DP-900-CORE#98-1
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある小売チェーンが、各店舗 POS から日次集計データを集めて月次売上分析を行いたいです。データ量はそれほど多くなく (1 日 10MB 程度)、業務部門のアナリストが Excel に慣れており、SQL 経験は限定的です。
解決策
Power BI Desktop で各 POS の CSV を取り込み、Power Query でクレンジング・結合、Power BI Service に発行して月次レポートを共有する。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由
本ソリューションは小規模データ + Excel に慣れたアナリストという要件にマッチしたセルフサービス BI アプローチであり、適切です。
Power Query はノー コード ETL ツールであり、CSV / Excel / SQL / Web 等を取り込み、UI 操作で結合・フィルター・型変換・ピボット解除が可能です。Excel ユーザーが最初の一歩として最適なツールです。
【「いいえ」が違う理由】
本構成は小規模データ + Excel スキルを持つアナリストという前提に正しくフィットしており、構築コスト・運用コスト・スキルマッチの全観点で要件を満たします。
出典: Microsoft Learn — Power Query introduction
本ソリューションは小規模データ + Excel に慣れたアナリストという要件にマッチしたセルフサービス BI アプローチであり、適切です。
| 要件 | Power BI 対応 |
|---|---|
| データ量 1 日 10MB | ✅ Power BI Pro データセット上限 1GB に十分収まります |
| Excel 経験豊富 | ✅ Power Query は Excel と同じインターフェイスです |
| SQL 経験限定 | ✅ Power Query は UI 操作のみでコードは不要です |
| 月次レポート | ✅ Power BI Service + アプリで共有できます |
Power Query はノー コード ETL ツールであり、CSV / Excel / SQL / Web 等を取り込み、UI 操作で結合・フィルター・型変換・ピボット解除が可能です。Excel ユーザーが最初の一歩として最適なツールです。
【「いいえ」が違う理由】
本構成は小規模データ + Excel スキルを持つアナリストという前提に正しくフィットしており、構築コスト・運用コスト・スキルマッチの全観点で要件を満たします。
出典: Microsoft Learn — Power Query introduction
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