2018.03.17 CLR/H #13 で清水がお話したセッション資料です。

1. シニア テクニカル アーキテクト
清水 優吾（しみず ゆうご） / 株式会社セカンドファクトリー
@yugoes1021
yugoes1021 Microsoft MVP
for Data Platform - Power BI
(2017.02 -)
Power BI のいろいろな活用パターン
～ 思いつく限り、お見せします ～
2018-03-17
CLR/H in Tokyo #13
https://www.slideshare.net/yugoes1021

2. 自己紹介：
清水 優吾 (Yugo Shimizu) ♂
株式会社セカンドファクトリー
シニア テクニカル アーキテクト
• もともと金融系システムの開発者。今はテクニカルアーキテクト。
• 時々コーディングもしてます。
専門: Power BI, Web API, “つくらず、つなぐこと”
興味: MS Flow, Logic Apps, IFTTT, PowerApps, o365 周辺サービス
Twitter: @yugoes1021 Facebook: yugoes1021
Qiita: https://qiita.com/yugoes1021
Power BI 勉強会: https://powerbi.connpass.com
CLR/H: https://clrh.connpass.com
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13
Microsoft MVP
for Data Platform -
Power BI
(2017.02 - )
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3. 注意事項と前提
■注意事項
• 資料はすべて公開（powerbi.connpass.com or SlideShare）
• 写真・動画の撮影は自由に！
• 私の肖像権はフリー
• SNS 等へのアップOK（私以外の方が含まれる場合は、ご遠慮願います。）
ハッシュタグ：
#PowerBI #PBIJP #clrhtky13
■私が心掛けていること
• 誰でも実現可能な方法であること
• お金がかかっても、できるだけ安価であること
• なにより「試してみよっかなー」と思っていただけること
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13
https://www.slideshare.net/yugoes1021
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4. 一般的な BI
～What is Business Intelligence?～
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5. BI とは...
BI には通常以下の3つの要素があります。
1. データセット
2. レポート
3. ダッシュボード
データセット を構成し、レポート を作成し、グラ
フや表を ダッシュボード に貼る。
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6. １．データセット
1. データそのもの
2. データソースへの接続設定（オプション）
CSV ファイルや Excel ファイル等、データそのものがデータセット
の場合、２の接続設定はない場合もあります。
定期的に更新されるデータの場合（DBやサービス）、接続設定が必
要になります。
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7. ２．レポート
1. グラフや表（ビジュアル）
2. フィルター、その他のボタン（オプション）
グラフや表はまさにレポートの構成要素そのものです。これがないと
レポートになりません。
フィルターはユーザーが知りたいことを適切に知るために必要となる
場合があります。動きのあるレポートにしたい場合には必要です。
またレポートは BI の中心である 分析 する場所です。対象データは
過去、現在、未来と、次元 を超えたものになります。
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8. ３．ダッシュボード
日常生活で「ダッシュボード」という言葉、何で使いますか？
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9. ３．ダッシュボード
1. レポートのグラフや表（簡易版）
自動車の例と同様にパッと見てわかるもの。これが大前提です。
そして “いま” を知るもの。知ったユーザーが行動できる情報。
行動 には 判断 がつきものです。
つまり 判断できる情報＝行動できる情報 ということです。
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10. データベース
ダッシュボード
レポート
会議で JUDGE現場へ GO
Business Intelligence
現場で DO
意
思
決
定
の
た
め
に
通常業務により自然と溜まるデータ
どこでも SEE
現場で DO

11. データベース
ダッシュボード
レポート
Business Intelligence
現場で DO
通常業務により自然と溜まるデータ
どこでも SEE
現場で DO

12. データの可視化の準備
～ Are you ready for Data Visualization you need? ～
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13. １．シナリオの準備
5W1H
When? いつ ：タイミング
Where? どこで ：場所
Who? 誰が ：登場人物
Why? なぜ ：理由
What? 何を見て ：情報
How? どうやって：手段
One more thing,
What is your Next Action?
ネクストアクションは何？
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使うのか？

14. ２．データの準備
データそのもの
過去データ？
リアルタイムデータ？
未来データ？
アクセス権
5W1H によって変わる
タイムリーに見たい人が見られる必要がある
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15. ３．アーキテクチャの準備
データはどこにあるのか？
クラウド？オンプレ？SaaS？（コンプライアンスの確認必須）
データのライフサイクルは？
ひと月でどのくらいのデータが溜まる？
見たいデータの対象期間は？
例：管理会計
⇒ 当月累計、当日までの日ごと/週ごと、前月比、前年同月比、など
どこから誰がいつアクセスするのか？
本社会計担当、外出中の営業担当、現場のスタッフ、工場の工員、など
どのサービスを使うのか？
上記全てに回答して初めて決まる
サービスによっては、可視化しかできない。ETLが別途必要。DBは？など
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16. The most important thing is...
“シナリオ” が最も大事
昨今
データジャーナリズム(Data Journalism)
データジャーナリスト(Data Journalist)
という言葉がありますが、
これは組織内や対顧客にも当てはまる内容です。
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17. パターン
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13
Power BI でデータを連携するパターンです。
1. インポートモードを利用
2. DirectQuery モードを利用
3. リアルタイムストリーミングを利用
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18. アーキテクチャ
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19. アーキテクチャ - データソース -
Power BI Service
2018/03/17
CUBE
DB
…etc
AppSource（コンテンツパック）
Cloud
オンプレミス
データ ゲートウェイDB
On-premises
ファイル
Apps on Cloud
Apps
On-premises
Apps
On Devices
Web API
[データソースに使用できるもの]
1. コンテンツパック（外部の SaaS）
2. クラウド上の各種 DB（PaaS 含)
3. オンプレミス上の DB
4. アプリケーションからのデータ
（Web API 経由）
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20. アーキテクチャ - 接続の種類 -
Power BI Service
2018/03/17
データソースとの接続方法には以下の種類があります。
• インポート
pbix ファイルにデータをインポートしてキャッシュさせる方
法。Power BI Service から接続可能なデータソースであれば、
定期的に最新データを取得可能。
• DirectQuery（or ライブ接続）
Web ページと同様、レポートが表示された際に、データソー
スからデータを取得する方法。対象のデータ量が多い場合は初
期表示に時間がかかる。
なお、データソースが SQL Server Analysis Services（表形
式 or 多次元）の場合、ライブ接続と呼ばれる。
• Web API
Power BI のデータセットへアプリケーションからデータを送
信する方法。この場合、Power BI は “待ち“ の状態。センサー
データ等、リアルタイムにデータを見たいときはこれ。
CLR/H in Tokyo #13 20

