ビジネス パフォーマンス計画 (プレビュー)
企業が成長し、進化するにつれて、計画は戦略的目標を実行するための重要な部分になります。 しかし、切り離されたシステム、大量のデータ、および手動プロセスにより、計画は複雑で時間がかかることがよくあります。 これらの問題は、不正確さ、遅延、および総保有コスト (TCO) の増加につながります。 企業が重要な機会を最大限に活用しようとしている時に、データの関連性や異常値に対する可視性が不足しています。
効率的かつ正確な計画プロセスをサポートするために、ソリューションは、合理化されたデータの集約、使い慣れた共同ツールのセット、および計画を行動に移す機能を提供する必要があります。
ビジネス パフォーマンス計画は、財務と運用の計画や分析を行うソリューションを提供し、コネクテッド エンタープライズ エクスペリエンスを生み出します。 Microsoft Power BI および Excel の使い慣れた生産性向上ツールを使用します。 これらのツールは、仮定シナリオの計画と作成に役立ちます。 Dataverse の機能により、データ フローおよび Microsoft Power Platform を使用して手動プロセスを排除し、組織の最適な効率を実現できます。
ビジネス パフォーマンス計画の機能セットは、次の 2 つの主要な概念で構成されています。
- 計画に必要なデータのモデリング
- 提供されたデータに基づいて行動する
ビジネス パフォーマンス計画アプリでは、分析コードとキューブを作成し、ファクト データをキューブに読み込み、分析コードとキューブへのアクセス許可を定義できます。 また、キャンバス アプリケーション、Power BI、および Excel を使用して分析コード データを修正し、新しいマスター データを作成することもできます。
計画固有のビジュアルを適用することによって、Power BI の分析コードとキューブに基づいて処理できます。 ビジュアルを使用して、実績を暫定計画に簡単にコピーし、計画を複数バージョン作成し、Power BI から Dataverse への書き戻し機能を使用して最新データを確認し、計画に直接コメントを入力することによって共同作業のエクスペリエンスを提供します。 ビジネス パフォーマンス計画はネイティブ Dataverse ソリューションであるため、Power Automate およびその他の Microsoft Power Platform 機能は、通知、ワークフロー、カスタム フィールドなどに使用できます。
Excel アドイン (今後のリリースで利用可能) は、分析コード データを更新し、計画関連の情報を入力するためのより多くの方法を提供します。
重要な概念と用語
- キューブ – モデリングと分析を目的とした分析コードとファクト データのコレクション。
- 分析コード – ファクトを定義する記述子。 これらは通常、ファクト データをスライスして表示するために使用します。 一般的な分析コードは、人、製品、場所、時間です。 分析コードは 1 つ以上の列で構成されます。 たとえば、時間分析コードには、日付、月、年、その他の集計トランザクションや属性が含まれる場合があります。 これらの列をトランザクションの分析に使用して、年から月、そして日付へのドリルダウン パスを提供する階層構造を作成できます。
- ファクト – 集計および分析できる数値。 (集計と分析がキューブを定義する基本的な理由です。) ファクト データの例には、売上請求書、製造コスト、給与および賃金などが含まれます。
キューブの例
キューブを組み立てる際に作成して含める分析コードについて考慮してください。 分析コードは、Power BI でデータをフィルタリングするためのメカニズムを提供します。 キューブを作成する際に、それに含めるすべの分析コードを選択してください。 ただし、Power BI の分析コードでデータをフィルター処理できるのは、ファクト データに関係がある場合のみであることに留意してください。
たとえば、Contoso 社には次の販売データがあります。
| 売上金額 | Product | 注文日 | Customer | 販売地域 |
|---|---|---|---|---|
| 1000 | バイク | 2022 年 3 月 1 日 | オレゴン トレイル | 西部 |
| 1000 | バイク | 2022 年 3 月 1 日 | サザン ライド | 西部 |
| 1000 | バイク | 2022 年 3 月 1 日 | Longhorn セールス | 西部 |
| 10 | 水筒 | 2022/5/1 | サザン ライド | 南部 |
| 10 | 水筒 | 2022/5/1 | ルート 66 バイク | 南部 |
| 1000 | バイク | 2022 年 5 月 2 日 | オレゴン トレイル | 西部 |
| 10 | 水筒 | 2022 年 6 月 1 日 | 砂漠のオアシス | 南部 |
| 10 | 水筒 | 2022 年 6 月 1 日 | 砂漠のオアシス | 南部 |
| 1000 | バイク | 2022 年 6 月 15 日 | ブルー オックス トレイルズ | 北部 |
| 50 | ヘルメット | 2022 年 6 月 15 日 | ブルー オックス トレイルズ | 北部 |
| 1000 | バイク | 2022 年 7 月 1 日 | ダコタ バイク | 北部 |
| 1000 | バイク | 2022 年 7 月 1 日 | オレゴン トレイル | 西部 |
| 1000 | バイク | 2022 年 7 月 1 日 | ジョーのバイク | 西部 |
| 50 | ヘルメット | 2022 年 9 月 1 日 | サザン ライド | 南部 |
| 50 | ヘルメット | 2022 年 9 月 15 日 | パーム ストリート セールス | 南部 |
| 1000 | バイク | 2022 年 9 月 15 日 | サウスウェスト キャンパーズ | 南部 |
Contoso の販売ディレクターは、次の基本的な質問に対する答えを必要としているかもしれません。
- 私にとって最高の顧客は誰ですか?
