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Power BIの進化 - Fabricの登場 将来に向けてのデータ活用 2025年4月
チームMicrosoft Sui Eiki スイスイ • Fabric CAT (CAT = Customer Advisory Team) • 元アナリスト (Power BIパワーユーザー） • Fabric (Power BI) 製品チーム、日本や 周辺諸国のFabric導入サポート @marshal_dabao https://aka.ms/techtech Yang Jiayi ヤンヤン • Technical Specialist • Data Analytics & AI領域担当。 Microsoft Fabric及び関連技術 (SQL, Synapse, Databricks等)の 導入支援 @yangjiayi82 https://qiita.com/yangjiayi
アジェンダ 01 02 Power BIの概要・歴史 活用事例 03 04 Power BIの進化 Microsoft Fabricの登場 05 06
Power BIの概要・歴史
BI（ビジネス・インテリジェンス）とは 数字/文字列等のデータを 人間が迅速に理解できる情報に変換 ビジュアルによる情報伝達速度は速い！
Microsoft Power BIの歴史 ⚫ BIツールとしてのExcel ワンストップでデータ分析を可能にする Excel ファミリー Traditional Excel 特徴 ⚫ スタンドアロンのアプリ ⚫ セルフサービスBI ツール (ビジネスユーザーフレンドリー） a) Power Query b) Power Pivot Modern Excel a) Power Query ⚫ 無料のPower BI Desktopと 有料のクラウド版 b) Power Pivot ⚫ Power Query - データの取得と変換 代わりに 2015年頃 c) Power View c) Power View d) Power Map d) Power Map 開発中止 ⚫ Power Pivot - データモデリング ⚫ Power View - 可視化 ◆ Power BIはPower Viewと Power Mapの両方を引き継ぐ ⚫ Power Map - 可視化
Power Pivot (2008) Power View (2011) QA (2013) Power Query (2013) Power Map (2013) Q&A (2013) Power Map (2013)
2014 – Pre GA
2015 – GA
2015 – GA
2015 – 2016 カスタムビジュアル
2016 – 2017 Power BI Embedded
2017 – 2018 アプリ + ホーム
2017 – 2018 ブックマーク + カスタム化
2018 – 2019 AI ビジュアル
2019 – 2020 Data in space
2019 – 2020 Power BI in Teams
2022 – 2023 PowerPointへのライブレポート の埋め込み
そして・・・
Microsoft の分析サービスのポートフォリオ Data Factory Data Explorer Synapse DW Azure AI Power BI Purview Event Hub Synapse Spark Azure Databricks
2024 統合されたプラットフォーム Fabricポータル
2024 – 2025 ダークモード
2024 – 2025 新しいコア ビジュアル
Power BIのポジショニング Q: Power BIは何ですか？ • Power Queryでデータ加工するツール？ • 可視化ツール？ • Excelに替わる分析用ツール？ • レポート作成ツール？ Microsoft Fabric Power Platform エンタープライズBI セルフサービスBI Power Power Pivot BI データがあるところにPower BIあり SaaS: Power BI Service Microsoft 365
Power BIのポジショニング (現在のビジョン) Power BIを中心に、プロフェッショナル開発者から Office のビジネス ユーザーへの架け橋 Power BI Microsoft Fabric Microsoft 365
Power Platformとの関係が なくなるわけではない
Power BIのポジショニング https://learn.micro soft.com/powerplatform/ Power Platform ユーザーは Power BI以外の機能を使い こなす人が多いが、可視化は Power BIを使う DataverseとPower BIの親和性 Power BI単体で話をする場合、 ほぼFabricの話になる ※分析要素強め https://learn.micro soft.com/fabric/
Power BIが得意な人向けに例えるなら・・ アクティブ vs 非アクティブ なリレーションシップ ディフォルトでFabric But 使うときは使う
活用事例
データがあるところにPower BIあり すなわち、活用シーンは無数
Power BIを活用した社内活用事例 ⚫ 経営企画 経営ダッシュボード ⚫ 生産本部 ✓ 月次売上分析（販売区分別・チャネル別） ✓ 仕入・払出・発注工料・納品分析（開発管理・素材管理部） ✓ 執行役員会週次売上分析（販売区分・チャネル・ 価格帯・ライン別） ✓ 在庫推移分析 ✓ 売上予算・経費予算管理 ⚫ 管理本部 第三者向けデータ準備用 ✓ 売上在庫データ分析（監査法人によるデータ 依頼対応等） ✓ 歩留まり・不良率推移分析 モニタリング用 ⚫ 営業 Excelから卒業 ✓ エリア（店舗）売上予実レポート配信 ✓ セルフサービスBIベースの商品・在庫動向分析等 ✓ 受発注管理（物流） 製造小売業におけるBI活用事例（宝飾） ✓ 経費実績管理 ⚫ マーケ・MD本部 トップライン分析用 ✓ 商品分析（ライン・価格帯・アイテム・素材別） ✓ 在庫価格管理による利益率分析（ライン・素材別） ✓ 在庫発注・仕掛・納品分析 ✓ 月次在庫・売上分析 ✓ 顧客分析 写真はイメージ