21. アーキテクチャ - 接続の種類 -
2018/03/17
データソース
【パターン１】Power BI が主語になる場合
Response
(01010101)
主
語
Power BI が主語になる場合、
Power BI がデータソースにリ
クエストを投げ、そのレスポン
スでデータを受け取る。
Request
Power BI がデータを
データソースに取りに行く
＝開発不要
[適用される接続の種類]
• インポート
• DirectQuery
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22. アーキテクチャ - 接続の種類 -
2018/03/17
データソース
【パターン２】データソースが主語になる場合
0101010101主
語
API
データソースが主語になる場合、
Power BI は待っているだけで
よい。
データソースがデータを
Power BI へ投げる
＝開発必要
[適用される接続の種類]
• Web API
CLR/H in Tokyo #13 22

23. Power BI を使う際に最初に決めること
[最初に決めること]
1. 取得対象のデータを決める
2. Power BI へのつなぎ方を決める
つまり…
1. ＝データソース
2. ＝アーキテクチャ
ということですね。
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24. パターン
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13
今日お見せするデモのパターンです。
1. リアルタイムストリーミングを利用
• Office 365 のサービスとの連携
先ほどのアンケート（Forms ⇒ MS Flow ⇒ Power BI REST API）
飲食店の待ち受けシステム(PowerApps ⇒ MS Flow ⇒ Power BI REST API)
• IoT(Internet of Things)
自宅の温度湿度(MESHセンサー ⇒ IFTTT ⇒ Power BI REST API)
2. インポートモードを利用
• “Tweet 集め”
LogicApps ⇒ SQL DB ⇒ Power BI
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25. パターン
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26. 1.Restaurant Waiting System
～o365 周辺サービスで作ってみた～
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13 26

27. こんな行列
よくありま
すよね？
2018/03/17CLR/H in Tokyo #13 27
例えば飲食店…

28. 名前を書いて…待つ。。。
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13 28

29. 2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13 29
だから最近こんなの増えてますよね
https://www.recruit-lifestyle.co.jp/news/pressrelease/business/nw16192_20160225 より引用

30. Restaurant Waiting System
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13
で、これを Power BI と PowerApps 使って作ってみた
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31. アーキテクチャ
Power BI Service
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13
PowerApps
からデータ送信
Microsoft Flow
PowerApps
Teams
Mail
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32. 2.温度湿度をリアルタイムに可視化
～システム利用料は無料でいこう～
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33. 温度湿度をリアルタイムに可視化
2018/03/17
Sony MESH
温度・湿度センサー
IFTTT
アプリ
MESH
アプリ
Power BI Service
Web API
通知
JSON
JSON
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34. 温度湿度をリアルタイムに可視化
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13 34

35. 3.Tweet を集めてネガポジ判定
～手軽にノンコーディングで行こう～
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13 35

36. アーキテクチャ
Power BI Service
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13
SQL Database
レポート
作成・分析
結果確認
Twitter
1. MS Flow で特定のハッシュタグ
の Tweet を検索・取得
2. Azure SQL Database にデータ
を保存
3. Power BI service から指定され
たスケジュールに従って定期的
にデータを取得する
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Logic Apps

37. Tweet を集めてネガポジ判定
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13 37

38. 4.参考
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13 38

39. （参考）日付テーブルのおすすめ
カレンダー =
var BaseCalendar = CALENDAR("2017/01/01", TODAY())
RETURN
GENERATE(
BaseCalendar,
VAR BaseDate = [Date]
VAR YearDate = YEAR(BaseDate)
VAR MonthNumber = MONTH(BaseDate)
RETURN ROW(
"Day", BaseDate,
"Year", YearDate,
"Month Number", MonthNumber,
"Month", FORMAT(BaseDate, "mm月"),
"Year Month", FORMAT(BaseDate, "yyyy年mm月")
)
)
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40. まとめ
1. 適切な BI には準備が必要
2. o365 ファミリーと合わせるそのパワーは絶大
3. 例:PowerApps + Flow + Power BI ＝ システム
4. データの「通り道」を考えましょう
5. 可能性は自ら広げてください(*’ω’*)
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41. ご清聴ありがとうございました！
～ご不明な点は何なりと！～
2018/03/17 CLR/H in Tokyo #13
より詳細にお話聞きたい、
実案件でご相談があるという場合は
遠慮なくお申し付けください
m(_ _)m
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