# Boreon™ · Tableau から Databricks への移行

URL: https://boreon.com/ja/mcp/tableau-to-databricks
Language: ja

> Tableau Server または Cloud のダッシュボードを、ひとつの会話で Databricks にも。Genie 付きの AI/BI ダッシュボードと、Prep フローからのマテリアライズドビュー。

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Boreon MCP Layer · 移行

# Tableau のダッシュボードを Databricks にも、ひとつの会話で。

Boreon MCP Layer は、Tableau Server または Tableau Cloud のサイトと Databricks の間に入ります。ワークブックを指定すると、エージェントがそれを読み取り、元になっている Prep フローをマテリアライズドビューに変え、ダッシュボードを Genie 内蔵の AI/BI ダッシュボードとして再構築し、パブリッシュの前にすべての数値を Tableau と照合します。スクリプトも SQL も、誰も1行も書きません。

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実際の Tableau ワークブックでライブ計測：Databricks に移行した DBX Platform Latency Calls & Uptime。

3 / 3

Tableau と完全に一致したシート

96%

再現度スコア

20M

ビューの行数、72秒で構築

0

パブリッシュ時の SQL エラー

## 実際の移行の流れをご覧ください。

全社共通の LLM ポータル

DBX Platform Latency Calls & Uptime を Databricks に移行してください

1. ワークブックを読み取り ダッシュボード「Databricks Latency Dashboard」 · 3シート · シェルフ、フィルター、計算 3シート
2. 背後にある Prep フローを検出 データソース bi_usage_events_databricks は Databricks 上のフロー出力 1フロー
3. フローをマテリアライズドビューに ひとつの SQL 文、フローのステップごとに CTE をひとつ `**CREATE** **MATERIALIZED VIEW** bi.usage_events_mv **AS** **WITH** clean **AS** (…), joined **AS** (…) **SELECT** … **FROM** joined` 20M 行 · 72秒
4. すべてのシートを Databricks で実証 パブリッシュの前に、各シートのクエリを実行 SQL エラー 0件
5. 数値を Tableau と照合 VizQL Data Service で1行ずつ一致を確認 41 / 41 行
6. Databricks AI/BI ダッシュボードとしてパブリッシュ シートごとに再現度を表示 96%

パブリッシュ完了。お客様が入力したのは、最初の1行だけです。

## Tableau の言葉も Databricks の言葉も話す、ひとつのレイヤー。

レイヤーは各プラットフォームをそれぞれの API で読み取り、Tableau のフィールドとデータウェアハウスの列の対応表を持っています。書き込むのは依頼されたときだけで、書き込みはすべて記録します。

Tableau

- 自社の Tableau Server または Tableau Cloud サイト
- ワークブックとダッシュボード（.twb / .twbx）
- パブリッシュされたデータソース（.tds）
- Tableau Prep フロー（.tfl）
- VizQL Data Service とメタデータ API
- PAT、JWT、または共通のサービスアカウント

Boreon MCP Layer

Data & AI Portal を支える基盤

Databricks

- 自社のワークスペースと Unity Catalog
- Unity Catalog のテーブルと SQL ウェアハウス
- Genie を内蔵した AI/BI ダッシュボード
- Prep フローから作るマテリアライズドビュー
- すべてのクエリを Statement Execution API で実行
- PAT、OAuth、またはサービスプリンシパル

## 何が移り、何になるか。

ワークブックから AI/BI ダッシュボードへ

### Tableau のダッシュボード

シートは、メジャー、フィルター、色、二重軸、数値の書式をそのまま引き継いだ Lakeview ウィジェットになり、Genie を内蔵した状態でポータルに表示されます。

.tfl からマテリアライズドビューへ

### Tableau Prep フロー

フローの各ステップが、ひとつの SQL 文の中の CTE になり、Databricks のマテリアライズドビューとして作成されます。

フロー、ビュー、ワークブック

### チェーン全体

Prep フローからデータを受け取るワークブックは、ひとつのジョブとして移行します。まずビューを作成して検証し、そのうえでダッシュボードの接続先をそのビューに切り替えます。

## エンジンが守るルール。

1. 01 オール・オア・ナッシング
  ダッシュボードを再構築するのは、そのデータがすでにある Databricks のテーブルの上だけです。一致しないシートがひとつでもあれば何もパブリッシュせず、その理由をお伝えします。
2. 02 数値が最優先
  平均、個別カウント、中央値は、ダッシュボードのフィルターをかけても正確なまま。結果はすべて Tableau の答えと照合します。
3. 03 リリース前に実証
  パブリッシュ前に、すべてのシートのクエリを Databricks 上で実行するため、ダッシュボードは SQL エラーなしで開きます。
4. 04 ID もロールも、そのまま
  SSO のロールは Databricks にそのまま引き継がれ、埋め込みダッシュボードも再度のサインインなしで開きます。
5. 05 既定は読み取り専用
  書き込むのは、ダッシュボードのパブリッシュや新しいビューなど、依頼されたものだけ。そのすべてを記録します。

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## まず、どの Tableau ダッシュボードから始めますか？

そこから始めましょう。そのダッシュボードの上にレイヤーを置き、自然言語で質問に答えます。いつか別のプラットフォームにも置きたくなったら、まずすべての数字を Tableau と照らし合わせます。

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