Power BI×おすすめスキル8選
Power BIは他アプリケーションを組み合わせて使うことで、より一層高いレベルの分析レポートが作れたり、ビジネス改善に結びつけることが可能です。
本記事では、Power BIの特徴を踏まえつつ、Power BIの分析力を更に強化出来るツールを紹介したいと思います。
Contents
1.Python
機械学習や深層学習といった人工知能の開発でも使われているプログラミング言語。文法が簡単なので初心者でも習得し易く、世界的にも人気の高いプログラミング言語です。統計解析やトレンド予測のライブラリが豊富にありますね。
Power BIには可視化に特化したツールなのでアルゴリズムを計算する機能はないです。
そこで機械学習のライブラリが豊富なPythonを利用して、分析を回して、その分析結果をPower BIで可視化するという方法を取り入れるのが個人的にはおすすめです。
自分もPythonの需要予測ライブラリを使って、その結果をPower BIで可視化しています。
2.R
Rは統計解析で使われるプログラミング言語の1つで、世界的にも人気があります。こちらもPythonと同じく、Power BI上で実行できるプログラミング言語です。
Rを駆使することでPower BI単体では実現できない統計解析といった分析手法を実行でき、分析レポートの質を一段高めることが可能なのでおすすめです。
3.SQL
SQLはデータベースを操作する言語の1つです。Oracle、MySQL、SQLServerといったデータベースからデータを検索したり、追加したり、抽出する場合なんかに使います。
Power BIにデータをインポートする際、データベースにある全てのデータを丸ごとPower BIにインポートすると、Power BIの容量を圧迫し、場合によっては動作が遅れる原因にもなります。
そこでSQLでデータベースの中から「必要なデータのみ」を定義してインポートすることで、不要なデータは取り除き、データインポートや処理時間を短縮できるのです。
4.Apache Spark
Apache Sparkはビッグデータといった巨大なデータベースを高速処理するのに強い分散処理フレームワークです。
デジタルツールの導入が進み、データ量が増えつつある中で、データ処理の生産性向上を実現するSparkが注目されているという背景があります。
Power BIはSparkとのデータ接続が可能ですので、ビッグデータにも対応したレポーティング開発が可能となります。
大規模なレポート開発に携わるなら習得して損はないです。
5.Azure
AzureはMicrosoftが提供するクラウドサービスです。AWS(Amazon Web Service)、GCP(Google Cloud Platform)と並んで世界3大クラウドサービスの1つだと言われています。
Power BIもAzureもMicrosoftの製品なので、何かと相性がいいです。Power BIで使うデータソースを含めてAzure上で一元管理できるので、データ管理が効率的になるメリットがあります。
6.Teams
Power BIで作ったレポートはTeamsを通じて共有可能です。
Power BIで作ったレポートをTeamsで共有することで、よりタイムリーに現状が把握出来たり、早期の課題発見に繋がるといったメリットが期待できます。
7.Alteryx
データクレンジング業務を効率化できるソフトウェアがAlteryxです。
従来ではデータを加工するためにマクロを書いたりSQLの知識が必要だったりと、様々なスキルや知識が必要でしたが、Alteryxを使うことでこうした作業が直感的に行えるようになります。
8.RPA
RPAはRobotic Process Automationの頭文字を取った略称で、業務プロセスを自動化する技術です。
主に定常的な業務(エクセルの転記作業や単純なコピペ作業等)を自動化するツールで、ノンコーディングなので初心者でも簡単にロボットが作れるのが特徴です。
Power BIのデータの日々の更新や、レポートの抽出といった作業を自動化したい場合なんかはRPAツールを使うことで、業務を効率化出来ます。
おすすめは?
個人的にはPower BIを使ったデータの可視化にはやがて限界が来ると考えていて、アルゴリズムの部分で差別化していくべきだと考えています。
具体的にはAIや機械学習の領域で、その方面でのライブラリが多いPythonです。
ただここのスキル・知識を習得するハードルが高いのも事実。
一方だからこそ価値がある部分だとも思いますので、皆さんも一緒に学んでみませんか?
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またデータは今後増えていく一方なので、AI人材はこれからもニーズが見込まれるスキルですし、早めに学んで損はないのです。
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以上です。
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