

本ウェビナーでは、Tableau 2026.2で解禁された「コンポーザブルデータソース」を武器に、散らばったデータソースを整理・統合する実践的な手法を解説します。これまでデータブレンドやデータマートの量産で苦労していた設計を「積み上げる構造」へ転換し、信頼性の高いデータ環境を構築する方法を学べる60分です。

「今のTableau運用で十分か、それともデータ分析基盤（DWH）への投資が必要か？」

本編ではその判断基準もお伝えします。AI活用を見据え、データ環境の現状を整理したい方はぜひご参加ください。

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ご参加をお勧めしたい方

• ・Tableauをすでに導入・運用しているが、データ活用に課題を感じている方
• ・データ分析基盤の構築を検討し始めたが、何から手をつければいいか分からない方
• ・AIの社内活用に興味はあるが、データ整備が追いついていないと感じている方
• ・Tableauの次のステップとして、基盤構築に関心がある方
• ・AI活用・データガバナンスの観点から、データ整備の必要性を感じている方

アジェンダ

• ・オープニング
• ・コンポーザブルデータソースについて
• ・コンポーザブルデータソースのメリット
• ・データ分析基盤が必要かどうかの判断基準
• ・まとめ

※内容詳細は変更の可能性もあります。

ウェビナー概要

登壇者紹介

株式会社キーウォーカー 小林 汰一郎 データアナリティクス部 データサイエンティストとして、Tableauを活用したダッシュボード開発プロジェクトに多数参画し、開発から保守運用まで幅広く手掛け、Tableauトレーニングのコンテンツ開発および講師としての実績も持つ。 近年はデータ基盤構築の領域にも携わり、Snowflakeを用いたデータ基盤構築案件に従事するとともに、社内データ基盤の運用管理リーダーとしてもプロジェクトを牽引している。