Power BI コミュニティ 勉強会#3 に登壇します

昨年末から企画していた Power BI コミュニティ 勉強会 #3 に登壇させていただく予定です。
日時は2月18日(土) 午後1時～6時で、場所は品川の日本マイクロソフトさんの会議室（セミナールーム）です。

https://powerbi.connpass.com/event/48844/

が、すでに満席じゃありませんか！

前回の Power BI 勉強会 #2 は、セミナールームのキャパが 60 人だったため、次回は 90 人部屋でしましょう、すぐに申込みでいっぱいになったしね、、、と話していたのですが。今回も3日目くらいで満席になったようです。

みなさん、、、アジェンダというか、まだ誰が、何を取り上げるか公開していないんですけど（笑)
この勉強会に対する期待の大きさをひしひしと感じます。

今回も私の枠では Excel からの視点で Power BI との関わりをご紹介したいのですが、Power BI という「サービス ブランド」から Excel のプレゼンスはだんだん少なくなっているのが現状です。

2010年のころは、SSAS (SQL Server Analysis Service) のアドインとして Power Pivot が公開されて、Excel と SSAS の連携、そして Excel を主体とした BI の強いメッセージを発信していました。

しかし、現在 Excel アドインの紹介は Power BI のサイトで「Power BI Publisher for Excel」を除いて露出が相当減りました。また、Power BI Desktop が公開されて以降は「Excel は要らない」というメッセージも発信されるようになり、Excel と Power BI の距離感が変わったように感じられる人も多いと思います。

「Power BI」に無料版が登場、Excel不要の単体アプリとクラウドで動く （日経ITPro 2015/04)
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/15/042401440/

ただ、このことは Power BI と Excel の距離感が遠くなったわけではないと思います。
現実に Excel アドインだった Power Query は Excel 2016 以降では「標準機能」として搭載されるようになりました。データタブにある「取得と変換」が、これまでの Power Query です。

Power BI Publisher for Excel も、Power BI Service のダッシュボードを利用したい Excel ユーザーにとって、ちょっと難解で、手間がかかる手順を短縮し、共有したい「セル範囲」や「オブジェクト(グラフ)」を「名前」と同様の管理方法で Power BI ダッシュボードに登録、更新可能にしたのは、ある意味で Excel との連携をさらに「簡易化」したといえるでしょう。

Power BI Publisher for Excel | Power BI Service
https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/documentation/powerbi-publisher-for-excel/

Power BI Publisher for Excel について、もうひとつ付け加えるとすれば、「データモデル作らなくても、連携できるんだ」の一言につきます。また、Power Query / 取得と変換においても、たとえば、ピボットテーブルのデータソースとして「リレーションシップ」で複数テーブルを扱う、という場合、2013 では「データモデル」を使うことが紹介されますが、現状はデータモデルは必須ではありません。

Power BI Service と密接に連携するためには「データモデル」は必須ですが、そうでなければ、データモデルを作らなくても同等のことができる、という「ゆるやかな連携」を提供していることは、良い意味で Excel との距離感を維持しようとしているように思えます。

ということで、Excel と Power BI はまだまだ関わりあって進化していくんでしょうね。

勉強会当日のネタはまだ構想中ですが、もちろん Power BI がらみの話になります。
すでに満席ですが、前回から考えると少しだけですがキャンセルも発生していましたので、キャンセル待ちも若干可能です。当日会場でお会いできるのを楽しみにしています。

[Power BI] Cortana Intelligence Suite サービスとしての Power BI

本年も宜しくお願い致します。

今年も昨年以上に Power BI まわりはどんどんと進化していくような感じですね。Power BI だけでなく、他のベンダーさんの BI ツールも魅力的なツールになるべくどんどん進化しそうです。

Power BIと他のBIツールを比較したとき、よく比較ツールとして使われるのが、ガートナーさんのBIのMQ(Magic Quadrant)です。昨年2月の調査で、LEADERSに Tableau と Qlik と Microsoft が選ばれていました。

出典：Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms
Published: 04 February 2016 ID: G00275847

それぞれのベンダーの強みや注意事項がレポートにあるのですが、Microsoft の強みと注意事項はざっくりいうと以下だということです。

強み
・ 利用するための費用が安い
・ 圧倒的なチュートリアル、技術文書等の情報提供
・ あらゆるデータソースへの接続

注意
・ オンプレミスとクラウド、Excel Add-ins と Power BI Desktop、戦略の不透明さ
・ 高度な分析は Excel の 予測だけではできない - Azure/Cortana が担う
・ 今後改善・広がる可能性があるが、使われ方の幅に問題あり
・ 価格やパッケージが変化しすぎたため、BIや分析につよい営業力(体制)がない

BIツールという視点だけでみると、やはり Power BI の強みは「タダで始められる」というほどの費用の低さでしょう。フリーミアムモデルですからね。

一方で、Excel の予測シートや、予測関数の説明や紹介記事をみて、これで「予測できる！」と喜ぶ人がどれだけいるのでしょうか。Power BI が「セルフサービス BI」と言っているのは、「一人でできる」という意味合いだけではなく、「専門家がいらない」という意味で、現場のユーザーによるセルフサービス BI だと思います。ガードナーさんのレポートにもあるように、Power BIは、Power BI だけ見ているとミスリードしそうで、どうやら「Cortanal Intelligence Suite サービス」を見ないと全体像が見えないと思います。そこから見えるのは、データを分析するために、あらゆる種類の、膨大なデータを扱い、そのデータから「Machine Learning」を使って、予測モデルを導き出すこと、そして、その導き出したモデルを使って「視覚化」するツールが Power BI である、と明確に定義しています。

以下の図は Cortanal Intelligence Suite の説明で使われる図ですが、Power BI は右下の「Dashboard and visualizations」を受け持っているようです。

あまたあるデータの項目・種類から、注目している結果に影響があるデータを見つけ出すのが大変なんですよね。その因果関係（因果ではなく相関・・・）を証明するのが回帰分析などです。

Machine Learning は Power BI でデータ分析をやっていくと避けては通れないどころか、本質になるかもしれませんね。ビックデータになればなるほど、IoTになればなるほど、非構造化データまで扱おうとすればするほど、Machine Learning に頼らないと処理できないでしょう。

もしかすると Power BI アドインで、Excel から Machine Learning と連携してワークシート上でテーブルやグラフを作る、ということもあり得るかもしれませんよね。

Excel 視点から見ると、これまでは SQL Server の SSAS, SSIS, SSRS のアドインでしたが、Power BI 2.0 以降は SQL Server の影が見えなくなってきています。今後は、Cortana Intelligence Suite のサービスと連携する「アドイン」が出てきてもおかしくないでしょうね。

今後も Power BI は目が離せません。