モデリングはキラキラ技術より地味だが役に立つ / modeling-over-shiny-tech
# Event データモデリングとデータ基盤の構築・運用 （第14回ちゅらコラボ）CARTA HOLDINGS x ちゅらデータ 合同イベント https://churadata.connpass.com/event/254417/ ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 https://speakerdeck.com/pei0804/hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan-at-awsdeshi-jian-analytics-modernization ディメンションモデリングモデリング https://zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling スタースキーマ https://zenn.dev/pei0804/articles/star-schema-design コンフォ
米国時間2023年5月23日から開催されたMicrosoft Buildは、歴史的な瞬間となりました。データアナリティクスの世界において世界初となるエンドツーエンド（E2E）のSaaS*1型アナリティクスサービス、Microsoft Fabric（以降「Fabric」）の登場です。Microsoft Fabricは業界の常識を覆すほどのインパクトを持ち、ビッグデータ分析、セルフサービス分析、データサイエンスプロジェクトなど、あらゆるデータニーズを満たす革新的なクラウドサービスが誕生しました。 Microsoft Power BIの製品チームに所属していることもあり、Fabricについては入社時に知るようになりました。今回のMicrosoft Buildでその瞬間に立ち会えることができ、非常に嬉しく思います。今まではPower BIを広める立場ということで他のAzureサービス*2との関わり
データ共通BITA部の玉井 孝平です。 2021年2月のtechtektのインタビュー記事、法人顧客に向き合うすべての社員をサポート！―BIツールの導入・普及のウラガワにて、パーソルキャリアにおけるPower BI活用事例についてご紹介いただきました。 我々データ共通BITAでは、分析、可視化業務担当者に合ったツールを提供すべくTableau、Power BIを中心とした環境を提供しています。今年度、Power BIの実行環境のリニューアルを行ってきました。呼び難いため以降、BI（ビーアイ）システムとします。今回はそのアーキテクチャに着目して紹介します。 BIシステムとは BIシステムをリリースしたのは2017年下期に遡ります。現在のBIシステムと区別するため、旧世代BIシステムとでもしておきます。 世の中に目を向けると、当時のBI界隈はセルフサービスBIって話題がどこに行っても飽きるくら
先日Power BIに関して次のようなツイートをしたところ、特に具体的な手法を解説した訳でもないのに少し狼狽するほどリツイートされてしまった。せっかくなので当方がPower BIを具体的にどのように活用しているかご紹介したいと思う。 PowerBIマジで凄い。このためにWindows買うレベル。これは社員だから言うのではなくもし退職しても普通に使い続ける。研究データをまとめるのに有益。これちょっとブログにするから読んで欲しい。PowerBIはデスクトップ版とクラウド版があって一瞬取っ付きにくいんだけどマジで凄いんですよ。 — 父 (@fushiroyama) October 14, 2022 Power BIとは何かマイクロソフトが提供するBIツールである。 BIツールって何だっけ企業が持っている、 各種データベース 売上を記録したエクセルシート ユーザの行動ログ などの様々な情報を分析・
【10分で作成】Microsoft TeamsでForms投票、その結果をPower BIでリアル可視化 - Qiita
【10分で作成】Microsoft TeamsでForms投票、その結果をPower BIでリアル可視化Office365PowerBIMicrosoftTeamsPowerAutomateMicrosoftForms はじめに Microsoft Teamsには、チーム内で、簡単にMicrosoft Formsの投票機能が呼び出せ、その結果が簡易的な棒グラフで同チーム内にリアルタイムに表示できます。また投票されたデータはMicrosoft Formsの管理機能で円グラフ、1件づつの回答結果、Excelでの回答一覧を取り出せます。 こちらを、Power AutomateとPower BI Serviceを連携することにより、リアルタイムに好きなビジュアルで表示するようにします。 尚、当初は【1】の手順でTeams内で使えるクイック投票機能（FormsがTeamsの投稿時のアプリになっている
[Power BI Tips] スタースキーマへの道 ～ モデリングってたぶんこれが基本 ～ - Qiita
