比較項目	Sigma	Tableau
データ接続性	クラウドデータウェアハウスを優先し、元データに近い形で効率よく分析する前提	多くのコネクタを持つが、オンプレ起点の設計ゆえクラウドネイティブ環境とは噛み合いにくい場合があるとされている
データ利用方式	ライブデータアクセスを前提とし、分析のためにデータサブセットをダウンロードしない立て付け	クラウド利用時には extract を挟む複雑さが生じやすく、古いデータ・重複・待ち行列・セキュリティリスクにつながるとしている
クラウド提供状況	AWS・GCP・Azure の主要クラウドすべてで利用可能	Tableau Server は各クラウドへ配置できるが運用負荷があり、Tableau Online は AWS 上のみ提供されている
セキュリティ / ガバナンス	BI 側でのデータ複製を減らし、DWH 側でガバナンスを効かせやすい構成。Sigma はユーザーデータを保存・永続化しない	高度なガバナンス機能は有償の Data Management アドオン依存が大きく、一部機能はクラウドネイティブではないと指摘されている
パフォーマンス	MPP・スケーリング・最適化ストレージにより、10億行超の大規模データでも高速クエリを実現するとしている	大規模データでは工夫して対応するものの、extract や事前集計で補う運用になりやすいとされている
データアーキテクチャ	クラウド環境向けに最適化され、柔軟な拡張とオンプレ比で軽い保守負荷を実現	もともとオンプレ設計のため、クラウドやハイブリッド環境では効率面の課題が出ることがあるとしている
データモデリング	素早いプロトタイプと共有可能な可視化、lookup による join 簡素化が強み	Blends・Relationships・Tableau Prep と機能は多いが、エンドユーザーには複雑になりやすく、Prep 利用には追加コストが必要
データ品質管理	セマンティックレイヤー、メトリクス、lineage、ソース表への遷移を備えている	Data Management アドオンで可視性は増したものの、データスプロール（誰でも extract で公開できる）の根本解決には至らないとしている