はじめに
このモジュールを終了すると、Tableau から Microsoft Power BI への変更のための最初のステップを実施できるようになります。 Tableau および Power BI に用意されているツール セットを使用することで、アナリストおよびエンタープライズ ビジネス インテリジェンスの専門家は視覚エフェクトを作成し、データから分析情報を得ることができます。 同じツールで、データの接続、準備、モデリング、視覚エフェクトの作成、およびコラボレーションの全範囲がカバーされています。
動画: Tableau ユーザー向けの Power BI の概要
ライフサイクルの比較
今日のデータ世界において、企業は、できるだけ多くのユーザーが品質データから実用的な分析情報を収集できるようにすることが重要です。 これらの実用的な分析情報は、Tableau や Power BI などのツールに組み込まれているレポートから取得します。 これらの分析情報を取得するには、レポート作成ライフ サイクルのさまざまなステージ (準備、探索、視覚化、共有、共同作業) でこれらのツール (およびその機能) を使います。
| 準備 | 探索 | 視覚化 | 共有と共同作業 | |
|---|---|---|---|---|
| Power BI 製品 | Power Query エディター | Power BI Desktop | Power BI Desktop または Power BI サービスの Web-Edit | Power BI サービス |
| 定義 | データ ソースに接続する。 クリーンと変換。 | リレーションシップを定義する。 DAX 計算を定義する。 クリーンされたデータのパターンと分析情報を探す。 | ビジュアルとカスタム ビジュアルを作成する。 R または Python でビジュアルを作成する。 | アクセス許可とセキュリティ。 他の製品にビジュアルを埋め込む。 サブスクリプション。 データ フロー。 |
| Tableau で相当するもの | Tableau Prep Alteryx | Tableau Desktop | Tableau Desktop | Tableau Server Tableau Online |
以下のセクションでは、Power BI ツールボックスを使ってデータを把握する上で必要なステップであるレポート作成ステージについて詳しく説明します。
データを準備する
データ準備の目標は、ユーザー、アナリスト、顧客、パートナー、同僚などがデータにアクセスできるようにすることです。 データの準備には、豊富な書式設定機能がある Power Query エディターを使います。 このツールは Power BI Desktop に組み込まれており、これを使ってさまざまなデータ ソースに接続し、目的のデータを必要に応じて変換することができます。 結果として、データを探索して視覚化することで分析情報を得ることができます。 Power Query エディターは直感的に使用でき、多くの変換オプションが用意されています。
データを調査する
データの準備と編成が完了したら、Power BI Desktop でデータを探索できます。 Tableau Desktop と同様に、Power BI Desktop を使用した場合も、データを容易に把握することができます。 Data Analysis Expressions (DAX) 言語を使用して計算を設定すれば、レポートを動的に維持することができます。 このような計算では、フィルターを適用すると、さらに詳しいデータ探索を行うことができます。 また、リレーションシップを定義することもでき、複数の異なるデータ ソースからのデータを結合することが可能になります。
データを視覚化する
データを十分に探索し、データ内で注目するべき部分がはっきりしたら、レポートをデザインすることができます。 Power BI Desktop を使用すると、視覚的な分析によって機能が豊富な対話型レポートを作成することができます。 アナリストやレポート デザイナーとして、あなたはユーザーを引き付ける最適な視覚エフェクトを選ぶ必要があります。 Power BI Desktop ではカスタムの視覚エフェクトを追加できるので、視覚エフェクトの選択肢はほぼ無限にあります。
データの共有および共同作業を行う
レポートを作成したら、次のステップは、Power BI サービスにレポートを発行して、対象ユーザーとそれを共有することです。 Power BI サービスを使うと、データを自動的に更新するようにレポートを設定したり、アクセス許可とセキュリティをレポートに適用したり、レポートのサブスクリプションを作成したりすることができます。 必要に応じて、他のユーザーも同じ準備されたデータセットを独自の個人的な探索に使用することができます。