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Power BIが他のBIと比べて優れているところ 2022

Last updated at Posted at 2022-12-24

はじめに

元Tableau経験者が、Power BIを数年経験して、優れていると感じることのメモです。すべて、個人的な意見、2022年12月25日時点のものです。

「比較的容易な操作でグラフが可視化できますね」といったBIの共通事項的なことは割愛しています。

BIに関する略歴

  • 2014 - 2019 Tableau (オンプレ版、Online版、Prep)
  • 関連保有資格 Tableau Desktop Certified Associate (現在は廃止)
  • 2019/9 - Power BIをメインに利用開始
  • 2021/9 Microsoft MVP for Data Platform - Power BI 受賞
  • 関連保有資格 Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate(試験 PL-300)
  • 他に使ったことがあるもの Domo, Looker Studio(Google データポータル)、Yellowfin

ここがいいよね、Power BI

対応範囲(利用ケース)が海のように広い(柔軟に対応できる)

Power BIを使った利用ケースの概要図です。

image.png

図は大分類として

  • 多様なデータソースからのデータ取得
  • オーサリング(整形、モデリング、視覚化)
  • 共有、コラボレーション、データ更新の自動化
  • データマネジメント、セキュリティ

の4つに分けて示しています。1人~数人の小さい規模のセルフBIから、エンタープライズBIまでさまざまなケースに対応します。

BIツールなので可視化を作るだけ、ということはなく、データの取り込んだ後の整形、モデリング、発行した後の自動化、モデリング、Power BI サービスへの直接取り込み、モバイル対応セキュリティのケアは?、PowerPointに埋め込んでプレゼンをインタラクティブにする... などなど、ビジネスシーンでの「こんなことやりたいな」に幅広く対応できるようになっています。

規模別の利用ケースは、公式ドキュメントの実装計/使用シナリオが参考になります。

(参考)Udemy「Power BI サービスの全体像」

 Power BI サービスに特化した全体像をもう少し詳しくとなりましたら、私のUdemy 第2弾(2022/11)をよろしければご参照ください。

セマンティックデータモデリングにしっかり対応

 セマンティックは「意味的な」という意味です。データの世界でのセマンティックでは、専門用語的に「セマンティックデータモデリングになっているか」というような使われ方をします。

Realizeさんの解説はこちら

Power BIの関連ドキュメントの中での使われ方の例はこちら

注意 この記事の中の用語のデータ モデル、セマンティック モデル、BI モデル、表形式モデル、データベース、Power BI データセットは同じ意味です。 この記事では通常、AAS モデルには "データ モデル"、Power BI モデルには "データセット" の用語を使用します。

Note In this article, the terms data model, semantic model, BI model, tabular model, database, and Power BI dataset have the same meaning. This article commonly uses the terms data model for AAS model and dataset for Power BI model.

「セマンティックデータモデリング」についてChatGPTにも聞いてみました

image.png

 Power BIでは、データソースに接続した後、データの可視化や集計をしやすくするためにスタースキーマを中心としたデータモデリングを行いやすくするために、まず「Power Query エディター」という強力なETLツールが付属します。Power QueryはPower BI以外にも10以上のMicrosoftのプロダクトに搭載されるこなれたETLツールです。操作による整形の他、その操作内容は、M Language(M言語)で自動的に組み立てられ、編集も可能です。

 Power Queryで整形された後、データモデルで読み込み、モデルビューで、リレーションシップを作成できます。そして、複雑な集計にも対応できるメジャー等を強力なDAX関数で記述できます。メジャーは集計を定義するものです。

DAXがあれば、ビジネスでよく必要になる集計のケースをこなせます。グッドプラクティスの例示として、典型的なケースを集めたものがSQLBIから記事、書籍、ビデオコース等の「DAX Patterns」で示されています。

BIツールだから、ETLができてモデリングができてってあたりまえでしょう、と思われる方もいらっしゃるかもしれません。その通りです。その当たりまえにできることを、Microsoft SQL Server等の歴史から考えると20年以上も練られて、今もバージョンアップが重ねられて使いやすくなるよに、取り組まれ続けているのがいいところです。

データ分析は準備(プレパレーション)の段階に8割手間や時間がかかる」と言われます。なので、このセマンティックデータモデリングにきっちり対応していることはかなり重要と考えます。

Chris Webb(Principal Program Manager, Power BI CAT,Microsoft)さんの関連ブログはこちら

SQL文を考えなくてよい

 SQL文を知らなくても、DAXやM言語で諸々の対応ができます。一方SQL文を知っていることは、DAXを使うときなどプラスになったり、MS SQL Server等リレーショナルデータベースに対して、SQL文を裏で自動的に作ってくれていることを知ったり、クエリ フォールディングについて考えたりする際などかなりプラスになります。

