前の記事では Power BI との邂逅、衝撃について記述しました。
これから長期間 Power BI と向き合うことになる予感がするので、初心を忘れないよう、初学者としての取り組みを記録しておこうと思います。
1. そもそも BI とはなにか
当たり前ですが、これが分からないと修得する意味が半減するように思いましたので、とりあえず調べてみました。
まずは定番の Wikipedia です。
BI とは経営上などの意思決定に役立てる手法や技術だそうです。
技能ではなく「手法や技術」というくだりが素晴らしい。
というのも、もし BI が技能であるならば、生まれ持った才能に技術をプラスして長時間磨きあげるプロセスが必要になることから、私のような一般人が BI をこの年齢から身に着けることは難しいと言わざるを得ないからです。
ですが、手法や技術であるならば、(1)道筋を間違えずに(2)適切なエネルギーをかけることで修得できる見込みがあります。
以上のことから、論点は次の二つであると仮説を立てました。
- Q1.適切な道筋はある。
- Q2.修得に必要なエネルギーの総量は決まっている
2. 「Q1.適切な道筋はある」を検証する
2-1. 「道筋」の入手経路について
入手経路は次の4種類に分類されると仮説を置きました。
| A.無償 | B.有償 | |
|---|---|---|
| Ⅰ.公開 | Ⅰ-A | Ⅰ-B |
| Ⅱ.非公開 | Ⅱ-A | Ⅱ-B |
私は普通の勤め人ですので、非公開の情報にアクセスできるようなルートなど想像もつきません。
よって、ここでの選択肢は公開情報となります。
次に同様の理由で、いくらでもお金を使える環境にありませんので、無償情報が手始めになります。
以上より、Ⅰ-A の無償公開情報がどこにあるかを探すことから始めました。
回りくどいやり方ですが、自分がいま何をしているのかを見失わないようにするために、いつもそうしています。
2-2. 無償公開情報の探索 その1
やはり今の時代、 Google 先生に聞いてみることが王道なのかなと思いましたので、まずは検索してみます。
すると、マイクロソフトの製品サイトが表示され、そこから手繰っていくとPower BI の概要のドキュメントというページにたどり着きました。
そこにはドキュメントが、この順番で読み進めれば理解できますよと整理されていました。
ここは素直に、「概要」の4ドキュメントを読むことにしました。
- Power BI とは?
- Power BI Desktop とは何ですか？
- Power BI サービス とは何ですか？
- Power BI Desktop とサービスの比較
ここまででかろうじて私が理解できたのは、次の内容です。
| 製品 | 機能 |
|---|---|
| Power BI Desktop | データ分析兼レポート作成用のツール |
| Power BI サービス | Power BI Desktop で作成した結果をオンラインで見せる環境 |
わからないことがたくさんありましたが、まあ後でわかるようになるだろうぐらいの感覚で、チュートリアルの「Power BI Desktop の概要」へ進むことにしました。
- Power BI Desktop の概要
- Power BI サービスの概要
上記2つのドキュメントを読みました。
差し当たって重要なのは、「Power BI Desktop の概要」に記載されている次の4項目かなとあたりを付けました。
Power BI Desktop の概要
- データに接続する
- データの整形
- データの結合
- レポートの作成
まだまだわからないことが多く、頭がぼんやりしています。
公式ドキュメントはまだ敷居が高いと感じたので、Power BI 勉強会のツワモノが公開してくださっている情報を探すことにしました。
2-3. 無償公開情報の探索 その2
Power BI 界隈のツワモノの情報を探しに行きました。
「情報を探す場合、(1)どこ（媒体）に (2)誰（業界のツワモノ）が公開しているかについてアタリをつけるというのが王道だ～」と、学校帰りの小学生が歌いながらい歩いているのを聞いて、これだ！と思い、素直に実行してみました。
どこにありそうかを Google 先生に聞いてみたところ、次の媒体がよさそうですよ教えてくれました。
- (1) どこ（媒体）
次に (2)誰が業界のツワモノかを聞いたところ、その時点(2021/5/14)で次のような方を挙げてくれました。
- (2) 誰（業界のツワモノ）
- Takeshi Kagaya さん
- Yugo Shimizu さん
- Yoichi Ishikawa さん
- Akira Takao さん
- まるK さん
上記内容を整理し、次のような表を作り、検索できたサイトのURLを記入していきました。
| 著者(敬称略) | Qiita | ツイッター | Youtube | ブログ | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|
| Takeshi Kagaya | ■ | ■ | ■ | ||
| Yugo Shimizu | ■ | ■ | ■ | ||
| Yoichi Ishikawa | ■ | ■ | |||
| Akira Takao | ■ | ||||
| まるK | ■ |
次にやったことは、片っ端からひたすら読む、読む、読む、そして読む。
わからない用語があっても気にせず、ひたすら読む。
内容が難しくてもいずれわかるようになるだろうと思って、ひたすら読む。
センテンスの意味が分からないのは基本的な知識が一定量を超えていないからだと信じて、ひたすら読む。
ツイッターと Youtube は通勤電車で、それ以外は様々な場所で読みました。
最初のころは知らないこと、わからないことが多すぎて頭痛がしていましたが、2週間を過ぎたあたりから全体のザックリとした絵をイメージできるようになってきたように感じました。
また、センテンスに含まれる用語のうち、(ある程度時間をかけて）概念をつかむ必要があるもの（例：データモデル）とそうでないものの区別がつくようになってきました。
頭痛とモヤモヤが少なくなってきたので、無償公開情報の探索はひとまず置き、次に有償公開情報の探索に進むことにしました。
2-4. 有償公開情報の探索
書籍を買いました。
無償公開情報の海でもがいていると、定評のある書籍についての情報を得られるようになってきます。
いろいろ見た後に良さそうだと思って買ったのが次の本です。
Excel パワークエリ データ収集・整形を自由自在にする本 鷹尾 祥著
この著書は、Power Query の使い方を Excel ベースで説明されていて、何も準備しなくてもとりあえず Excel さえあれば実践できるという優れものです。
この本を3回通読してから、Excel で何かのデータを取得してシートに反映させる練習を繰り返しました。
そうすることで、マイクロソフトのサイトにあった Power BI の概要にある４つのうち、３つの内容を理解できるようになりました。
・ データに接続する
・ データの整形
・ データの結合
また、Power Query M言語という存在も知りました。
Power Query の中核となる機能は、サポートされているデータ ソースの豊富なコレクションから 1 つ以上のデータをフィルター処理して結合する、つまりマッシュアップすることです。
そのようなデータのマッシュアップは、Power Query M言語を使用して表されます。
（マイクロソフトのドキュメントサイトから引用）
2-5. ここまでの整理
分かったこととモヤモヤしていることを、それぞれ整理しました。
| わかったこと | 内容 |
|---|---|
| Power BI Desktop | データ分析兼レポート作成用のツール |
| Power BI サービス | Power BI Desktop で作成した結果をオンラインで見せる環境 |
| Power Query | Power BI が、データを取得する機能 |
| Power Query M言語 | データをマッシュアップする言語 |
| モヤモヤしてること |
|---|
| データモデリング |
| スタースキーマ |
2-6. 検証結果
Power BI 修得までの道筋については、どうやらこの手法で適切なようです
ですが、まだまだ知らないこと、わからないことが多く、初学者卒業までには時間とエネルギーが必要たど感じています。
その3へ続きます。