ExcelとPower BI – 意思決定においてどちらが優れているか？

Excel vs Power BI - Which is superior for decision making?

現代の急速なビジネス環境においては、組織の成功のためには情報をもとにした意思決定が不可欠です。人気のあるビジネスインテリジェンスツールとそのユニークな機能を理解することが、真のポテンシャルを引き出す上で重要です。MS ExcelとPower BIの両方は、データ分析と意思決定に関する印象的な機能を提供しています。ただし、最適な選択を決定するには、具体的な要件に応じて決定する必要があります。この記事では、MS ExcelとPower BIの強みと特定のユースケースについて掘り下げ、ビジネスニーズに合わせてどちらのツールを選択するかをお手伝いします。

MS Excelとは？

Microsoft Excelは、データの整理、操作、分析、可視化が可能な強力かつ使いやすいツールです。データ処理、クリーニング、変換などの重要な機能を提供しています。データ分析と可視化には、データ分析ツール、ピボットテーブル、グラフなどの組み込み機能があります。また、Goal Seek、Solver、Decision Trees、Sensitivity analysisなどの機能により、要約されたデータに基づいて情報をもとにした意思決定が可能です。Power PivotやQueryは、データモデリングや変換を容易にすることで、意思決定に重要な役割を果たしています。Excelは、データを分析し、効果的な意思決定を行うための多目的なツールです。

Power BIとは？

Power BIは、Excelと同等の性能を持ち、データ変換、意思決定、さまざまなデータソースへの接続、統合、可視化、プレゼンテーションなどの機能を提供するMicrosoftが提供する別の意思決定テーブルです。Power BIには、動的でインタラクティブなレポートやリアルタイムダッシュボードを作成する機能など、独自の特徴があります。また、データモデリング、異なるデータ間の関係の形成、データ内の依存関係の検索なども含まれます。

さらに、Power Queryを介したデータクエリは、直感的なグラフィカルインターフェースを使用して、クリーニング、整形、および変換などのデータ処理アクションを実行する興味深い機能です。Microsoftの製品として、包括的で使いやすいビジネスインテリジェンスツールとしてのコア機能とサービスを提供します。

• 私たちの早期警戒システムへのサポート
• 黄金時代：『エイジ オブ エンパイア III』がGeForce NOWに参加
• AIをトレーニングするために雇われた人々が、AIに仕事を外注している…

Excelの最良の機能

1. データの整理に使用できるスプレッドシート

1. ソートおよびフィルタリング：ソートおよびフィルタリング機能を使用して、データを簡単に整理できます。
2. グループ化とアウトライン：行または列をグループ化し、折りたたんで読みやすさを向上させます。
3. 行または列のフリーズ：スクロールしても見出しを静止させ、簡単な比較を可能にします。
4. カスタム書式設定：異なる色、罫線、フォントスタイルでセルをカスタマイズできます。
5. 数式および関数：さまざまな数式および関数を使用してデータ操作を実行できます。
6. データクリーニングおよび変換：セルの分割または結合、重複の削除、連結などのタスクを実行できます。
7. Power QueryおよびPower Pivot：高度なデータ変換技術を利用できます。
8. 条件付き書式設定：定義された基準に基づいて特定のデータをハイライト表示できます。
9. What-If分析：異なるシナリオを分析して、潜在的な結果を探求できます。
10. Sensitivity Analysis：データおよび意思決定に対する変数の変更の影響を評価できます。

2. Excelでのデータ操作技術

1. CONCATENATE：CONCATENATE(text1、text2、text3、text4、…)式を使用して、異なるセルからデータを1つのセルに結合します。
2. DAYS：DAYS(end_date、start_date)式は、2つの日付間の日数を計算します。
3. NETWORKDAYS：NETWORKDAYS(start_date、end_date、holidays)式を使用すると、週末を自動的に除外して作業日数を計算できます。
4. LEN：LEN(text)式を使用して、各セルの文字数を決定します。
5. AVERAGEIFS：AVERAGEIFS(avg_rng、range1、criteria1、range2、criteria2、…)式を使用して、複数のパラメータの平均値を計算します。
6. COUNTA：COUNTA()関数を使用して、範囲内の空でないセルの数を数えます。
7. HLOOKUP：HLOOKUP()関数を使用して、テーブルの最上部行で値を検索し、指定された行から対応する値を返します。
8. VLOOKUP：VLOOKUP()関数を使用して、テーブルの最左列で値を検索し、指定された列から対応する値を返します。
9. COUNTIFS：COUNTIFS()関数を使用して、複数の基準を満たすセルの数を数えます。
10. IF：IF()関数を使用して、条件に基づいて特定の値を返します。