事例: 分析ツールとしてのPower BIの活用事例 企業A財務部長 ぜひ追加の融資を受けたい 銀行X営業担当 担保物ございますでしょうか？ 不動産担保は既に提供済です では動産(在庫・設備)担保は？ 在庫は10億円あります。いくら融資可能でしょうか？ 動産評価の専門会社に依頼しますね 専門会社との面談をお願いします
事例: 在庫評価 4 評価結果報告 1 6 譲渡担保登記 金融機関 担保価値評価の依頼 7 融資 月次モニタリング 担保価値 （動産） 2 資料請求 4 対象企業 評価結果報告 3 資産評価 5 担保差出 【在庫・固定資産】 Power BI活用 工場 倉庫 店舗
評価に際して使用するソースデータ Excel Power Queryで集計。 年月別にデータを保持しているため、 ファイル数が多い 計: 209ファイル、537MB 全て使用するとは限らないが、書式が異なるデータを Power Queryで集計する必要あり
Power Queryで加工した結果 一次加工 在庫評価データ 513MB → 146MB 二次加工 最終クエリ インポート 146MB → 6.4MB
Power BIを活用した資産評価プロセス 【資産評価プロセス】 • ステージングクエリ 受領 データ ETL データ 二次加工 在庫評価 Power BI 分析・評価 換価モデル • データモデル • ダッシュボード • 分析用チャート • インサイト ETL データ 一次加工 データモデル 機械設備評価 融資用、会計監査 用（実態把握）等 資産評価用 分析モデル 評価レポート
Power BIを活用したメリット ⚫ 表現力 • チャートやダイナミックな分析結果を細かいレベルまで提示可能 ⚫ 分析結果に対する説明のクオリティが高まる • 粒度の細かい分析ができ、説明がシンプルになる ⚫ 質問に対する回答が迅速に • 評価後に金融機関や対象企業から質問された内容 に対して素早く回答できる 質問に即座に回答できなくても良いが、 即座に回答できるツールを確保しておく
BI導入のアプローチ 目指すべき姿
Power BIペルソナの分類 この層ではそれぞれ市民開発者と プロ開発者が共存 ビジネスユーザー • PBIレポートを見る人 • PBIレポートを使う人 Power BIモデル開発者 • モデリングの専門性 • M / DAXに精通 アナリスト、エンドユーザー等 企業規模によっては同じ人の場合も レポートデザイナー • ビジュアルデザイン • レポートを作る人 その他データを取り扱う人 • PBI管理者 • その他
Power BIの進化
Power BIは成熟したプロダクト 誕生日: 2015年7月24日
Power BIのオススメ機能 ピックアップポイント ⚫ オススメ機能ピックアップ – Calculation Groups – Visual Calculations – DAX Query View (DQV) – TMDL View – (プレミアム容量) Copilot for Power BI – (プレミアム容量) Copilot for DQV
- https://learn.microsoft.com/power-bi/transform-model/calculation-groups
- https://learn.microsoft.com/power-bi/transform-model/desktop-visual-calculations-overview
- https://learn.microsoft.com/power-bi/transform-model/dax-query-view
- https://learn.microsoft.com/analysis-services/tmdl/tmdl-overview?view=asallproducts-allversions
- https://learn.microsoft.com/power-bi/create-reports/copilot-introduction
- https://learn.microsoft.com/dax/dax-copilot
Power BIのオススメ機能 計算グループ (Calculation Groups) 計算ロジックを定義し、 DAXメジャー数を削減
Power BIのオススメ機能 計算グループ (Calculation Groups) ⚫ 計算グループ（Calculation Groups） – 計算グループは数年前から存在していた – Power BI Desktop + サードパーティツールでのみ利用可だった アイコ ン 自動的に生成さ れた説明 計算グループの実践的な使い方 ⚫ メリット – タイムインテリジェンス関数の数を大幅に減らせる = メジャー数 × 計算ロジック（PM, PY, MoM(%)、YoY(%)等）の組み合わせを減らせる – 計算グループの「計算アイテム」は列扱い – 列扱いのため、スライサーとしても使える – フィールド パラメーターの強化版
Power BIのオススメ機能 DQV: DAX Query View DAXクエリをPower BI Desktop上で本格的に 扱うことを可能 用途例 ・ デバッグ用 ・ モデル内の メジャー確認用 ・ メモ帳用 ・ DAX Copilot Copilotで作るレポート
Power BIのオススメ機能 Visual Calculations Excelを使う感覚で本来 は難しい計算を簡単に 行うことができる Visual Calculationは そのビジュアルで定義。 DAXメジャーは モデル全体で定義 Visual Calculationは DAXメジャーよりも パフォーマンスが優れて いる場合がある (Import / DirectQuery等） Jeffery Wang’s blog
Power BIのオススメ機能 TMDL View TMDL Viewは開発者向けツール
Microsoft Fabric Community ConferenceでのPower BIの発表