Power BI はスタースキーマを目指してモデリングをする。 これは Power BI を使用するすべての人が守らなきゃいけないこと。Power BI はモデルがスタースキーマになってることを前提に作られているから、それに乗っかった方がトリッキーなことをやる必要もないし、ややこしく考えることもない。まして、複雑な DAX を書くこともなくなる。 たぶんここまでは、Power BI を使い始めて、しばらくたった人が知っていることだと思う。 でもね、モデリングって、結局何をすることなの？どうすればいいの？って思ってる人、結構たくさんいらっしゃると思う。もし、いまドキッとしたのであれば、全く問題ない。というか、まずはわからないってことを認めることがスタートだと思うのだ。というわけで、今回はスタースキーマを前提に ファクト と ディメンション をってどうあるべきなのさ？ってのを書いてみようと思う
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Microsoft Teamsのチーム等にあるファイルをPower BIデスクトップで開く方法を記します。 ~ 本投稿には続編があります。是非どうぞ。 はじめに（全体像） 概要を図示すると以下になります。 参考 Docsでの同様の説明は以下になります。(@yugoes1021 教えていただきありがとうございます。) Power BI Desktop で OneDrive for Business リンクを使用する - Power BI | Microsoft Docs TeamsにあるExcelファイルのアクセス先（パス）を取得する 該当ファイルの・・・（アクションの表示）から開く>Excelで開く 画面はWEBブラウザ版のTeamsです。アプリでも同様。 Excelで[ファイル]>[情報]の上部からパスをクリップボードに保存する。 * Excelのバージョン等によって画面と多少メニューが
都の財政データをビジュアル化！若き職員の思い｜＃シン・トセイ 都政の構造改革推進チーム（東京都 公式）
都は、2021年1月29日に「令和3年度予算案」を発表しましたが、同日に都の財政データをダッシュボードで公開しています。 本ツールは、マイクロソフトの「Power BI」を使用し、「予算案」「普通会計決算」「普通会計財務諸表」に関するデータをビジュアル化しています。各項目をクリックすることで、知りたい情報に簡単にアクセスでき、過去データとの比較を視覚的に行うことも可能です。 今回は、このダッシュボード作成の中心人物である若きリーダー、財務局主計部財政課主任の堤 佑城（ゆうき）さんにオンラインインタビューを敢行。デジタル化に取り組む経緯や反響などを伺いました。 コロナ禍で都財政への関心が高まる——まずは、堤さんのキャリアと、主な業務内容を教えてください。 2013年度に東京都に入庁し主税局に配属され、その後2018年度に財務局に異動となりました。 現在は、従来の発想に捉われない新たな視点など
スピーカー紹介 Eiki Sui ※その他情報は最終ページ Fabric CAT(旧Power BI CAT) Customer Advisory Team Microsoft Fabricの製品チーム グローバルでFabricのサポート Microsoft Fabric Power BIを活用した社内活用事例 ⚫ 経営企画 経営ダッシュボード ⚫ 生産本部 ✓ 月次売上分析（販売区分別・チャネル別） ✓ 仕入・払出・発注工料・納品分析（開発管理・素材管理部） ✓ 執行役員会週次売上分析（販売区分・チャネル・ 価格帯・ライン別） ✓ 在庫推移分析 ✓ 売上予算・経費予算管理 ⚫ 管理本部 第三者向けデータ準備用 ✓ 売上在庫データ分析（監査法人によるデータ 依頼対応等） ✓ 歩留まり・不良率推移分析 モニタリング用 ⚫ 営業 Excelから卒業 ✓ エリア（店舗）売上予実レポート配
[Power BI Tips] Power BI でリアルタイムアンケート ～ アンケートを即可視化 2020年版 ～ - Qiita
先日、気付きました Power BI を使って初めてリアルタイムアンケートをやったのが、2017年の Power BI 勉強会 でした。未だに登壇やイベントでやると、なかなかに好評です。 最近はオンラインイベントが増えているので、QR コードを示して答えてもらったアンケート結果が Power BI ダッシュボード にリアルタイムに反映されていくのは、デモ映えが半端ないです。 で、2017年当時にブログにも書いたつもりだったのですが、先日ですね人に聞かれて自分でググったら、ブログ、書いてませんでしたwww アンケートを即可視化！～MS Forms ⇒ MS Flow ⇒ Power BI～ https://www.slideshare.net/yugoes1021/ms-forms-ms-flow-power-bi-83167435 そう、SlideShare に当時使用したスライドはあるん
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2018/12/22 Power BI 勉強会@東京 #11 で登壇した際の資料です。Read less