Excelのすべての数式、アプリケーション、ショートカットを無料コースで学びましょう

3. Excelの可視化オプション

表現方法	目的
縦棒グラフ	時間の経過や比較を視覚化する
横棒グラフ	データを横方向に表現する
折れ線グラフ	連続したカテゴリーに適している
円グラフ	異なるカテゴリーの比率を表示する
散布図	データポイントの分布と傾向の相関を表示する
積み上げ面グラフ	累積的または積み上げデータを視覚化する
レーダー/スパイダーグラフ	データの表現に複数の軸を利用する
ヒストグラム	数値データの分布を表示する
ヒートマップ	色を使ってグリッド上のデータ値を表現する
3Dグラフ	3Dの柱、面、円グラフなどを使ってデータを表現する
スパークライン	1つのセル内に凝縮したグラフ
データバー、アイコンセット、カラースケール	条件付き書式を表示する

Power BIの最高の機能

1. Power BIのデータインポートと変換機能

• データインポート機能：
  • さまざまなデータソース（クラウドサービス、ファイル、データベース、オンラインサービス）との接続
  • ビルトインコネクタ
  • データソースに直接接続するためのデータクエリ関数
  • 効率的なデータ処理のための折り畳みクエリ関数
• データ変換機能：
  • ビジュアルインターフェースを備えたクエリエディタ
  • データのフィルタリング、マージ、ソート、ピボット、分割、変換
  • データ操作のためのビルトイン関数
  • クリーニングタスク（修正、重複削除など）
  • 高度な変換（M言語を使用したカスタム列の作成、複数のクエリの追加、列の分割）
  • データの整形と構造化
• クエリの依存関係と更新オプション：
  • クエリの実行順序を設定する
  • 自動データ更新スケジュール
  • 自動実行のための変換方法を指定する

2. Power BIでのインタラクティブダッシュボードの作成

ダッシュボードの作成には、可視化の作成、カスタマイズ、組織化が含まれます。スライサーやフィルターの追加により、相互作用を強化するデザインに従う必要があります。詳細レポートへのナビゲーションを容易にするために、ドリルスルー構成に従う必要があります。テストと検証の前にブックマークを追加することを忘れないでください。ビジュアライゼーション以外のインタラクティブダッシュボードの重要な側面には、適切なフィールドとメジャーを選択してデータバインディングを行うことが含まれます。ドリルスルーアクション、クロスフィルタリング、ハイライトも重要です。

Power BIでのレポート作成は、レポートページから始まります。各ページには、データ構造のプレゼンテーションのために同じまたは異なる可視化が含まれます。レイアウトと書式設定は、デザイン、色、フォント、背景、スキームを調整して、美学に合わせてカスタマイズする必要があります。Power BIは、レポートの相互作用、ドリルスルーアクション、追加のレポートナビゲーションのためのボタンやリンク、そして簡単で時間の節約になるレポートの形成を可能にします。

3. Power BIの高度な分析機能

機能	説明
DAX (Data Analysis Expressions)	カスタム計算とメジャーを作成するための式言語を使用した計算とデータモデリング。
Time Intelligence Function	特定の時間期間にわたるデータの分析、異なる時間枠でのデータの比較、および年初からの値の計算のための組み込み機能。
Statistical Functions	記述統計、集計、および歴史的データの分析のための関数。
Forecasting	過去のデータに基づいて将来のトレンドと値を予測するための技術。
Quick Insights	データの自動要約および即座の分析のための洞察の生成。
Data Modeling	テーブルとデータソース間の関係と接続の確立、計算列または導出列の作成、およびメジャーの定義。
Hierarchies	階層的な配置を通じてデータを整理およびナビゲート。
Custom Scripts	複雑なデータ変換および操作のためのカスタムスクリプトの記述。
Conditional Statements	データ変換および計算に条件付きロジックを適用。
Parameterized Queries	パラメータを使用してクエリを作成し、データの取得と変換を動的に変更。

決定を下すためのExcelの利点と制限

Excelの広範な使用による親しみとアクセシビリティは、その使用の最も一般的なメリットのうちの一部です。ユーザーフレンドリーなインターフェースとカテゴリー分けされたオプション表示を通じて、データの簡単な組織化、分析、および可視化が結びつきます。カスタマイズ機能、コラボレーション、リアルタイム編集オプション、およびインポート機能での共有により、優れたツールになっています。

しかし、データの完全性とバージョン管理の欠如により、偶発的な上書き、許可されていない変更、およびデータ入力エラーのチェックが制限されます。大規模なデータセットの処理と、高度で非常に複雑な操作に対する分析能力の制限も問題です。

