会社でデータ分析の推進が始まり、Power BI(パワービーアイ)というMicrosoftのツールを使う機会が増えた方も多いのではないでしょうか。
そこでエクセルのデータを綺麗にするためにKNIMEを調べていると、「どちらのツールを使えばいいの?」と混乱してしまうかもしれません。
この記事では、データ処理ツールであるKNIMEと、可視化ツールであるPower BIの違い、そして2つを連携させるメリットを解説します。
得意分野が全く違う2つのツール
同じデータを扱うツールですが、役割は明確に分かれています。
Power BIは、データを綺麗なグラフや地図にして、会社の経営陣やチームのメンバーに分かりやすく見せる可視化(BIツール)のプロフェッショナルです。
一方のKNIMEは、グラフを作る前の泥臭いデータ前処理(クレンジングや集計)を裏側で高速に行うデータ整備のプロフェッショナルです。
Power BI単体で困ること
Power BIの中にもパワークエリというデータ加工の機能が含まれていますが、読み込ませるエクセルのデータが汚すぎると、グラフの設定画面にたどり着く前にエラーが頻発してしまいます。
また、パワークエリ特有の操作感やM言語に挫折してしまう事務職の方も少なくありません。
KNIMEで綺麗にしてからPower BIに渡す連携
そこで最も効率的なのが、データの泥落としをKNIMEで行い、綺麗になったピカピカのデータをPower BIに渡すという連携技です。
- KNIMEの役割:毎月バラバラのフォーマットで届くCSVを読み込み、空白を埋め、表記ゆれを直し、1つの綺麗なリスト形式のデータにまとめて出力します。
- Power BIの役割:KNIMEが吐き出した綺麗なデータを読み込み、売上推移の折れ線グラフや、地域別の円グラフといった美しいダッシュボードを自動で更新します。
このように役割分担をすることで、Power BI側で複雑な計算をする必要がなくなり、ダッシュボードの表示スピードも劇的に速くなります。
KNIMEは完全無料で使えるため、今あるPower BIの環境に一切のコストをかけずに強力な前処理エンジンを追加できることになります。
データをどう見せるかはPower BIに任せ、データをどう綺麗にするかの部分は、直感的なノーコードツールであるKNIMEに任せるのが、賢いデータ活用のアプローチです。