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 この記事は、Power BI Desktop データ モデラーを対象としています。 スター スキーマの設計と、パフォーマンスおよび使いやすさのために最適化された Power BI データ モデルの開発とのその関連性について説明します。 この記事は、スター スキーマの設計に関する完全な説明を提供するためのものではありません。 詳細については、Ralph Kimball その他による「The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling (2013 年第 3 版)」など、公開されているコンテンツを直接参照してください。 ス
新型コロナウイルスきっかけで考えるリモートワークのあり方
こんにちは、動画プロモーションプロジェクトの草刈です。 私は普段、企業様に公式YouTubeチャンネルの立ち上げや動画制作、運用支援などを提供しています。 また、会社の忘年会の為に台本を作ったりしている関係で「草P」と呼ばれたりもしています。 「新型コロナウイルス」の影響でリモートワークを推奨する会社が増えています。Colorkrewもリモートワークを推奨している会社の１つですが、各社によってリモートワークのやりかたは様々です。今回は、Colorkrewがリモートワークを推奨する理由、企業が実施する際のメリット、デメリットについてご紹介したいと思います。リモートワークのあり方を模索している方は1例として参考にして頂けると幸いです。 従来からリモートワークを推進！Colorkrewは働き方の多様性を認める文化があり、リモートワーク制度について数年前から徐々に取り入れてきました。具体的には、メ
Ideas
Vote on this idea if you want expand/collapse on column headers in the matrix similar to what was shipped for row headers in November (https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/power-bi-desktop-november-2018-feature-summary/#expandCollapse). Read more... 166 Comments Read more... 166 Comments
今回から2回にわたって、PowerBIの使い方を説明していく。PowerBIは、マイクロソフトが力を入れているプログラムで、「対話型のデータ可視化BIツール」だ。簡単に言ってしまうと売上や在庫などのデータから、さまざまな形で情報を取りだしてグラフ等による可視化ができるものだ。「PowerBI Desktop」なら、だれでも無料で利用可能だ。 文／戸田 覚 PowerBIを使うメリット まずは、PowerBIのメリットを理解しておこう。PowerBIと同じような機能はピボットテーブルでも可能だが、実はPowerBIのほうが簡単に使える。 データベースに接続して利用することも可能だが、まずはExcelのファイルから試してみよう。 下の図にあるようなシンプルな売上や在庫等のファイルをよく作るだろう。表が完成したらグラフを作ったり、集計・分析していくことが多いはず。もちろん、いままではExcelで
Power BI と Power Automate の新しい連携方法「Power Automate ビジュアル」を試す - MoreBeerMorePower
ついに来ました！Power Automateビジュアル！ Power Automate 側では数か月前からデフォルト環境でもトリガーが追加されており、Power BI 側の対応はまだかなと心待ちにしていた件です。 事前の情報では、他のビジュアルと同様に、何らかのテーブルデータをビジュアルに関連付けすると、トリガーした際に Power Automate にそのデータが渡されるよーというものでした。 今回はどんな動きをするのか、データ型によってどう渡されるか、最大件数は何件か、などを試してみました。 まず使い方 なんでもよいので、適当なデータを追加します。今回は日時型と文字列型の列を一つずつ持つようなテーブルを追加しました。 準備：テーブル追加 さっそく Power Automate ビジュアルを追加します。「視覚化」にある「…」をクリックして、「その他のビジュアルを取得」から、「Power
Microsoft Power BI 自習書シリーズ （HTML 版） 「Power BI を試しみよう 改訂第2版」 松本美穂と松本崇博が執筆した Power BI 自習書シリーズの「Power BI を試しみよう」（改訂第2版）の HTML 版です。 日本マイクロソフトさんの Web サイトで Word または PDF 形式でダウンロードできますが、今回、HTML 版として公開する許可をいただきましたので、ここに掲載いたします。なお、記載している内容は、2017年 3月に提供されていた powerbi.com のサービスおよび Power BI Desktop をもとにしています。[2018年12月29日]
