Azureで活用するデータ分析を成している基盤

最終更新日：2026年8月10日

1.はじめに

項目	Microsoft Azure	AWS	Google Cloud
シェア（国内）	約30%	約35%	約15%
強み	Microsoft製品連携	サービス数・実績	データ分析・AI
無料枠	12ヶ月無料	12ヶ月無料	常時無料枠あり
主な資格	AZ-900 / AZ-104	CLF / SAA	ACE / PCA

現代社会において、データ活用サービスの開発競争で、3大クラウドサービスが鎬を削る中、「Microsoft Azure」は幅広いサービスを「Microsoft Entra ID」（旧Azure Active Directory）によるアクセス制御で使用できるようにするなど、データ分析基盤の拡充に力を入れています。
今回はそんな「Azure」におけるデータ活用の分析と基盤について展開しました。

2.データ活用

1.分析ソリューションの利点

「Azure Analytics」と呼ばれるエンタープライズ規模で革新的かつ安全な分析ソリューションの構築が可能となるサービスを使用することで幅広いデータ資産を最大限活用することができます。
使用されているマネージドサービス中には、「Azure Data Lake Storage Gen2」「Data Factory」「Databricks」「Azure Synapse Analytics」などがあります。これらを使用することで、「BI」レポート作成、高度な分析、リアルタイム分析のソリューションを簡単にデプロイできます。

2.分析サービス

以下は「分析サービス」で使用されているモノになります。

• Azure Synapse Analytics

  パフォーマンスと安全性に優れ、グローバル利用が可能となったクラウドデータウェアハウスとなります。また、最新の「Azure SQL Data Warehouse」を使用しているため、ペタバイト規模でリレーショナルデータと非リレーショナルデータの両方をクエリすることができます。

• Power BI

  マイクロソフトが提供しているセルフサービスBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールです。その機能は「各種データの抽出、変換、統合などの処理の実行と作成」「視覚化されたレポートの作成」「作成したレポートを組織内で共有」「作成したレポートを定期的に更新する」ことができ、これら機能をノンプログラミングで実行することが可能です。

• Azure Data Lake Storage

  単一のストレージプラットフォームでデータサイロを解消してデータ分析基盤の構築、階層型ストレージとポリシー管理のもと、コストの最適化を実現しています。「Microsoft Entra ID」とロールベースのアクセス制御（Azure RBAC）を使用してデータの認証を行います。またデータ保存時の暗号化や脅威からの保護などのセキュリティ機能を有しています。

• Azure Data Factory

  SQLデータベースやファイルシステムなど、多様なデータソースからデータを取得し、クレンジングをしてからデータストアに格納するデータの移動と変換を「自動化」するデータ統合サービスになります。

• Azure Databricks

  クラウドサービスプラットフォームに最適化された「Apache Spark」ベースの分析サービスになります。主に「分析ワークフロー」の場面で使用され、「Azure Data Lake Storage」などのデータソースから、当分析サービスを使用してデータを読みとってそのデータをコラボレーション対応の「Apache Spark」で変換して、重要な分析情報が得られます。

• Azure Machine Learning

  多様なアルゴリズムライブラリを利用して、予測ソリューションを迅速にデプロイすることができるサービスになります。またコーディング作業を行わないユーザーでも扱えることが特徴で、Webブラウザ上で学習データや分析の手法をドラッグ&ドロップするだけで機械学習モデルの作成が可能です。

• Azure Data Share

  あらゆる形式、データサイズを問わず、他の組織とデータの共有を簡単に行えます。共有するデータ、それを受信する先、使用条件などの制御もでき、使いやすいインターフェイスを使用してデータ共有の関係性の可視化もできます。

3.データ分析基盤と情報基盤を整えていくには

1.Power BIを活用

Microsoftが提供している「Power BI」は「BI(ビジネス・インテリジェンス)」ツールであり、データ収集、集計、整形、表現、配信などを実施するためのクラウドツールです。
利用するにあたって多くの場合が、「データ活用」に取り組みますが、「費用が高い」や「操作が難しい」などの理由から使わなくなっていくこともあります。しかし、Microsoftが提供している「Power BI」は、そのような理由とは裏腹に無料で始めることができ、継続して利用する際のコストも抑えられ、操作も簡単です。こうした使いやすさが評価され、BI分野の主要な調査レポートでも「Power BI」はBI専門ベンダーの製品と並ぶ評価を継続的に得ています（具体的な評価内容や最新の順位は各種調査会社の最新レポートをご確認ください）。
また「Power BI」は、万人が扱いなれている「Excel」のような操作性で設計されています。普段から慣れ親しんでいる操作性であれば、作業時に生じるもたつきもなくスムーズに操作することができます。

