引き続き、Power BI。
BI
かねてから、ちょっと気になっていた領域。
かっこいいし(不純)
世の中はデータドリブンな時代。
データの意味を正しく解釈し、判断、伝達する能力が必要であり、
それを助けるのがPower BIである、と。
Power BIによって・・・
・簡単にデータ ソースに接続
・ソースに影響を与えることなくデータをクリーンアップしてモデル化
・重要事項を視覚化
・その結果を誰かと、または全員と共有
データの接続や変換に関しては、エクセルに実装されている
Power Queryが登場するので、馴染みがあるし、
ピボットテーブルを組む感じで「要素」を配置してビジュアル化する。
確かに、操作としてはシンプルな感じがしますので、
あとは扱うデータへの理解と、どのように見せるか?
と言う慣れやセンスの勝負になるでしょうか。
一口にPower BIと言っても3種類の形態があり・・・
・Power BI Desktop (Windowsデスクトップアプリ)
・Power BI サービス (SaaS)
・Power BI Mobile
想定される利用ケースとしては、
前述の通りPower Queryの機能が含まれたPower BI Desktopを使い、
データの整形と変換を行い、そのデータで作成されたレポートを発行すると、
ブラウザやモバイルアプリなどからもレポートやダッシュボードを参照できるようになる、
と言った形でしょうか。
Power BIを構成する要素としては・・
・データセット(インポート先または接続先のデータコレクション)
・レポート(1ページまたは複数ページのビジュアル)
・ダッシュボード(レポートの内、最重要だったり抽出されたもの)
これらはワークスペース(マイワークスペース/ワークスペース)にまとめられて
て、「容量(共有/専用)」に作成される。
また、ビジュアル化のパターンに関してはテンプレの他に、
AppSource(MSのマーケットプレイス)からのインポートも可能と言う事で、
この辺りも最近のトレンドですね。
エクセルに慣れ親しんでる人からすると、
Power Query然り、レポートをさらに分析する為の機能としての
フィルターやスライサーなど、聞き覚えのある機能が登場し、
すんなり入っていける気がしました。
冒頭の通り、データドリブンの時代。
RPA界隈やローコード/ノーコードの文脈で「市民開発」と言われるように、
「市民データサイエンティスト」なる言葉も聞くようになり、
ツールの機能を学びつつ、その心得も学んで行く必要があるでしょう。
はい、これまた深掘りする必要は多分にありますし、
Learnだけでもコンテンツは多岐にある模様。
が、ここはひとまず、次のPower Virtual Agentsへ。
チャットボットも、気になりますもんねー