データ分析の世界では、データの取り扱いから最終的な洞察の獲得まで複雑なプロセスが必要です。
一般的なデータ分析の流れである「データソース→データレイク→データウェアハウス→データマート→BIツール」と、Microsoft ExcelのPowerQueryとPowerPivotを使ってデータ分析を行う場合、どのような対応関係があるのでしょうか？
ここでは、その対応関係を詳しく見ていきます。
一般的なデータ分析の流れ
まずは、一般的なデータ分析の流れを確認しましょう。
- 1データソース (Data Source)
データ分析の始まりは、データソースからです。これは、さまざまな形式や場所からのデータを含みます。例えば、データベース、CSVファイル、ウェブサービスなどが挙げられます。
- 2データレイク (Data Lake)
データソースからのデータは、データレイクに蓄積されます。ここでは、生のデータが保持され、後段の処理に備えます。
- 3データウェアハウス (Data Warehouse)
データレイクからのデータは、データウェアハウスに取り込まれ、加工やクレンジング、統合が行われます。ここで、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールでの分析に適した形式に変換されます。
- 4データマート (Data Mart)
データウェアハウスから必要なデータが抽出され、特定のビジネス部門やユーザー向けに最適化されたデータのサブセットが作成されます。
- 5分析/可視化（BIツール ）
最終的に、データマートからのデータを可視化し、分析し、報告するために、BIツールが使用されます。これにより、ビジネスユーザーはデータから価値ある洞察を得ることができます。
PowerQueryとPowerPivotを使ったデータ分析の流れ
次に、PowerQueryとPowerPivotを使う場合のデータ分析の流れになります。
一般的なデータ分析の流れに完全に対応させるのは難しいです。
しかし、PowerQueryはデータレイクとデータウェアハウスに相当し、PowerPivotはデータウェアハウスからデータマートに相当するというのがだいたいのイメージです。
一般的なデータ分析の流れとの対応関係を理解することで、PowerQueryやPowerPivotを実際に使うときにも「今、何の作業をやっているんだろう？」というイメージが持てると思います。
- 1データソース (Data Source)
まず、データソースからデータを取得します。これは、データの取り込みの始まりです。
- 2PowerQueryを使用したデータの取り込みと変換
PowerQueryを使用して、外部のデータソースからデータを取り込み、必要に応じて変換やクレンジングを行います。これにより、データの前処理が行われます。
- 3PowerPivotを使用したデータモデリング
次に、PowerPivotを使用してデータをモデリングし、関係性を構築します。データの統合や集計、計算などが行われます。
- 4分析と可視化（BIツール）
最後に、PowerPivotで作成されたデータモデルを使用して、データを分析し、必要に応じて視覚化します。これにより、データから意味ある情報を得ることができます。
PowerQueryとPowerPivotの概要はこちらの記事にまとめています。参考にどうぞ。
まとめ
一般的なデータ分析の流れとPowerQueryやPowerPivotを使ったデータ分析の流れは、いくつかの点で対応しています。PowerQueryは、データソースからのデータの取り込みと変換、PowerPivotは、データのモデリングや分析を行います。これらのツールを使うことで、より効率的にデータ分析を行うことができます。
実際にPowerQueryとPowerPivotを使ってみましたが、データウェアハウスとかデータレイクとか意識することなく、普段のExcelを使っただけという感じです。
なので、データの集計や分析がこれまで以上に手軽にできるんじゃないなと思います。
- PowerQueryはおおよそデータレイクやデータウェアハウスに対応するイメージ
- PowerPivotはおおよそデータウェアハウスやデータマートに対応するイメージ
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