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【超入門】Power BI と Excel のざっくり比較

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【超入門】Power BI と Excel のざっくり比較

1. はじめに

Power Platformを利用しているお客様から、以下のような声をいただくことがあります。
  • Power BI を導入したいが、何ができるようになるのか。
  • Power BI を導入するメリットは何なのか。
Power BI 自体は、リリースから7年以上経過しているサービスではありますが、今回は、Power BI と Excel を比較し、ざっくりとその違いをご紹介させていただきたいと思います。
少しでも、Power BI 導入を判断する上での参考にしていただければ幸いです。

2. 改めまして、Power BI とは??

Microsoft公式サイト引用
Power BI は、セルフサービスとエンタープライズ ビジネス インテリジェンス (BI) に対応した、スケーラブルな統合プラットフォームです。あらゆるデータに接続してビジュアル化し、そのビジュアル化を普段使い慣れたアプリにシームレスに取り込めます。
要は、SQLデータベース、CSVファイル、Excelファイルなど、様々なデータソースを元に、様々なグラフを盛り込んだレポートを作成できるサービスです。
Power BIでは、OLAP分析テクノロジーが採用されており、リアルタイム分析が可能となっています。

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図1. Power BI Desktop 画面イメージ1(データを取得)

数クリックで、様々なデータを取り込むことが可能です。

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図2. Power BI Desktop 画面イメージ2(メイン画面)

①レポート:レポートを表示するエリアです。
②フィルター:①に表示するデータのフィルター条件を設定できるエリアです。
③視覚化:アイコンを選択することで、①に表示するグラフのビジュアルを変更できます。
④フィールド:取り込んだデータから、①に表示するデータを選択するエリアです。

リッチなGUIが用意されており、直感的に操作することが可能になっています。


3. Power BI と Excel のざっくり機能比較

ここで、「グラフを盛り込んだレポートを作成できるサービスなのであれば、Excelでも十分なのでは?」という疑問が出てきます。
仰る通り、目的や目標によっては、Excelで十分、むしろExcelの方が適しているといったケースもございます。
そこでまず、ざっくりではございますが、Power BI と Excel の機能比較を行っていきたいと思います。
※Excelのアドインに、Power Pivotがありますが、ここでの比較はアドインなしの状態です。

表1. Power BI と Excel の比較
比較項目  Power BI Excel
 扱えるデータ量   最大 数百万件~1億件以上
 ※PCのメモリに依存するため、
  最大値に幅があります。
 最大1,048,576行
 データのもち方  Power Pivot  Pivotテーブル
 レスポンス   高速  低速
 階層ドリルダウン  可  不可  
 ドリルスルー  可  可
 関数  DAX関数  Excel関数

単純に比較しただけでも、以下のシーンでは、Power BI が向いていることがわかります。

  • (Excelの最大レコード数よりも)大量のデータを取り扱う必要がある。
  • Excel以外のデータ(例えば、データベース、CSVファイルなどの外部データソース)を取り扱う必要がある。
  • リアルタイムでデータを更新する必要がある。

【補足1】Power Pivot と Pivotテーブル の比較

表2. Power Pivot と Pivotテーブルの比較
比較項目 Power Pivot Pivotテーブル
データソースの数 複数 単数
データソースの場所 いろいろ(外部データ) Excelブック内のデータ

a236_001.png
図3. Pivotテーブル と Power Pivot のイメージ

【補足2】Power BI Desctop と Power BI サービス

Power BI には、「Power BI Desktop」と「Power BI サービス」があります。
「Power BI サービス」を使えば、社内、社外のメンバーとデータ共有、共同作業を行えます。
「Power BI Desktop」と「Power BI サービス」の違いについて、詳細を知りたい方は、下記、Microsoft公式サイトからご確認いただければ幸いです。

Power BI Desktop と Power BI サービスの比較


4. データ分析の基本は変わらない

Power BI は、データ分析を補助するツールではありますが、データ分析のための基本的な流れは変わりません。
まずは、何のためのデータ分析なのか、目的を明確化するところから始めましょう。

【参考】データ分析の基本的な流れ
  1. 目的・目標設定
  2. 分析計画
  3. データ収集
  4. データ加工
  5. データ分析
  6. レポート出力
  7. 評価

5. おわりに

 いかがだったでしょうか。簡単ではありますが、今回は、Excel と Power BI の違いについて、ご紹介させていただきました。これまで、Excelを使ってグラフ作成をしていた方々にとっては、Power BI の導入は比較的ハードルは低いものと考えます。Excel だけでは実現できなかった大量データの分析、レポート作成するためのツールとして、是非、ご活用いただければ幸いです。Power BI Desktop は、現在、無料で利用できますので、まずはここからお試しいただくことをおススメします。

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