(告知) Power BI Desktopの 起動スピードの改善
(Preview) Pro ワークスペースのセマンティック モデルのバージョン履歴
(チラ見) インポートモデル用 ウェブでのPower Queryの編集
Fabricの登場
Microsoft Fabricとは？
ビッグデータ分析を可能にし、Power BIを 進化させたSaaS型データプラットフォーム Power BI M ic r o s oft F a c i r b
Microsoft の分析サービスのポートフォリオ SaaS PaaS Power BI Data Factory Synapse DW Data Explorer Azure AI SaaS: Software as a Service PaaS: Platform as a Service Purview Event Hub Synapse Spark Azure Databricks
Microsoft Fabricのコンセプト SaaS Power BI SaaS: Software as a Service PaaS: Platform as a Service Data Factory Synapse DW Data Explorer Azure AI Purview Event Hub Synapse Spark Azure Databricks
Microsoft Fabric AI時代のデータアナリティクス: 2024年11月以降（最新 Data Factory Databases New! Analytics Industry Solutions OneLake Real-Time Intelligence Power BI ） Partner Solutions
Microsoft Fabric AI時代のデータアナリティクス: 2024年11月以降（最新 元々 Azure で PaaS として提供されていた Synapse および オペレーショナ ルDBであるSQL DB を Power BI と同じように SaaS 化して提供 ） Power BI はそのまま ISVによる 開発強化 Data Factory Databases New! Analytics Industry Solutions Real-Time Intelligence Power BI Partner Solutions データパイプライン オペレーショナル 分析ワークロード 業界ソリューション リアルタイム・ 時系列分析 BIツール パートナー開発 豊富なビジュアルを 使用して、分析情 報の検索、進捗状 況の追跡、意思決 定の迅速化を行う ISVによるAzure Marketplaceを通 じてFabric上でアプ リケーションを構築・ 拡張 市民寄り プロ寄り クラウド規模のデー タ移動とデータ変換 サービスを利用して、 最も複雑なデータ 統合とETLシナリオ を解決 シンプルで直感的、 かつ自律的なデータ ベースを数秒でプロ ビジョニング。AIアプ リケーション開発を 効率化し、革新的 なシナリオを創出 ETL、機械学習、 データウェアハ ウスの3つのワー クロードで構成 されるAnalytics ワークロード 業界モデルを活用 し、データストリーム を統合、規制遵守 を維持しつつ、賢い OneLake 意思決定を支援す る“単一の情報源” を構築 1GBから1PBまで 任意のデータソース と形式を迅速に取 り込み変換し、クエ リの実行、結果を 視覚化 市民寄り プロ寄り プロ寄り プロ寄り プロ|市民 同じ環境で「ノーコード / ローコード / プロコード」の全てに対応
Microsoft Fabricのキーポイント ワークロードとアイテムの違いを把握 ワークロード or エクスペリエンス Data Factory Dataflow Gen2 Pipeline Databases SQL database Analytics Industry Solutions Real-Time Intelligence Power BI Partner Solutions notebooks Retail Solutions KQL Database Semantic Model OneLake APIs Lakehouse Healthcare Solutions Eventstream Report DB Mirroring ML Model Sustainability Dashboard Multi-cloud Shortcust アイテム or アーティファクト Reflex Data Sharing
Power BIユーザーのFabricに対する質問 私Power BIしか使いたくない Power BIはFabricの一員であり、今ま で通りのやり方で問題なし！ Fabricを学ばないといけ ないの？ いいえ、個人・会社の戦略的選択に委ねら れる Fabric面白そうだけど、どこ から始めたら？ 自分にとって業務上役立つと判断した分類 からチャレンジ FabricはITチックすぎて ハードルが高い ご名答！エンタープライズ型サービスである が、全てのペルソナに選択肢を与える
Fabricの登場により、Power BIの重要性が 下がることはない！
Power BI Desktop vs Fabric Power BI ローカル環境 ⚫ インポート / DirectQuery モデル Power BI サービス クラウド上 Power BI Desktop インポートモード ソース 変換 データモデル クラウド環境 セマンティックモデル ソースデータの変換→メモリへ の複製→サービスへ発行 M DAX カプセル化 ⚫ Direct Lake モデル ソース 変換 データストア セマンティックモデル LH / WH Delta tables Direct Lake DAX モデリング M LH: Lakehouse WH: Warehouse Delta: Delta parquet データストアへ投入→Power BIからそのまま可視化
Power BIはこれからも進化します！ Microsoft Fabricと一緒に！
Microsoft Thank you! *ChatGPT生成