決定を下すためのPower BIの利点と制限

Power BIは、インタラクティブなデータ可視化オプションと自己サービスアナリティクスにより、ITやデータアナリストへの依存を排除し、個人の意思決定を支援します。ユーザーフレンドリーなインターフェース、リアルタイムデータモニタリング、データの統合、およびモバイルアクセスは、Power BIを利用して意思決定を行う上での主要なメリットのうちの一部です。

ただし、このツールの制限は残ります。高度な機能には学習とトレーニングが必要であり、非技術者にとっては課題となります。データの接続は普遍的ではなく、いくつかのポイントではカスタムコネクタが必要です。内部のデータセキュリティ機能がなく、代わりに組織に依存しています。リフレッシュは自動的に行われますが、大規模なデータセットや複雑な変換は時間がかかり、機能を妨げます。高度な機能には有料ライセンスが必要です。

ExcelとPower BIの主な違い

Excel	Power BI
複数の機能を備えたスプレッドシート	高度な機能を備えた特別に設計されたデータ分析ツール
表形式のレポートに適しています。	レポート作成にそれほど魅力的な機会はありません。
VoAGIデータ量までの処理に限定されています。	大量のデータを処理できます。
グラフィック間のクロスフィルタリングができません。	グラフ間の高度なクロスフィルタリングオプションを提供。
テーブルの接続が困難です。	異なるテーブルを関連付けるのが簡単です。
MDXデータモデル言語	DAXデータモデル言語
データの組織化、計算、および複雑な表形式レポートの作成に広く使用されています。	個人化と異なるオプションを提供して、レポートをインタラクティブにするためのより魅力的なオプションを提供しています。
レポートは数人のユーザーしか利用できません。	多数の作業者がレポート作業を行うことができます。
ユーザーには広く知られています。	複雑な機能を習得する必要があります。
単純で構造化されたデータに適しています。	複雑で大規模なデータモデルに習熟しています。
わかりやすい可視化を備えたダッシュボードを作成して共有するために広く使用されています。	わかりやすい可視化を備えたダッシュボードを作成して共有するために広く使用されています。

大規模データセットの拡張性と処理

Excelは通常のデータセットや小規模のデータセットに適していますが、Power BIは拡張性と効率的なデータ分析のために特別に設計されています。インメモリ分析エンジン、パーティションオプション、DirectQueryのサポート、データ圧縮技術を備えており、Excelよりも優れています。 Excelはシステムメモリに依存し、大規模なデータセットに対して計算速度が比較的遅くなります。

リアルタイムデータ接続と自動データ更新

リアルタイムデータ接続はPower BIの方が効率的です。なぜなら、前者は手動での更新が必要だからです。Power BIはリアルタイムのデータソースに直接接続され、リアルタイムストリーミングをサポートしています。また、定期的なデータセットに適したスケジュールされた更新オプションも提供されています。

インタラクティブな視覚化とドリルダウン機能

Excelは、線、棒、円グラフ、プロットなどの多数の表現を提供し、チャート要素の相互作用や集計のためのドリルダウン機能なども可能です。ただし、Power BIは、クロスフィルタリング、ドリルダウンおよびドリルスルー、ツールチップとデータ探索、およびQ&A自然言語クエリを介して提供される専門的かつ包括的な機能セットで構成されています。

コラボレーションと共有オプション

Excelは、メール、ファイル共有プラットフォーム、ネットワークドライブを介したファイル共有が可能で、複数のユーザーが書き込みや編集にアクセスできます。また、変更履歴や共同作業機能も備えています。 Power BIは、クラウドベースのプラットフォームを介してダッシュボードやレポートを共有できます。Excelと同様に、ワークスペースの共同作業が可能ですが、管理者、ビューアー、投稿者などの役割があります。このツールは、バージョン管理や変更の追跡、コメントやディスカッション機能も備えています。

他のデータソースとの統合

ExcelはCSVファイル、Webサービスなど、さまざまなファイル形式をインポートできます。オンラインプラットフォームとの統合は、SharePointとOneDriveに限定されています。Power BIは、SQL Server、Google Analytics、Salesforce、Axure、SharePointなどのデータ接続オプションを提供しています。ここではAzure、Dynamics 365、SharePoint Online、および他のMicrosoft製品との統合が可能です。

学習曲線と使いやすさ

Excelは非常に馴染みがあり、使いやすいインターフェースと豊富な数式と関数のライブラリを提供しています。ここでの学習曲線は急峻であり、簡単に始めて高度な機能を学ぶことができます。Power BIには、データモデリングの概念を学び、インタラクティブなレポートやダッシュボードを作成するための時間が必要です。ドラッグアンドドロップインターフェースはより簡単な機能を提供します。データ変換やクリーニングのための使いやすいインターフェースがありますが、高度な機能には追加の学習と実践が必要です。

