【2時間で解説】Power BIデータモデリングを最大限に使いこなす完全ガイド
What you'll learn
- リレーションシップの基礎から始まり、カーディナリティや非アクティブなリレーションシップなど多くのユーザーがあいまいな理解で行っている作業の知識をはっきりと解説します。
- クロスフィルターの方向や自動作成される日付テーブルなど、多くのユーザーが知らないデータモデリングの知識をカバーします。
- スタースキーマやリレーショナルデータベースの基本も解説。自己流のデータモデリングから抜け出し、専門的な知識のないユーザーをデータモデリングの中上級者まで引き上げます。
- データモデリングの実装も含まれており、Power QueryとPower BI Desktopの両方を使っての実務に役立つデータモデリングの知識が身につきます。
- 表面的な理解を抜け出し、まわりから頼られるユーザーになります。
Requirements
- 最近2-3ヶ月以内にインストールされた比較的新しいPower BIが必要です。
- Power BIでデータモデリングを使わない簡単なレポートを作成することができる
Description
Power BIを最大限に活用し、最適なパフォーマンスで使用する方法を多くの例を使って徹底的に解説します。
現在も大手企業でPower Queryのトレーニングと技術サポートを行う講師が、初級~上級のテクニックを解説。
リレーションシップの 基本:なぜ必要か?
カーディナリティの4つのタイプ
多対多のリレーションシップ
リレーションシップの方向
非アクティブなリレーションシップの活用
スタースキーマの説明
リレーショナルデータベースの基本
データモデル構築時の注意点
複数のファクトテーブルの扱い方
自動作成される日付テーブルの解説
カスタムの日付テーブルを作るDAX式
データモデリングの実装① スノーフレークをスタースキーマへ
データモデリングの実装② 共有マスタテーブルの作成方法
データモデリングの注意点① 非表示にするべきデータフィールド
データモデリングの注意点② 時刻データの扱い方
データモデリングの注意点③ 詳細レベルの違うデータの扱い方
データモデリングの注意点④ マスタデータを使い、他のマスタデータにフィルターをかける方法
受講開始後に必要ないと感じた場合には一ヶ月以内でしたら返金可能です。職場で周りから頼られるPower BIのエキスパートを目指して一緒に勉強しましょう!
Who this course is for:
- データ更新の時間短縮が必要な方。
- レポートの実行の時間短縮を目指し、効率的な作成方法を見つけたい方。
- Power BIのデータモデリングの知識を身につけたい方。
- Power BIでレポートを作成したことはあるが、モデルビューをどう使いこなしていけばいいかわからない方
- 複数のユーザーで共有するデータセットを効率的に作成したい方
- Power BIの知識レベルをあげキャリアアップを目指しているユーザー
Instructor
Power BI関連の5冊の書籍の著者。
「DAXを使いこなすための完全ガイド」
「Power BI を最大限に活用する データモデリング」
「Power Query 完全ガイド M言語も解説」
「DAXの基礎が確実に身につく Power BI用」
「Power BI 初級編」
立命館大学経済学部卒業
カリフォルニア大学リバーサイド校理工学部数学科卒業
カリフォルニア州立大学大学院フラトン校コンピューターサイエンス専攻修士課程修了
2004年〜2015年 ロスアンジェルスにあるSolver IncでBI関連の仕事に従事。SQL Serverを使ってSQL、ETL,BI,DWHを専門とするエンジニアとして10年以上にわたりComcastや LA Dodgers等を顧客とした大型プロジェクトをこなす。
帰国後、2017年からPower BIを使い始めるが、当初は日本語のリソースがほとんどなく苦労したため、2020年からPower BI関連の書籍を自ら執筆・出版。平行して日本企業でのPower BIを専門としたプロジェクトやレポート作成、クライアント企業それぞれのトレーニングマニュアルの作成、指導にあたる。延べ500人以上にPower BIのトレーニングを提供した実績がある。
株式会社HSN 代表取締役社長
1974年生まれ 愛知県出身 東京都在住
余暇の楽しみはサッカー・釣り