アカウントやセキュリティ管理がラクかつ高度「Azure ADだから」

ビジネスで扱うデータの重要性が増す、共有できる範囲も組織内から外部の利害関係者まで安全に共有したい、となるでしょう。Power BIのアカウント管理は、Azure ADがベースです。Azure ADの正式名はAzure Active Directoryです。Active Directoryとつきますが、オンプレのADとはまったく別物です(連携して利用はできますが)。

BI用に個別にアカウントを作って、というのがない、こちらは本当に「ラク」です。ライセンス付与も、Azure ADの管理化で他のMicrosoft 365のサービスや、他のPower Platformのサービス(Power AppsやPower Automate)と同様にできます。

また、秘密度ラベルを使うといった暗号化等を含むMicrosoft Purview Information Protection機能との連携も、複雑怪奇な設定をすることなく構築可能です。

Power BI、そしてMicoroft 365系、これらすべてがAzure上で実現されています。Azure Data Lake Gen2など盤石な基盤上にあるので安心かつハイパフォーマンスをSaaSならでは手軽さで享受できます。

こういった仕組みがあるので、ガバナンスやデータカルチャーの成熟度アップに寄与すると考えます。

魅力的なライセンス体系とプライス

以下のようにローコストかつ選択肢もさまざまです。

  • Power BI Pro 1,090円/月・ユーザー
  • Micorosfot 365 E5 / Office 365 E5にはPower BI Proが同梱
  • Power BI Premium Per User 2,170円/月・ユーザー
  • Power BI Free 無料(ただし共有機能系やデータフローなどかなりの機能が制限あり)
  • Power BI Premium Per Capacity(500名を超えるような大企業や大容量・ハイパフォーマンスをPrivate Cloudで使うこと等を目線に)

Power BI Premium Per Userが、ハイパフォーマンスかつデータマートとしてSQL Serverまで利用できて本当にコスパよいです。

日本のサポートチームが優秀

MSKKのサポートチームは素晴らしいです。
サポートチームへの問い合わせに関する参考記事はこちら。

日本のサポートチームのブログ

原則毎月末更新ですね。

コミュニティがしっかり

グローバルでは数あるMicrosoft のプロダクトの中で、Power BIのコミュニティの規模が一番大きいそうです。

日本もPower BIのMicrosoft MVPとゆかいな仲間たちを中心に盛り上がっています。2020年初に始まったコロナ禍以降も何らかのイベントがオフラインで実施し続けています。

2023年以降も、私自身も楽しみながら参加していきたいと思います。

とくにオススメの利用企業像

 Microsoft 365を利用する組織は、Azure ADによるアカウント管理、セキュリティ、コスト等をふまえると、Power BIで決まりでいいのではないでしょうか。

(参考)外部評価

 分野ごとの比較評価等を行うGartnerから「Magic Quadrant for Analytics and BI Platforms」が出ています。こちらは不定期に更新されるもので最新は2022年版です。

Magic Quadrantのグラフの概要は以下に説明があります。

実際のAnalytics and BI Platformsのグラフ自体は評価された各社から紹介されています。当然、グラフの図自体はどこのも同じです。

評価の観点について、より詳細を知りたければ、レポートをリクエストすれば読めます。

Microsoft のPower BI Blogでの紹介はこちらです。

同じGartnerのレビューサイトはこちらです。

これらは、評価等に関数する専門組織のひとつ Gartner社の専門の方が独自の観点定期的に行っているものです。
参考程度にみるのはよいと考えます。

(ご注意を)安易なBI比較表等をうのみにしてはいけない

時々、BIを並べて比較するような記事を見かけます。1つのBIをある程度使いこなすのに数年かかる、よくあるケースでしょう。そのような中、複数の製品・サービスの特性を分かったように評価できる、というのはなかなかできないのではないでしょうか。

なので、〇✕のような比較表ででていることをそのまま飲み込むのはよくないと考えます。気を付けましょう。

おわりに

Power BIで「ここは強い分野だ、いろいろな方にオススメできる」という点を書き出してみました。逆に「この辺あり、弱いな、他社のものよりも劣るのでは」という点はもちろんあります。

ただ、Power BIはクラウドサービスでありほぼ毎月Feature Summaryでレポートされるようにアップデートして進化し、半期毎にRelease Planが告知され、実行されていきます。

これからもどのような進化があるのか、本当に楽しみです。

そして、Advent Calender 2022は本日が最終です。素晴らしい50個の記事で毎日が楽しかったです。

こちらのランキングでもサービス・アプリケーションの分野で1位になりました~ 全体でも12位と健闘しました(2022/12/25現在)。よかった、よかった。メリークリスマス!🧑‍🎄

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