Power Queryにおけるデータ型の考察

Excelユーザーで普通にデータ集計を行い、ピボットテーブルを作って分析を行う人は特に"データ型"に付け使う必要はないでしょう。今迄であれば、"データ型"はAccessやデータベース等を扱うヘビーユーザー、あるいはDBA*1等の専門家が取り扱うトピックでした。しかしここにきて、ExcelやPower BIにおけるETL*2機能であるPower Queryが登場し、そこで変換されたデータはExcel Power Piovtデータベース(=データモデル)やPower BIのデータモデルに出力され、より高度な分析ができるようになったことから、"データ型"に対する理解は必須となってきました。

*1:Database Administrator

*2:Extract, Transform, Load、データの取得と変換

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データに関する基礎知識2

前回はデータの基礎に関して、データの概念及びきれいなデータ vs きたないデータ等について見ていきました。BIを活用するためにはデータについてしっかり押さえておく必要があり、今回はその続きについて見ていきたいと思います。

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データに関する基礎知識1

本ブログはBIテクノロジーに関する紹介ですが、そもそもテクノロジーを学ぶ目的の1つがデータを有効活用することにあります。

テクノロジー × データ = 意思決定

というのがキーワードですが、今回は”データ”についていろいろ考えてみたいと思います。

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Power BIの差別化要素10 -SaaS型BIソリューション

Power BIの差別化要素の最終回は、SaaS型BIソリューションになります。SaaSとは、Software as a Serviceの略で、インターネット経由でサービスとして提供・利用する形態のことを言います。分かりやすい例でいえば、NetflixやHulu等のオンラインストリーミングサービス、Microsoft 365(Officeアプリ等)といった月額サブスクリプション形態で利用するサービス等が挙げられます。

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Power BIの差別化要素9 -1つのテクノロジー(BIとしてのExcel)

Power BIを使いこなすためには、Power Query及びData Model / DAXといった知識が必要不可欠となります。Power BIに限らず、どのBIツールを使うにしても、学習コストが発生するため、数か月あるいは数年という単位で常に学び続けることは珍しくありません。これまで話(差別化要素1~8まで)をしてきた通り、Power BIを使うメリット(差別化要因)は様々なあるものの、学習コストを最小化させることができれば、メリットは非常に大きいと言えます。そこで今回は、Power BIテクノロジーを学ぶことが一石二鳥であることを紹介していきます。

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Power BIの差別化要素8 -Microsoftの他のサービスとの連携

Power BIの差別化要素の1つに、同じMicrosoftの製品やサービスとのシナジー(連携)が挙げられます。例えば、「Excelで分析機能」(下記記事参照)が最も分かりやすい例で、Power BIのモデリング済のデータセット(データモデル)にExcelを繋げてPivotテーブルベースで様々な切り口で分析することが可能となります。

marshal115.hatenablog.com

本記事ではExcelで分析以外に、どのようなサービスと連携が可能かについて簡単に紹介をしていきます。

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Power BIの差別化要素7 -計算エンジン

BIツールはデータソースにアクセスして、データをクエリする(必要な形に変更して結果を表示させること)のですが、Power BIはDAX*1を用いて、Excel Power PivotはMDX*2を用いていることが特徴です。

*1:Data Analysis eXpressionの略。Power BIのネイティブ言語であり、データモデルをベースに様々な指標を計算するの使用される。Power BIを使う上で修得がマストな言語となる

*2:Multi-Demension eXpressionの略。MDXはDAXが登場する前のBI業界で主流であった言語であるが、その複雑さゆえに一部のITプロフェッショナルだけが取り扱うことができた言語であり、現在は余程のことがない限り、”引退した言語”と言われている

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