大学を出てすぐにサラリーマンになるのはどうしても嫌でした。なので、卒業後はアメリカへ。あの頃、新卒で就職をしないのであれば、選択は海外留学が妥当でした。だからといっていい加減な気持ちで留学をしようと思っていたわけではなく、留学前にTOEIC955点のスコアをだして語学の準備は万全にし、米留学を目指すことにしました。
当初は日本で学んだ経済学で大学院への進学を考えましたが、結局、カリフォルニア大学リバーサイド校の理工学部数学科の学部生に。自分にとっては、経済学よりも数学のほうが数段に面白く、再び3年間の学部生生活を送ることになりました。
そもそもの完全な理系人間なのにどうして日本で文系の学部に進んだのかといえば、当時は勉強が大嫌いだったので、なんとなく文系を選んでしまったことが原因です。途中、何度か理系転向を希望しましたが、当然、文系から理系への転部は理解してもらえず、そのまま経済学部へ進むことに。在学中は経済学を好きになれるように自分なりに勉強して努力もしましたが、数学と比べると全くダメ(笑)でも今となってはそれもよき思い出です。
卒業後はそのままアメリカに残り、日系企業のアメリカ支社に就職。そこでデータベースについての基礎を学ぶ機会を得ました。ここからステップを踏み、2004年からロスアンジェルスに本社のあるSolver Incへ。中規模ー大企業を相手にビジネスインテリジェンスに取り組む会社で、SQL Serverを使ってSQL、ETL,BI,DWHを専門とするエンジニアとして10年ほど勤務。Comcastや LA Dodgers等を顧客とした大型プロジェクトにも関わらせていただきました。その間、仕事をしながら大学院にも通い、6年かかりましたがコンピューターサイエンス専攻として修士課程を修了することができました。専攻を再び数学から変えたため学部レベルの授業も多く受講する必要があり、かなり苦労したのを憶えています。中でもアセンブリ言語とコンパイラの構築という2つの授業は私にとって本当に難しく、課題の一つずつを唯一の日本人の同級生と週末や平日の夜を潰して取り組んでいました。
Solverは従業員を大事にする会社で、やりがいのある仕事で上司にも恵まれました。オーナー社長はノルウェー出身の方で、私のような外国人でも平等に扱ってくれ、不満はほとんどありませんでした。ただ、英語を外国語とするアジア人としてはこれ以上の出世は難しいと感じたのと、父親が70歳を超えており、長年やっている小さな会社の後継者を探していたため日本に戻ることにしました。父親の会社では1年半働きましたが、やっていくうちに「なんの技術も知識もないのに、そのまま親父の会社の後を継ぐなんてあり得ないし従業員も納得しない」との思いが強くなり、2017年に後継から離脱。その後はアメリカでの経験と専門知識が活きて幸いにもすぐに採用してもらえる企業がみつかり、そこでマイクロソフト社の Power BI をつかったデータ分析に携わりました。そして独立、現在に至ります。
Power BI は大手企業で使われているソフトウェアですが、今はその会社の規模に関わらず世界中で使われるようになりました。日本もその例外ではありません。マイクロソフト社がビジネスインテリジェンス( BI )の専門的な知識をそれほどもちあわせていない人でも理解できることを目指しているのが特色で、比較的簡単にデータ分析の上からマーケティングを行える画期的なソフトウェアです。
しかし日本でいざ Power BI を導入してみても、企業全社、全社員がフルに活用し業務に活かせているケースは、実際にはまだ多くはありません。その理由は日本語のリソースが少ないからです。
そこで自ら Power BI 関連の書籍を執筆することにし、2020年からAmazonで出版を開始しました。既に始めていたYouTubeでPower BI の解説動画を配信していたところ、徐々に執筆書籍を知ってくださる人も増え、現在では月平均で200冊ほどお買い求めいただいています。
平行して日本企業での Power BI を専門としたプロジェクトやレポート作成をはじめ、クライアント企業の要望に沿ったトレーニングマニュアルの作成・指導を提供して実施。現在2021年1月の段階では、延べ500人以上に Power BI のトレーニングを行なってきました。
当然ながらご縁をいただけました皆様には、ご満足いただけますようにできる限りの最大を尽くして臨む「お客様ファースト」を自身のポリシーとしています。経験から得た知識と学びの成果が、必要とされる方々のお役に立てますよう全力で取り組んでまいります。