2.Microsoftサービスの「中核」

「BIツール」を活用していけば、おのずと「今以上にデータを活用していきたい」という要望に行きつきます。そのためには「データソース」を増設していく作業が必要となります。増設することでデータソースが多様化することで分析のためのデータ準備が課題となってきます。この課題に直面すればビジネス上求められる速さでの可視化が難しく、リアルタイムでの経営・事業戦略、意思決定を阻害しかねません。この課題解決で欠かせないのが、Microsoftが提供している「Azure Data Factory」の存在です。
「Azure Data Factory」とは、「ETLツール」の一種であり、「Extract(抽出)」「Transform(変換)」「Load(読み込み)」というデータ活用には欠かせないプロセスを自動化するツールになります。また、あらゆるシステムやサービスに散在するデータを統合し、データ活用を促進しますので、いわば、「Power BI」のためにデータを収集してくれる「分析の基盤」ともいえます。

3.「Azure Data Factory」の利点

「Azure Data Factory」を使用する利点は、何も「Power BI」のためだけではありません。営業・マーケティングツールとして使用する「Salesforce」や「Marketo」のほか、AWSやGoogle Cloudなどの外部クラウドプラットフォームなど多様なソースからデータを統合する中核の存在でありながら、それらをデータ分析が可能な状態へと自動変換作業を行います。
一般的なBIツール利用においては、分析の対象となるデータを一度読み込んでから、ツールが分析しやすいように「加工する」ひと手間が必要となります。しかし、「Azure Data Factory」がある環境では、あらゆる媒体のデータを取り込み保管して、データが更新された状態で「Power BI」を通してリアルタイムでの分析を行います。

押さえておきたいポイント

• Azure Synapse Analytics・Data Factory・Databricks・Power BIはそれぞれ役割が異なり、「収集・変換（Data Factory）」「蓄積・処理（Synapse Analytics/Databricks）」「可視化（Power BI）」を組み合わせて使うことで分析基盤として機能する。
• Azureのアクセス制御・データ認証は「Microsoft Entra ID」（旧Azure Active Directory）とAzure RBACのロールベース管理が基本であり、旧来の「共同管理者」「サービス管理者」といったクラシック管理者ロールは既に廃止されている。
• Power BIをはじめ各サービスの料金プランや無料枠は改定されることがあるため、最新料金はAzure公式サイトでご確認ください。

よくある質問

Azure Data FactoryとPower BIはどう使い分ければいいですか？

Azure Data Factoryは多様なデータソースからデータを取得・変換して統合する「ETL（データ収集・加工）」の役割を担い、Power BIはそのデータを可視化・レポート化する「分析・共有」の役割を担います。両者を組み合わせることで、データ収集から可視化までを自動化した分析基盤を構築できます。

Power BIは無料で使えますか？

個人利用向けの機能に限れば無料プランで始めることができます。組織内での共有やより高度な機能を使う場合は有料プランが必要になるなど、プラン内容や料金は変更されることがあるため、最新の料金体系はAzure公式サイトでご確認ください。

「Azure Active Directory」と「Microsoft Entra ID」は何が違いますか？

名称が変わっただけで、Azure環境のID管理・アクセス制御サービスという役割自体は同じです。2023年に「Azure Active Directory（Azure AD）」から「Microsoft Entra ID」へ改称されており、現在は新名称での表記が正式です。

4.まとめ

データをうまく活用していくには、状況や用途に合わせて形式や着眼点を変化させる必要性があります。この現代を生きる企業が求めるのは、そのような変化に対応しつつ迅速な分析と処理を行う情報基盤です。その基盤の中核を担うにふさわしいのが「Azure Data Factory」であり、情報分析に長けた「Power BI」なのです。