- 最も売上が多いのはどの販売地域ですか?
販売ディレクターは、傾向やデータ間のリレーションシップを理解するために、より詳細な分析が必要になる場合があります。 たとえば、次の質問に対する答えが必要な場合があります。
- 各地域で最も売れている製品は何ですか?
- 季節限定の販売パターンがある製品はありますか?
製品、時間、顧客、地域、および実際の売上を分析コードとして含むキューブを作成することにより、販売ディレクターは、表示方法に基づいてデータをフィルタリングおよびグループ化できます。 たとえば、各地域で最も売れている製品を特定できるように、売上を地域ごとにグループ化したい場合があります。 このグループ化により、販売のピーク時がいつであるかを把握できます。 次の表に、この例でキューブが表示するデータを示します。
| 地域 | 売上金額 | Product | 注文日 | Customer |
|---|---|---|---|---|
| 南部 | ||||
| 10 | 水筒 | 2022 年 5 月 1 日 | サザン ライド | |
| 10 | 水筒 | 2022 年 5 月 1 日 | ルート 66 バイク | |
| 10 | 水筒 | 2022 年 6 月 1 日 | 砂漠のオアシス | |
| 10 | 水筒 | 2022 年 6 月 1 日 | 砂漠のオアシス | |
| 50 | ヘルメット | 2022 年 9 月 1 日 | サザン ライド | |
| 50 | ヘルメット | 2022 年 9 月 15 日 | パーム ストリート セールス | |
| 1000 | バイク | 2022 年 9 月 15 日 | サウスウェスト キャンパーズ | |
| 北部 | ||||
| 50 | ヘルメット | 2022 年 6 月 15 日 | ブルー オックス トレイルズ | |
| 1000 | バイク | 2022 年 6 月 15 日 | ブルー オックス トレイルズ | |
| 1000 | バイク | 2022 年 7 月 1 日 | ダコタ バイク | |
| 西部 | ||||
| 1000 | バイク | 2022 年 3 月 1 日 | オレゴン トレイル | |
| 1000 | バイク | 2022 年 3 月 1 日 | ジョーのバイク | |
| 1000 | バイク | 2022 年 3 月 1 日 | Longhorn セールス | |
| 1000 | バイク | 2022 年 5 月 2 日 | オレゴン トレイル | |
| 1000 | バイク | 2022 年 7 月 1 日 | オレゴン トレイル | |
| 1000 | バイク | 2022 年 7 月 1 日 | ジョーのバイク |
販売ディレクターは、計画中に作成された分析コードを使用して、Power BI の地域、製品、日付ごとにデータをスライスできます。 このようにして、販売ディレクターは傾向を理解し、その傾向や異常値を考慮した計画を作成できます。
パターンを特定してデータをフィルター処理するには、分析コードをこの記事の最初のテーブルの売上データにマップする必要があります。 したがって、キューブには次の分析コードが定義されます。
- 地域
- Product
- 時間
- Customer
販売データ (ファクト データ) には、地域、製品、時間、顧客の詳細が含まれている必要があります。
計画プロセスの一環として、販売ディレクターは販売ファクト データを使用して、来年に何が起こると考えられるかについての計画を作成します。 この間に、販売データを販売計画という名前の新しいシナリオにコピーできます。 これにより、組織は翌年の販売計画作成のための出発点を見つけることができます。 たとえば、実績を確認することで、夏には売上が急増し、冬には売上が減少することを想定できます。 分析コードごとにデータをフィルター処理してグループ化する機能を利用することで、データから得られた分析情報に基づいて計画を構築できます。
ビジネス パフォーマンス計画の構成と使用
ビジネス パフォーマンスの構成および使用プロセスには、次のタスクが含まれます。
- 分析コードの作成
- キューブの作成
- キューブにファクト データを読み込む
- Power BI をデータに接続する
- 計画ビジュアルのインストール
- ビジュアルの構成
- 分析コードまたはキューブによるセキュリティ保護 (今後のリリースで使用可能)
- 計画の共有