経典型タスク フローを使用すると、レコードの更新、注釈の追加、他のシステムでアクションをトリガーするワークフローの作成などのエンドユーザーアクションを自動化できます。 変換タスク フローを使用すると、次のような自動化されたシナリオが可能になります。
- データの追加: データベース内のテーブルにデータのレコードを追加し、レポートに反映されていることを確認します。 たとえば、新しい顧客レコードを追加します。
- データの編集: データベース内のテーブル内のデータの既存のレコードを編集し、レポートに反映されていることを確認します。 たとえば、状態フィールドまたは注釈を更新します。
- データの削除: データベース内のテーブルからデータの既存のレコードを削除し、レポートから削除されたデータを確認します。 たとえば、不要になった顧客レコードを削除します。
- 外部 API を呼び出す: ネットワーク要求を介してアクセスできる API 要求を行います。 たとえば、基になるデータまたはエンド ユーザーの入力を更新したり、別のシステムでアクションを実行したりするパブリック API の REST エンドポイントに対して要求を行います。
変換タスク フローは、 Fabric のユーザー データ関数 を使用して、基になる Fabric データ ソースで関数を呼び出すことによって機能します。
次の例は、営業案件を示す Power BI レポートを Teams に要求を投稿するワークフローに接続するトランスリティカル タスク フローを示しています。 この例では、ユーザーがテーブルをフィルター処理して、時間枠が限られているリスクの高い大量の営業案件のみを表示していることがわかります。 ユーザーは、これらの営業案件に対して 10% 割引を要求し、コメント フィールドで要求を正当化します。 [ 割引の要求 ] ボタンを選択すると、テーブルとテキスト フィールドからの入力がユーザー データ関数に渡されます。 この関数は、要求を承認または拒否できるように、詳細を含むメッセージを Teams に投稿します。
作業を開始する準備はできましたか?
エンド ツー エンドのチュートリアルに従って最初のトランスlytical タスク フローを構築する場合は、「 チュートリアル: トランスlytical タスク フローを作成する」を参照してください。 このチュートリアルでは、SQL データベースの作成、ユーザー データ関数の記述、データ関数ボタンを使用した Power BI レポートへの関数の接続について説明します。
Power BI レポートに接続するユーザー データ関数が既にある場合は、「Power BI でデータ関数ボタンを作成する」を参照してください。
注
現在、トランスリティカルタスクフロー機能は一般公開プレビュー中です。
データの書き戻し
変換タスク フローを使用すると、エンド ユーザーが Power BI レポート内から Fabric データベースのデータを更新、追加、または削除できるように、データの書き戻しを有効にすることができます。 Fabric のユーザー データ関数を使用すると、レポートから渡されたフィルター コンテキストに基づいて、データのレコードをプログラムで更新、追加、または削除できます。
たとえば、次の Power BI レポートを使用すると、レポートから離れることなく、テーブルに表示される割引値を変更できます。 テキスト スライサーに新しい値を入力し 、[割引の送信] を選択すると、Fabric ユーザー データ関数によって、適用されたフィルターに一致するデータ ソース レコードが自動的に更新されます。
データ ライトバック シナリオの場合、ユーザー データ関数には、次の Fabric データ ソースのネイティブ接続管理があります。
- Fabric SQL データベース
- ファブリック ウェアハウス
- ファブリック レイクハウス (ファイル用)
ほとんどのライトバック シナリオでは、基になるデータ ソースとして SQL データベースを使用することをお勧めします。 SQL データベースは、レポート シナリオで必要な読み取り/書き込み操作が多く、適切に動作します。 SQL データベースを使用するには、テナント管理者が管理 ポータルのテナント設定を使用して Fabric で SQL データベースを有効にする必要があります。
ユーザーデータ関数の作業例については、トランズリティカル タスクフローの例をご覧ください。
カスタム自動化
また、変換タスク フローでは、多くのタスクを自動化したり、外部 API を使用して他のシステムでアクションを実行したりすることもできます。
たとえば、次の Power BI レポートを使用すると、Azure OpenAI Responses API を使用して、テーブルに表示されるインフルエンサーに合わせた AI 提案を生成できます。 インフルエンサーを選択し、[ GENERATE AI Suggestion]\(AI 提案の生成\) を選択すると、Fabric ユーザー データ関数は、完全にカスタマイズ可能なプロンプトに基づいて Azure OpenAI 応答を提供します。
ユーザーデータ関数の作業例については、トランズリティカル タスクフローの例をご覧ください。
必要なプレビュー機能
現在、Translytical タスク フローはパブリック プレビュー中であり、他のプレビュー機能に依存しています。 環境内で必要なすべての機能が有効になっていることを確認します。
Power BI の機能
Power BI では、トランスリティカル タスク フローとテキスト、リスト、またはボタン スライサーを有効にする必要があります。
Power BI でプレビュー機能を有効にするには、次の手順に従います。
最新バージョンの Power BI Desktop を開きます。
ファイル>オプションと設定>オプション>プレビュー機能に移動します。
次の機能を選択します。
- タスク フローの変換
- フリーフォーム入力を必要とするシナリオのテキスト スライサー ビジュアル。
- ボタンスライサービジュアルまたはリストスライサービジュアルは、スライサーの選択を必要とするシナリオに使用します。
Fabric の機能
変換タスク フローは、 Fabric のユーザー データ関数 を使用して、基になる Fabric データ ソースで関数を呼び出すことによって機能します。
次の手順では、テナント管理者アクセスが必要です。
- 管理者アカウントを使用して Microsoft Fabric にサインインします。
- [設定] アイコンを選択し、[管理ポータル] を選択します。
- テナント設定 を選択します。
- ユーザー データ関数 (プレビュー) 項目を見つけて展開します。
- 切り替えを選択して、機能を [有効] に切り替えます。
この変更がテナント全体で有効になるには、数時間かかる場合があります。
制限事項
現在、トランスリティカル タスク フローには、次の制限事項が適用されます。
- 新しいプレビュー スライサー (ボタン スライサー、リスト スライサー、テキスト スライサー) のみが、関数パラメーターの入力コントロールとして自動的に認識されます。 古いスライサーを使用する必要がある場合は、それらの入力を参照するデータ分析式 (DAX) メジャーを作成する必要があります。
- PBIR (Power BI 拡張レポート) 形式と PBIP (Power BI プロジェクト) 形式はサポートされていません。
- Power BI 埋め込みはサポートされていません。
次のサービス制限は、トランスリティカルタスクフローにも影響を与える可能性があります。
次のステップ
エンド ツー エンドのチュートリアルに従って最初のトランスlytical タスク フローを構築する場合は、「 チュートリアル: トランスlytical タスク フローを作成する」を参照してください。 このチュートリアルでは、SQL データベースの作成、ユーザー データ関数の記述、データ関数ボタンを使用した Power BI レポートへの関数の接続について説明します。
Power BI レポートに接続するユーザー データ関数が既にある場合は、「Power BI でデータ関数ボタンを作成する」を参照してください。