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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Power BIの差別化要素6 -関数言語及びクエリ言語

DAX*1はPower BIのネイティブ言語となります。Power BIを活用する上で必ず使用するものでおり、特徴はExcelで使用される通常の関数に類似した名称でありながら、それらよりも高度なことを実現できることにあります。背景にはDAXは元々Excel Power Pivot用に分析用言語として開発されたことが挙げられます。DAXは関数言語であると同時に、クエリ言語の特性も持っており、Power Queryで実現することをデータモデルとして読み込んだあとのデータセットに対しても実現できたり、バーチャルテーブル*2を作って結果を算出したりできます。

*1:Data Analysis eXpressionの略で、データ分析用言語

*2:DAXクエリを用いて、一時的にメモリ上に構築されたテーブル。その後、対象テーブルに対して集計等の計算を行う

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Power BIの差別化要素5 -時系列操作関数の扱いやすさ

Power BIの差別化要素その5はDAX言語を使って、簡単に時系列分析を行うことが可能になることです。時系列を扱うDAXはタイム・インテリジェンス関数(Time Intelligence)と言い、Power BIやExcel Powe Pivotを活用する場合で最も頻度の高い使用関数となります。

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Power BIの差別化要素4 -Excelで分析機能

Power BIの差別化要素その4は、「Excelで分析」機能となります。その名の通り、Power BIで構築済のデータモデルをデータセットとして、定義済メジャー*1やリレーションシップを活用し、Excelで通常のPivotテーブルでは実現できないような計算を行うことができるようになります。

※記事の一番下に「Excelで分析」に関するMicrosoftの公式ドキュメントを載せていますので、そちらが必要条件や制限事項等についてはそちらをご参考ください

*1:DAXで記述した定義式で例えばSalesAmt = SUM ( Sales[SalesAmount] )のように記述したもの

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Power BIの差別化要素3 -ETL機能

Power BIの差別化要素その3は、ETL機能*1(Power Query)となります。本ブログのメイントピックですので、ブログの検索窓で「Power Query」をして頂くと殆どの記事とマッチすると思います。Power Queryの醍醐味については活用している本人が最も知っており、逆に言えば使ってみないとその凄さに気が付かないことになります。

*1:Extract, Transform, Loadの略。データの取得・変換・ロード機能であり、データを分析できる書式に変換する機能

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Power BIの差別化要素2 -モデリング機能

Power BIの差別化要素その2は、モデリング機能となります。実は、BIツールのテクノロジーはそれぞれ異なることから、モデリングについての比較は料金体系(コスト)やビジュアル(グラフ)の良し悪しと比較すると、殆ど言及されていないのが現状です。しかしながら、実際にツールを使用し始めると、モデリング機能がBIレポートのクエリパフォーマンス、DAX式の書き方の難易度、使い勝手等の点において最も重要な要素となってきます。今回はPower BIにおけるモデリング機能とは何かについて解説していきます。

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Power BIの差別化要素1 -価格体系

前回(4/15の記事)はPower BIについて、基礎的なこと(特徴・業界等)を紹介しました。今回はもう少し具体的に差別化要因について見ていきたいと思います。Power BIが他社BIツールと差別化できている領域は以下の通りです。

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