製品名カテゴリデータ保存先NLQ (自然言語クエリ) 機能メトリクス（指標）のコード管理
Power BIBIツール外部DWH/Datalake、またはローカルインメモリ (xVelocity)可能 (Q&A機能/Copilot)DAXによる定義と、データモデルに統合
TableauBIツール外部DWH/Datalake、またはローカルインメモリ (Hyper)可能 (Tableau GPT)外部ツール (Looker/AtScale) に依存、または手動
LookerセマンティックBI外部DWHが必須可能 (Search機能)LookMLによるコード管理 (コア機能)
AtScale仮想OLAP/セマンティックレイヤー外部DWHが必須可能 (BIツール経由)独自の仮想キューブによる定義
dbt Semantic Layerセマンティックレイヤー外部DWHが必須可能 (連携BIツール経由)dbt Metricsによるコード管理
Snowflake Cortex Analyst + Semantic ViewDWHネイティブ機能Snowflake内部ストレージ可能 (Cortex Analyst)Metric Storeによるコード管理 (最新機能)
AWS QuickSightBIツール外部AWS DWH/Datalake、またはSPICEインメモリ可能 (Amazon Q in QuickSight)データセット作成時に定義
Cubeセマンティックレイヤー外部DWHが必須可能 (BIツール経由)Cube.jsによるコード管理

補足解説：カテゴリと役割の違い

1. BIツール (Power BI, Tableau, QuickSight)

  • 役割: データの可視化と探索（フロントエンド）。
  • 特徴: データをどこから取得するか（DWH直結か、インメモリにコピーか）を選べる柔軟性があります。最新機能として、AI（GPTやQ）を組み込んで、自然言語によるクエリを可能にしています。

2. セマンティックレイヤー (Looker, AtScale, dbt, Cube)

  • 役割: データの定義と一貫性の保証（中間層）。
  • 特徴: 常に外部のデータウェアハウス（DWH）が必要です。この層で「売上」や「利益率」といったビジネス指標をコードで一元的に定義するため、どのBIツールを使っても同じ結果が出ることが保証されます。

3. DWHネイティブ機能 (Snowflakeの最新機能)

  • 役割: データウェアハウス（DWH）自体が、データ処理だけでなく、セマンティックレイヤーの役割も取り込む。
  • 特徴: 外部ツールを必要とせず、DWH内部で指標の定義、ガバナンス、そしてAI分析までを一貫して行える環境を目指しています。