序章

あらゆる規模のビジネスのお客様が AWS の製品やサービスを使用して、信頼性、コスト効率、安全性の高い方法でデータを保存しています。その理由の 1 つが、成熟したデータストレージおよび分析サービスの広範なエコシステムを利用できることです。例えば、次のサービスが含まれます。

• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) は、シンプルでスケーラブル、安全でコスト効率の高いデータリポジトリを提供します。また、アプリケーションデータの保存における業界標準となっており、顧客データレイクの保存先として第一の選択肢でもあります。

• Amazon Athena は、Amazon S3 内のデータを標準 SQL を使用して簡単に分析できるインタラクティブなクエリサービスです。

• Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) を使用して、クラウドでリレーショナルデータベースをセットアップ、運用、スケーリングできます。また、ハードウェアのプロビジョニング、データベースのセットアップ、パッチ適用、バックアップなどの時間のかかる管理タスクを自動化しながら、コスト効率が高くサイズ変更可能な容量を提供します。SQL Server、Oracle Database、MySQL、MariaDB、および PostgreSQL エンジンを使用できます。

• Amazon Redshift は、構造化データセットと非構造化データセットの両方を簡単に分析できる、フルマネージドで非常にスケーラブルなデータウェアハウスです。

• Amazon QuickSight は、組織内のすべてのユーザーにインサイトを簡単に提供できる、クラウドベースの高速なビジネスインテリジェンスサービスです。

• Amazon OpenSearch Service では、インタラクティブなログ分析、ほぼリアルタイムのアプリケーションモニタリング、ウェブサイト検索などを簡単に実行できます。

• AWS Lake Formation は、数日で簡単にセキュアなデータレイクを構築できるサービスです。

サービス間の関係をより理解しやすくするために、データサービスをデータソースまたはデータコンシューマーのいずれかとして分類することがよくあります。データソースを使用すると、お客様やアプリケーションは、サービスからデータを保存および取得できます。データソースではコンピューティングが組み込まれていることが多く、計算分析やフィルタ処理が可能です。しかし最終的には、データはこれらのデータソースにロードされ、データコンシューマーによって取得されます。Amazon S3、Amazon Athena、Amazon Redshift はデータソースの良い例です。

一方、データコンシューマーはデータソースからデータにアクセスし、通常はそのデータを処理します。オプションで表示することもできます。Amazon QuickSight や Microsoft Power BI スイートはデータコンシューマーの良い例です。データソースからデータを読み込み、情報の分析、可視化、公開を支援します。

AWS では、お客様はデータのニーズに合わせて希望するテクノロジーを柔軟に組み合わせることができます。多くのお客様はビジネスインテリジェンス (BI) のニーズに対応するために Amazon QuickSight を選択していますが、Microsoft Power BI、Tableau、Qlik などのベンダーを選択するお客様もいます。

このドキュメントでは、Microsoft Power BI の製品およびサービススイートに焦点を当て、それらを AWS サービスと組み合わせて使用する方法について説明します。