Ralph Kimball introduced the data warehouse/business intelligence industry to dimensional modeling in 1996 with his seminal book, The Data Warehouse Toolkit. Since then, the Kimball Group has extended the portfolio of best practices. Drawn from The Data Warehouse Toolkit, Third Edition, the “official” Kimball dimensional modeling techniques are described on the following links and attached .pdf:
株式会社ビヘイビア(本社: 東京都目黒区、代表取締役CEO: 河又 翔平)は、チャット時代のダッシュボードツール「PushBoard」の無料事前登録を受付開始しました。 ### 無料事前登録に申し込む ### https://share.hsforms.com/1NTTDmTVbSGqhoRH8w2EWLA3ccuo?utm_source=prtimes&utm_medium=pressrelease # チャット時代のダッシュボード、PushBoard 「チームの重要KPIをCSVで送っても誰も見てくれない…」その悩み、PushBoardが解決します。 PushBoardなら、グラフが直接チャットに画像で届くから、毎日目に入る。 # 目的に合わせて選べるグラフ 棒グラフ、円グラフ、スコアカードからヒートマップなど、グラフの表現方法は自由自在。 目的に合わせて適切な表現を選ぶことができます
自治体DXの取組に関するダッシュボード｜デジタル庁
総務省が策定している自治体デジタル・トランスフォーメーション（DX）推進計画 において、自治体におけるDXの推進体制の構築のために必要な取組や、重点的に取り組むべき事項（重点取組事項）等がとりまとめられています。 このダッシュボードは、このような自治体DXの取組等について、自治体別の取組状況を見える化することにより、課題の迅速な把握等による更なる取組の加速化を目指すものです。 デジタル庁は、データと根拠に基づいた政策判断・効果の可視化を日本政府内で推進する役割を担っているため、総務省の取組である自治体DXのデータの可視化と公開に協力しています。 お知らせ2024年7月12日 データの更新を行いました。目次市町村毎のDX推進状況都道府県のDX推進状況留意事項1. 市町村毎のDX推進状況市区町村のDXの取組状況を自治体DXの推進体制等、自治体業務のDX、住民サービスのDXの3つの領域に分けて表
Teams の”チーム”と Office 365 グループを理解して Power Platform を活用せよ
2019.08.31 Power Platform Day Summer '19 ～ 連携祭り で清水で発表したスライドですRead less
スタースキーマ
スタースキーマとはスタースキーマとは、データベース内のデータを整理することで理解・分析しやすくなった多次元データモデルで、データウェアハウスやデータベース、データマート、その他のツールに適用できます。スタースキーマの設計は、大規模なデータセットへのクエリを実行するために最適化されています。 1990 年代にラルフ・キンボールによって発表されたスタースキーマは、反復的なビジネス定義の重複を減らすことによってデータの保存や履歴の管理、データの更新を効率的に行い、データウェアハウスでのデータの集計やフィルタリングを高速に行うことができます。 ファクトテーブルとディメンションテーブルスタースキーマは、ビジネスデータをディメンション（時間や商品など）とファクト（金額や数量のトランザクションなど）に非正規化するために使用されます。 スタースキーマの中央には 1 つのファクトテーブルがあり、ビジネスのフ
米Microsoft（マイクロソフト）の「Power Platform」を構成するサービス／ツールの1つに、「Power BI」がある。Power BIは様々なデータを取り込んで、可視化するためのツールだ。「データ分析」というと真っ先にExcelが思いつくかもしれないが、Power BIを使えばもっと多様なデータソースからデータを取り込み、Excelではできないような視覚化が可能になる。auカブコム証券では、データ分析にPower BIを活用するよう推進している。 世にあるデータをもっと扱いやすくする 様々な業種の企業や組織があるが、その中で共通して使われるデータの形式の1つに「Excelファイル」がある。正確には表計算ソフトのファイルであり、組織によっては「Googleスプレッドシート」なども使われているだろう。ここではその代表としてExcelとしておく。 Excelはデータの蓄積場所の
稼働時間のモデリング - テクテク日記
[レポート] ビジネスの意思決定を加速する BI on Snowflake 設計の勘所 #SnowflakeDB #SnowdayJapan | DevelopersIO
