Power BI をマスターする: データ戦略を実装するすべての人にとって必読の書

公開: 2022-12-09

Microsoft のデータ分析ツールである Power BI は、企業に多くの価値を提供します。テクノロジー業界での輝かしい実績のおかげです。発行以来、企業が業務を認識し、内部で変化を推進する方法を変えてきました。ビジネスインテリジェンス (BI) には、組織の運用のあらゆる側面を完璧に管理する機能があります。

BI を分析ツールとして使用する場合、理解しなければならないことがいくつかあります。必要なすべてを学ぶには、以下を読み続けてください。

BIとは？

BI はインテリジェンス主導のテクノロジーです。ビジネスマネージャーや企業幹部は、データを評価し、意思決定に役立つ情報を提供するために利用しています。

最も単純な形式のビジネスインテリジェンス (BI) は、生データを情報に変換する一連の概念、ツール、およびテクノロジです。これは、データを有用な知識や情報に変えるのに役立つ一連のプログラムとサービスです。

Power BI トレーニング: どこで入手できますか?

世界で最も優れたビジネスインテリジェンスおよびデータ分析ソリューションの 1 つは、Microsoft Power BI です。 Acuity Training の Power BI トレーニングコースは、 Power BI の使い方をマスターするのに役立ちます。

このコースでは、Microsoft Power BI で実行できるさまざまな操作に役立つレシピを作成する方法について説明します。また、公開されたレポートからダッシュボードを作成する方法をマスターする方法についても説明します。また、収集されたデータの理解を深めることができます。

組織が下す戦略的判断と運用上の決定は、BI の影響を受けます。過去のデータを仮説や直感に置き換えることで、事実に基づく意思決定を促進します。

Power BI の使用

Power BI は、主にビジネスインテリジェンスに焦点を当てたデータ対話型ソフトウェアです。洗練された CRM のように機能します。

本質的に、Power BI は、さまざまなデータソースを対話型の分析情報に変換するために連携するソフトウェアサービス、プログラム、および接続のコレクションです。このような状況では、データベース、Web サイト、またはスプレッドシートなどの構造化ファイルからデータを直接インポートできます。

BI ツールは、データの分析と管理に使用されます。企業の性質に関する適切な情報をユーザーに提供するレポート、ダッシュボード、マップ、およびチャートを生成します。

それは、事業のあらゆる面で会社の円滑な運営に不可欠です。 BI はビジネスの規模に関係なく同じ機能を実行するため、中小企業も大企業も BI を使用できます。

Power BI を使用するために必要なエンジニアリングリソースはほとんどありません。場合によっては、エンジニアリングリソースが不要になることさえあります。

管理者は、 API キーを生成してプログラムに入力するだけです。 Microsoft Excel に慣れている人にとって、Microsoft Power BI のユーザーインターフェイスは比較的単純です。また、必要な初期トレーニングが最小限の多目的なセルフサービスツールでもあります。これは、他の Microsoft アプリと連携するためです。

Power BI の主な目的は、外部ソースからのデータをインタラクティブな分析レポートに変換することです。さらに、ユーザーフレンドリーなクラウドベースの機能を提供します。これらの機能により、ユーザーはカスタムダッシュボードとレポートを作成できます。

データ戦略の実装方法

ビジネスで成功するには、データ分析に習熟している必要があります。これは、会社について知る必要があるすべてを学ぶのに役立つ素晴らしいツールです。

データの編成と分析は、多くの企業が失敗する分野です。企業は、データを意識せずに収集したり、データが使用されずにそこに留まっている可能性があります。

幸いなことに、誰もがデータを分析する方法を学ぶことができます。今日、データ分析は迅速かつ手頃な価格で実行できます。これは、これらの分析ツールに簡単にアクセスできるためです。以下の情報を読むことで、いくつかの基本的なデータ分析手法を学ぶことができます。

1. 目標を定義する

分析を行う前に、特定の目標を設定する必要があります。何を探しているのかわからない場合は、スプレッドシートを調べて何時間も無駄にする可能性があります。目的は、社内での立場や収集した情報によって異なります。

データ収集、分析方法、データに基づく結論はすべて、これらの目標によって導かれます。

2.データをきれいにする

データの開始セットによって、データ分析がどの程度うまくいくかが決まります。持っているデータが不正確または矛盾している場合、調査から導き出される結論は不十分または不正確になります。

データを収集したら、重複がないことを確認して整理します。データ分析の前に、データの整理とクレンジングが不可欠です。これにより、相反する証拠から誤った結論を引き出すよりも、洞察に満ちた情報を発見できる可能性が高くなります。

3. データ分析用のツールキットを作成する

データを評価するために利用できるさまざまなプラットフォームがあります。ただし、多くの企業は、 Excelなどのスプレッドシートプログラムを使用してデータを保存および分析しています。データ分析ツールを選択する際には、次の 2 つの点を考慮する必要があります。

データの種類
データ量

タスクを正確に実行するのに役立つソフトウェアとツールを選択できます。次の 2 つの要因を考慮してください。

トレンドを探す

データがクリーンであり、さまざまなツールにアクセスできることに気付いたら、分析を開始できます。

データセット内のパターンを探すことから始めます。データの大部分が数値である場合、チャートやその他のビジュアライゼーションにパターンをプロットするのは非常に簡単です。メールやサポートチケットなどの非構造化データがある場合は、別のアプローチが必要になる場合があります。

他の 2 つの事物の間に相関関係がある場合に、ある事物が別の事物を引き起こしたという考えは、誤った因果関係として知られています。これは、データを調べるときに最もよく犯す間違いの 1 つです。

時間をかけて十分な情報を収集し、調査結果が正確であることを確認してください。これは、あなたが気づいた傾向の原因となる別の要因がしばしば作用するためです.

以前のトレンドを比較

データの傾向とパターンを特定するのに問題がある場合は、他の関連要因を見落としている可能性があります。パフォーマンスのスナップショットを 1 つだけ見ることができます。これが、時間の経過に伴う変化を追跡できない理由です。欠けているのはコンテキスト、つまり現在のデータを過去の期間と比較する方法です。

現在の統計を過去のパフォーマンスと比較して、調査結果を文脈に当てはめる必要があります。ただし、それが不可能な場合は、業界のベンチマークを調べると役立つ場合があります。

結果を解釈する

スプレッドシートではなくグラフで表示した方が、データを理解し評価しやすい場合があります。ビッグデータセットを扱う場合は、1 つの視覚化で多くの情報を表現しようとしないでください。シンプルなグラフを使用すると、聴衆はポイントとデータ分析の結果を簡単に理解できます。

結論

データ分析には時間がかかる場合がありますが、それが主な目的ではないことを覚えておくことが重要です。将来、十分な情報に基づいた意思決定を行えるように、データを分析しています。

データ分析は、簿記や顧客満足度などの責任にも役立ちます。ビジネスを運営することは、これらのタスクだけではありません。

Microsoft Power BI は、あらゆる規模の組織のデータ分析と知識共有をサポートする分析ツールです。このテクノロジーの助けを借りて、企業は業務を注意深く監視し、迅速な対応を受けることができます。これは、すべてのデバイスからアクセスできる広範なダッシュボードによって可能になります。