Power BI Datamartの使いどころ：Excel運用からの脱却に効く"間"の選択肢

Excelが「便利」から「しんどい」に変わる瞬間

Excelは便利です。早いし、誰でも開けるし、ちょっとした集計や共有には強い。
ところが、業務が回り始めて「報告が定例化」し「集計が毎週・毎日に」なってくると、Excelの強みがそのまま弱みに変わります。

ファイルが増え、どれが最新版かわからない
手作業のコピー＆貼り付けが増え、ミスが混じる
集計ロジックが人に依存し、引き継ぎができない
数字の定義が部署ごとに違い、会議で“正しい数字探し”が始まる
作り直しが続き、改善が積み上がらない

この状態から脱却しようとすると、多くの組織は次の二択に悩みます。

A. とにかくPower BIで見える化してしまう（データはExcelのまま）
B. いきなりDWHや基幹DB整備など、しっかりした土台を作る（時間もお金もかかる）

ここにちょうど良い“間”の選択肢として入ってくるのが power bi datamart です。
「Excel運用をやめたい」は本音。でも「全社DWHの大工事」は今は無理。
そんなとき、前に進むための 中継地点 になってくれます。

1. 「Excel脱却」が難しい本当の理由

Excelが問題なのは、Excelそのものというより、Excelが**“データベースの代わり”**になってしまうことです。
入力・保管・加工・集計・配布までを1つのファイルで抱え込む状態になると、限界が来ます。

よくある症状はだいたい同じです。

データの入口が多すぎる（各担当がそれぞれ作る）
加工手順が見えない（マクロ、手計算、列追加、関数の連鎖）
更新が止まる（担当者が休むと止まる）
“正”が存在しない（同じKPIがファイルごとに違う）

ここで必要なのは、見た目のダッシュボードより先に

データを置く場所
数字の作り方（定義）

を安定させることです。
ただし、専用のDWHやETL基盤を最初から整えるのは、時間も調整もコストも重い。

そこで「Excelのままでもよいが、Excelの運用だけは終わらせる」という落としどころが必要になります。
power bi datamart はこの落としどころに刺さりやすい、というわけです。

2. “間”とは何の間か：選択肢を並べてみる

Excel運用から抜け出すとき、選択肢は大まかに4段階あります。

(1) Excel＋Power BI（ファイル取り込みで可視化）

最短で始められます。
ただし、Excelが増え続ける問題や、ロジックの属人化は残りやすいです。

(2) power bi datamart（Power BI上にデータを寄せ、整理し、再利用）

データの置き場と整理の場をPower BI側に寄せやすい。
現場主導の改善にも向きます。

(3) データ基盤（DWH／データレイク／統合ETL）＋Power BI

拡張性とガバナンスは強い一方、立ち上げに時間がかかりやすいです。

(4) 基幹刷新／全社アーキテクチャ再設計

理想だが長期戦。短期成果を出しづらい。

**power bi datamart が“間”**と言われるのは、
(1)の軽さと(3)の安定の ちょうど中間を狙える からです。

3. power bi datamart が効く「使いどころ」

ここが本題です。万能ではありません。
効く場面がはっきりしています。

3-1. 部署内の“データ寄せ”を早く安定させたいとき

営業部門で、案件・受注・売上・目標が別ファイルで管理され、
会議前に誰かが統合作業をしているケース。

このとき必要なのは「見栄え」より先に 統合の“型” です。

取り込むデータ（Excel、CSV、業務システム出力など）を決める
加工手順（列の整形、コード統一、欠損処理）を決める
結合ルール（顧客ID、案件ID、日付）を決める
指標の定義（計上基準、キャンセル扱い）を決める

power bi datamart は、この“型”を 一度作って繰り返し使える形 にしやすい。
毎週の「手作業の儀式」を、更新に寄せられることが価値です。

3-2. 「同じ数字のはずなのに合わない」を終わらせたいとき

会議でよく起きるのが、「営業の売上」と「経理の売上」が合わない問題です。
原因はだいたい 数字の定義が別々に存在する ことです。

値引きを含む／含まない
出荷基準／請求基準／入金基準
締め日やタイムゾーン
返品・キャンセルの扱い

datamart にデータと定義を寄せると、
「この数字はここでこう作っている」が共有しやすくなります。
全社統一までは行かなくても、まずは プロジェクト内で定義を固定 できます。