2023年02月14日(火)、ANAインターコンチネンタルホテル東京、ならびにオンライン配信のハイブリッド形式でSnowflakeのイベント「SNOWDAY JAPAN」が開催されました。 当エントリではその中で、ブレークアウトセッションとして開催された「ビジネスの意思決定を加速する BI on Snowflake 設計の勘所」のレポートをお届けします。 セッション概要 当エントリで扱うレポートのセッション概要は以下の通りです。 SNOWDAY JAPAN [セッションタイトル] ビジネスの意思決定を加速する BI on Snowflake 設計の勘所 [登壇者] ・三田 泰正氏(Snowflake株式会社 セールスエンジニアリング本部 シニアセールスエンジニア) [セッション概要] BI ソリューションは Snowflake に接続するデータアプリケーションの 1 つであり、大規模なデー
![[レポート] ビジネスの意思決定を加速する BI on Snowflake 設計の勘所 #SnowflakeDB #SnowdayJapan | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/032f58dd03298574d9e1bf31fd51ec738ff112c2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F02%2Fsnowday-2023-logo_1200x630.png){kind=logo}
[Power BI Tips] Qiita の投稿記事を API でデータを取得して Power BI で可視化＆分析したい - Qiita
![[Power BI Tips] Qiita の投稿記事を API でデータを取得して Power BI で可視化＆分析したい - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/533fed4c2a748782c80eac5c2d6948f4f79cb374/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5dWdvZXMxMDIxJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1kYjcwZDllZWM0ZjhlMDQzNzI3NTNjODZhMTgzYzI3MQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0653ea46dad27f3b93099c6d76f7ce37)
はじめに こんにちは、未経験からエンジニア転職を目指しているものです。 エンジニア転職を目指す際、ふと「未経験とプロのエンジニアの違いってなんだ？」と思ったことはないでしょうか？私もそのうちの1人です。もちろん明らかに違うこと自体はわかっているのですが具体的に言語化ができていませんでした。 なるべく入社前後のギャップを埋めたいと感じていた当時の私は実務を体験をすることによってそのギャップを少しでも埋めることができ、入社後の成長スピードを高めることが出来るのではないかと考えていました。 そんなある日、ご縁があり実務を体験させていただく機会がありましたので、実務をする中で感じたこと、思ったこと、実際の実務内容を体験記として書き記しておきたいと思います。 同じような疑問を抱いている方の少しでも参考になれたら幸いです。 9/26日追記 実務内容詳細興味ないよって人は最後ら辺だけ読むのが良いかもしれ
The New “Unified Star Schema” Paradigm in Analytics Data Modeling Review
IntroRecently I accidentally came across the new book of Bill Inmon and Francesco Puppini called “Unified Star Schema” (will refer to it USS downstream). Having a new book in 2020 from the father of data warehousing definitely grabbed my attention, I bought it and read it in the…
[Power BI Tips] Power Query で動的に変わる列名に対応するには？ - 01 - Qiita
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CALCULATE 関数 の ベストプラクティスなど - Power BI 勉強会 #23 で話したいこと - Qiita
