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詳細はこちら →【完全ガイド】Power BI × Snowflake連携 - SQLなしでSnowflakeのデータを分析・可視化
SQLの知識不要!Power BIでSnowflakeのデータを簡単分析。ノーコードでのデータ連携方法からBIレポート作成まで徹底解説します。
最終更新日:2025-03-24
この記事で実現できるSnowflake 連携のシナリオ
こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
CData Power BI Connectors は、セルフサービスBI であるMicrosoft Power BI のデータソースをSnowflake を含む270種類以上のSaaS / DB に拡充、分析や可視化を実現します。もちろん、ダッシュボードでSnowflake のデータをモニタリングしたり、定期更新やリアルタイムでのデータ更新も自在に可能。この記事では、Power BI Connector を使用してPower BI Desktop からSnowflake の可視化を作成する方法について詳しく説明します。
クラウド提供のPowerBI.com へのSnowflake レポートの発行(パブリッシュ)方法については、こちらの記事をご参照ください。
CData Power BI Connectors とは?:SQL・コーディングなしでSnowflake のデータを活用
CData Power BI Connectors は、以下の特徴を持つPower BI とのリアルタイムデータ連携ソリューションです。
- Snowflake をはじめとする、CRM、MA、グループウェア、広告、会計ツールなど多様な270種類以上のSaaS / DB に対応
- ノーコードでの手軽な接続設定。SQL・コーディングは必要ありません
- DirectQuery に対応し、大容量データの動的な取得・更新も可能
- 標準SQL での柔軟なデータ読み込み
CData Power BI Connectors では、1.データソースとしてSnowflake の接続を設定、2.Power BI 側でコネクタとの接続を設定、という2ステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
CData Power BI Connector のインストールとSnowflake への接続設定
まずは、本記事右側のサイドバーからSnowflake Power BI Connector の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。30日間無料で製品版の全機能が使用できます。
Power BI のデータソースとしてSnowflake を設定
CData Power BI Connector をインストールすると完了後にDSN 設定画面が開きます。ここでSnowflake への接続を設定します。もしDSN 設定画面が開かない場合は、手動で「ODBC データソース アドミニストレータ(DSN)」プログラムを開いてください。
DSN 内の「CData PBI Snowflake」を選択します。DSN 設定画面で必要な資格情報を入力してSnowflake のデータに接続します。入力後に接続のテストを行い、OK をクリックすれば接続は完了です。埋め込みOAuth に対応したデータソースであれば、「接続テスト」をクリックするとログイン画面が立ち上がり、ログインを完了するだけで接続設定が完了します。簡単ですね!

Snowflake データベースに接続するには、認証に加えて次のプロパティを設定します。
- Url:自身のSnowflake URL、例えばhttps://orgname-myaccount.snowflakecomputing.com。
- Legacy URL を使用する場合:https://myaccount.region.snowflakecomputing.com
- 自身のURL を見つけるには:
- Snowflake UI の左下にある自身の名前をクリックします。
- Account ID にカーソルを合わせます。
- Copy Account URL アイコンをクリックして、アカウントURL をコピーします。
- Database(オプション):によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベースのものに制限します。
- Schema(オプション):本製品によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベーススキーマのものに制限します。
Snowflake への認証
本製品は、Snowflake ユーザー認証、フェデレーション認証、およびSSL クライアント認証をサポートしています。認証するには、User とPassword を設定し、AuthScheme プロパティで認証メソッドを選択します。
キーペア
ユーザーアカウントに定義されたプライベートキーを使用してセキュアなトークンを作成することにより、キーペア認証を使用して認証できます。この方法で接続するには、AuthScheme をPRIVATEKEY に設定し、次の値を設定します。
- User:認証に使用するユーザーアカウント。
- PrivateKey:プライベートキーを含む.pem ファイルへのパスなど、ユーザーに使用されるプライベートキー。
- PrivateKeyType:プライベートキーを含むキーストアの種類(PEMKEY_FILE、PFXFILE など)。
- PrivateKeyPassword:指定されたプライベートキーのパスワード。
その他の認証方法は、ヘルプドキュメントの「Snowflake への認証」セクションを参照してください。
これで、Snowflake のデータをPower BI に連携するための準備は完了です!いよいよPower BI からSnowflake のデータを取得していきます。
Snowflake テーブルをPower BI からクエリ
それでは、実際にPower BI からSnowflake のデータを取得してみましょう。
- Power BI Desktop を開き、「データ」->「データを取得」->「その他」->「CData Snowflake」を選択して接続を押します。次にサードパーティドライバーのプロンプトが出る場合には、そのまま続行します。
- CData PBI Snowflake を「Data Source Name」欄に入力します。データ接続モードを選択します:
インポート:データをプロジェクトにインポートする場合。オンデマンドで更新が可能。
DirectQuery:Snowflake のデータとリアルタイムで連携する場合。 - ナビゲーターダイアログで使用するテーブルを選択します。選択したら、「読み込み」ボタンをクリックしてデータを取得します。
- (オプション)データをそのまま読み込まず、「データの変換」を使ってデータをカスタマイズすることもできます。例えば、以下の操作が可能です。必要に応じて試してみてください。
- カラムのデータ型の変更
- カラムの削除
- カラムのグルーピング
Power BI は、コネクタが取得・検出したSnowflake のカラム毎のデータ型をそのまま使えます。データ変換を取得して、指定した条件でクエリを発行し、Snowflake からデータを取得します。
Snowflake のデータを分析・可視化
データをPower BI で取得したら、いよいよ可視化に活用できます!レポートビューで取得したSnowflake フィールドをドラッグ&ドロップして可視化を作成していきましょう。グラフの種類を可視化ペインから選択し、フィールドのカラムをドラッグして設定します。

「更新」をクリックすると、その時点でのリアルタイムデータをSnowflake から取得してレポートに反映させることができます。
これで、Snowflake のデータのPower BI での可視化ができました!あとは可視化を追加したり、フィルタリングや集計、データ変換などPower BI のパワフルな機能を活用して分析、レポーティング、ダッシュボード構築などさまざまな用途で利用できます。
Snowflake からPower BI へのデータ連携には、CData Power BI Connector をご利用ください
本記事で紹介したようにCData Power BI Connectors と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL、DB のデータをコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
CData Power BI Connector は日本のユーザー向けに、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。製品の使用方法、購入方法などについてご質問がありました、お気軽にお問い合わせください。
よくある質問(FAQ)
Q: SQL の知識がなくてもSnowflake のデータに連携できますか?
A: はい、CData Power BI Connectorを使用することで、SQL の知識がなくてもドラッグ&ドロップで簡単にSnowflake のデータを分析できます。
Q: どのようなデータソースに接続できますか?
A: Snowflakeを含む270種類以上のSaaS、データベース、クラウドサービスに接続可能です。
Q: リアルタイムでのデータ更新は可能ですか?
A: はい、DirectQuery機能を使用することで、リアルタイムでのデータ更新が可能です。