3-3. IT部門の開発待ちを減らしたいとき

「DBから抽出SQLを毎回依頼している」
「ビュー作成に数週間待つ」
こうした“待ち”がボトルネックのときにも効きやすいです。

現場が自分たちでデータを揃えて分析したい
ただし個人のExcelではなく 共有できる置き場 がほしい
小さく始めて、価値が出たら基盤側へ寄せたい

この条件に当てはまるほど、power bi datamart の“間”の価値が出ます。

3-4. 「やり切る範囲」が見えているとき

Excel運用が長いほど、列も計算も増えてファイルが巨大になります。
だからこそ、最初から全部を完璧に整理しようとしないことが重要です。

スコープが切れるテーマが向きます。

まずは「売上」「案件」「顧客」だけ
まずは直近12か月だけ
まずは主要拠点だけ
まずは揉める指標トップ5だけ

“小さく作って、回して、直す”ができるテーマに強いです。

3-5. 使う人が増える見込みがあるとき

「作る人1人、見る人多数」になった瞬間、Excelの配布コストが跳ね上がります。

datamart 側に寄せると

同じデータを複数レポートで使い回す
同じ定義を複数チームで共有する
更新のたびに配らなくても、見る側が同じ場所を見る

という形にしやすく、人数が増えるほど楽になります。

4. 逆に、power bi datamart を選ばないほうがいい場面

“間”は便利ですが、向かない場面もあります。

超大容量データで、性能と拡張性が最優先
ほぼリアルタイム更新が必要
複雑な履歴管理や監査要件が中心
Power BI以外にもデータ提供するのが主目的
権限や運用ルールが非常に厳格で、DBA主導の統制が必須

こうした場合は、専用のデータ基盤を先に検討するほうが良いことが多いです。

5. 導入を成功させる進め方：Excel脱却の“段階設計”

power bi datamart を入れても、進め方がExcelの延長だと失敗します。
ポイントは Excelを捨てるのではなく、役割を変える ことです。

ステップ1：Excelを「入力」か「参照」どちらかに寄せる

Excelが入力として必要なら、入力は残してOK
ただし 集計・加工・正の保管はdatamartへ

ステップ2：指標の“定義表”を作り、増やしすぎない

最初は揉めやすい指標だけで十分です。

売上
粗利
受注
パイプライン
達成率

「どの列からどう計算するか」を短く固定すると崩れにくいです。

ステップ3：モデルはシンプルに（詰め込みすぎない）

言い換えると、

集計される数字の表
分類に使う表（顧客、商品、日付など）

を分ける、ということです。後々の修正が楽になります。

ステップ4：更新頻度を現実に合わせる

毎日必要なのか、週次で足りるのか。
更新頻度を背伸びすると、運用負担が戻ってしまいます。

ステップ5：公開範囲を決めて、段階的に広げる

おすすめは

部署内で安定
関連部署へ展開
全社共通指標だけ別枠で整備

スピードが強みなので、最初から重くしすぎないのがコツです。

6. よくある落とし穴と対策

落とし穴1：Excelの複雑さをそのまま移植する

対策：例外処理を「分類」して、後から整理できる形にする。

落とし穴2：指標が増えすぎて何を見ればいいか不明

対策：「この会議で何を決めるか」から逆算してKPIを絞る。

落とし穴3：不整合が見えて揉める

対策：「正しさ」より先に「差分の理由」を説明できる分類を用意する。

落とし穴4：運用担当が結局1人になる

対策：最低限の運用手順（更新、エラー対応、定義変更）を2人以上で扱える状態にする。

まとめ：Excelを卒業するための「現実的な一手」

Excel運用からの脱却は、ツールの入れ替えではなく、
数字の作り方と置き場所を変えることです。

power bi datamart は、

手作業の統合を減らし、更新で回せる形に近づける
指標の定義を固定し、同じ数字を同じ場所から出せるようにする
部署やプロジェクト単位で小さく始め、成果を出しやすい
価値が見えたら、より大きな基盤へ移行判断もしやすい

という意味で、“いきなり大工事はできない。でもExcel運用は終わらせたい”状況に刺さる “間”の選択肢 です。

「会議で揉める数字を減らす」「更新のたびに作り直さない」「同じ加工を使い回す」。
この3つが回り始めた時点で、Excel中心の働き方は確実に変わります。

Power BI Datamartの使いどころ：Excel運用からの脱却に効く“間”の選択肢