メジャーをイイ感じに記述できるようになりたいなと勉強始めたところならスタート地点から考えた方がいい。理解を深めるのが大変だって思ったらスタート地点から考えなおしたがいい。DAX 難しいって言ってるひとの多くは基本をないがしろにしがちで How-to ばかりに注目しているような気がするのである。なぜ、原理原則に近いところから始めずに、難しいところから勉強を始めるのか。ほんと不思議なのだ。 ベストプラクティスや基礎をよく理解しようぜ お仕事上で様々なレポートを見せていただいたり、どうしたらイイ感じになるのかなどサポートしていて思うことは、メジャーの記述に問題があることが多いようなのだ。勉強不足であるだけならもっと勉強をしたらよいのでは?で済むのだけど、多くの場合で同じ過ちをしているんだよね。問題があるコードってとても強い既視感があるんだよね😏なぜかなぁ🙄もしかして コピペ？🤩 How-t
はじめに Guy in a Cube - YouTubeのアダムによる、2021/9/24の動画、 DAXはどの教材で勉強する? ここからだ!で、紹介された教材について、私自身のコメントを添えながら紹介します。 YouTubeのコメント欄にも各リソースへのリンクがありますが、一部日本にあった形に修正しています。 レベル1：初級 サイト MS Learn（無料）: ラーニングパス「Power BI Desktop で DAX を使用する」 このラーニングパスの中に、7つのモジュールがあります。各モジュールには複数のユニットがあります。 本Learnは、ニュージーランドのPower BI CATチームの Phil Seamark によるものとのことです。 ビデオと教材 SQLBI: Introduction to Data Modeling for Power BI (無料) SQLBIには、
今回は今まで何回も外部企業向けにPower BIによるBI導入をしてきた経験について話してみたいと思います。前提条件として以下数項目を念頭に入れて読んで頂ければと思います。 記事の内容は個人の備忘録的なもの セルフサービスBI*1寄りの構築である 構築に関するコンテンツ以外に、BI導入に関する営業コンテンツを含む 「1人で」という定義は社内営業からバトンタッチを受けてから構築完了までの話 契約関係・初期的営業以外は全て1人で担当 BI導入の最終目標は、対象企業が今後自分たちでBIを運用できるよう、社員のスキルアップも同時に実現していくこと なお、BI構築に関する詳細マニュアルではなく、コンテンツ的には「BI導入プロセスにおけるあれこれ」というものになりますので、上記について興味ある方、かなりの長文でも大丈夫な方だけ、読んで頂ければと思います。 BI導入プロセス ① BI営業・契約 ② BI
Power BI Serviceにあるワークスペースや各アーティファクト（成果物という訳ですが、最新のMSの公式ドキュメントではどうやら「アイテム」という名前に名称変更）に関する情報をREST APIで取得するニーズがあり、以下Power BI REST APIというカスタムコネクタを使ったやり方について紹介していきます。 REST API Power BI REST API カスタムコネクタ REST API Power BI REST APIの話に入る前、まずはAPIについて理解しておく必要があります。APIという言葉、IT業界にいる人であれば当たり前の用語ですが、私のようなアナリストバックグランドの人の場合、最初にAPIという言葉を聞いた時、恐怖と好奇心が混ざった状態の”今にも狩られる小動物”のような状態だったと記憶しています。 APIはApplication Programming
My company recently shifted from Tableau to Power BI. And it was painful, as it always is, to say goodbye to something you love and rely on. I was excited about learning a new tool though. Excited to add something new to my toolkit. But a bit reluctant too. Based on all that I had heard, I went into it with the feeling that Power BI was a step backwards, that I’d now have to make do with an inferi
前段 Power BI のデータモデルは スタースキーマ を前提とする。 スタースキーマ にするということは、各テーブルを ディメンションテーブル と ファクトテーブル に分けることを意味する。 Power BI ユーザーであれば、何度も ↑ の公式ページを読んでいることでしょう。 もしまだ読んだことがないという方は、読んでみよう。 内容がよくわからなくても、とにかく読んでみよう。 一読してわかる人なんていないのだから、読んでみよう。 読んだことある人も定期的に（数か月に一度）読み直してみよう。 定期的に読むことを勧めるのには理由がある。 最初は何を言っているのかわからなかった文章が、ある時わかるようになるからだ。もちろん、それには理由がある。ある時わかるようになる人は、その間、地道に Power BI を触り、実践してきた人だ。逆に言うと、地道にひとつずつベストプラクティスに従って、手を
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