ExcelとPower BIの使用例と例

Excel vs. Power BIで利用可能なパワークエリとパワーピボットの違いを理解するために、いくつかのシナリオを使用しましょう。

Excelのケーススタディ

営業マネージャーであると仮定し、売上データを分析し、売り上げ戦略や予測に関する情報を得たいとします。異なる地域から得られたデータのデータ分析を開始します。Excelで同じデータを開き、ソートやフィルタリング機能を使用して、トップパフォーマンスの製品、営業担当者、売上などの詳細を検索します。売上傾向やパターンを把握することができます。

パラメーター（期間、顧客セグメント、製品カテゴリなど）を使用して、カテゴリにまとめたピボットテーブルを作成するためにパワーピボットとパワークエリを使用することもできます。さらに、チャートやグラフを使用して表現し、過去のデータに基づいて将来の売上を予測するための予測関数を使用します。目標達成やWhat-if分析を使用して、異なるシナリオや影響を試行し、各アクションからの洞察を組み合わせ、改善項目、リソース配分、売り上げ戦略の変更、指数関数的なビジネス成長のための現実的な売上目標を設定します。

Power BIのケーススタディ

Power BIを使用して、在庫管理の改善と売上データの分析を目的とする小売業者を想定してみましょう。問題は在庫レベルの過剰、在庫切れ、および効率の悪い補充プロパティです。会社は、ERPシステム、在庫管理、および販売データベースからデータをインポートして開始する必要があります。この後、整理されて簡単に解釈できる視覚化を備えたインタラクティブなダッシュボードを作成する必要があります。

高需要の製品、動きの遅い商品、潜在的な在庫切れを認識するために、売上データと在庫レベルを組み合わせて分析を開始する必要があります。これにより、パターンを認識し、製品の需要を解読し、在庫レベルを最適化することができます。次に、サプライヤーのパフォーマンスを分析し、納期と遅延や品質問題の原因を特定し、データに基づいた決定を行います。さらに、予測、需要計画、およびドリルダウン機能を使用して、異なる粒度レベルでデータを分析します。

正しいツールを選ぶ際に考慮すべき要因

ExcelとPower BIの違いを見つけるのを支援するために、意思決定に適した適切なツールを選ぶ際に考慮すべき要因を比較します:

1. データの性質とボリューム

Excelは、表形式の小規模から中規模のデータベースを処理できます。Power BIは、複雑な性質のボリューミーなデータを処理するために作成されています。また、複数のソースからデータを取り込むこともできます。

2. 意思決定の要件と複雑さ

基本的な分析と簡単な意思決定を必要とするデータは、Excelで容易に実行できます。Power BIは、予測やその他の機能を備えた自動化された更新可能な可視化が必要な多数のデータカテゴリに適しています。

3. チームの協力と共有ニーズ

Excelは、リアルタイムの書き込みと編集オプションを含む複数の共有オプションを提供します。また、異なるPower BI名の下で利用可能な変更の追跡オプションも提供します。Excelは、Power BIよりもシステムフレンドリーで、携帯電話にも適しています。Power BIの共有オプションは、ただし制限されています。

4. 既存のシステムとデータソースとの統合

Excel vs Power BIを考慮すると、両方とも既存のシステムとデータソースと統合できます。Excelは、手動でのインポートと変換が必要ですが、Power BIは自動的な統合と変換機能の一度のセットアップが必要です。

5. 予算とコストの考慮事項

ExcelとPower BIのどちらを考えても、ライセンスの追加要件がないため、Excelはコスト効果があります。Power BIは、無料版では機能が制限されています。したがって、高度な機能には別の支払いが必要です。

6. ユーザーの好みと熟練度

Excelを使用しているユーザーは、ExcelとPower BIのどちらを選ぶか迷った場合でも、同じものを好みます。ここでは、技術的な専門知識が必要なPower BIと比較して、学習曲線が急峻です。

結論

Excel vs Power BIは、意思決定に適したビジネスインテリジェンスツールの両方です。多くの点で類似しているにもかかわらず、機能の可用性と複雑さにおいて異なります。それぞれの主な使用法は、複雑さ、ボリューム、データの性質などの異なる要因に依存します。同じ意思決定に対する分析のタイプ（複雑、上級、または正規の）も、同じように重要な役割を果たします。最終的には、意思決定の目的とデータの構成を分析し、適切な場合に両方のツールの強みを活用することが賢明です。

Excel vs Power BIの記事が役に立つことを願っています。コメント欄でご意見をお聞かせください。コードを書かずにデータ可視化のマスターになりたい場合は、No Code AIプログラムが適切な選択肢です。このコースでは、データサイエンスとAIアプリケーションを活用して、職場でより良い意思決定を行うことができます。

よくある質問

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!