ダッシュボード

ダッシュボードを使用して、データの視覚化を作成し、チームとレポートを共有できます。 AI/BI ダッシュボードでは、AI が支援する資料作成、強化された視覚化ライブラリ、および効率化された構成エクスペリエンスを備えているため、データを共有可能な分析情報に迅速に変換できます。 発行すると、ワークスペースにアクセスできない場合でも、Azure Databricks アカウントに登録されているユーザーとダッシュボードを共有できます。 「ダッシュボードを共有する」を参照してください。

AI/BI ダッシュボードには以下のコンポーネントがあります。

• データ: [データ] タブを使用すると、ユーザーはダッシュボードで使用するデータセットを定義できます。 UI または API を使用してデータセットを共有、インポート、またはエクスポートする場合、データセットはダッシュボードにバンドルされます。
• キャンバス: Canvas タブは、複数ページのレポートにまとめることができます。 ダッシュボード エディターは、視覚化、フィルター、テキスト、画像などのウィジェットを追加することで、ダッシュボードを構築および構成できます。

ダッシュボードの表示と整理

ワークスペース ブラウザーから、他の Azure Databricks オブジェクトと共にダッシュボードにアクセスできます。

• ワークスペース ブラウザーでダッシュボードを表示するには、サイドバーの [ワークスペース] をクリックします。 ダッシュボードは、既定で /Workspace/Users/<username> ディレクトリに保存されます。 ユーザーは、他の Azure Databricks オブジェクトと共に、ワークスペース ブラウザー内のフォルダーにダッシュボードを整理できます。 「ワークスペース ブラウザー」をご覧ください。

• ダッシュボードの一覧ページを表示するには、サイドバーの [ダッシュボード] をクリックします。

  既定では、ダッシュボードの一覧ページには、アクセスできるダッシュボードが新しい順に並べ替えられて表示されます。 検索バーにタイトルを入力して一覧をフィルター処理したり、期間内の最終更新日でフィルター処理したり、所有者でフィルター処理したりできます。

• ダッシュボードのタイトルをクリックして開きます。 ダッシュボードが以前に公開されている場合は、公開済みバージョンが開きます。 それ以外の場合は、下書きダッシュボードが開きます。

新しいダッシュボードを作成する

ダッシュボード リスト ページから新しいダッシュボードを作成するには、ページの右上隅近くにある [作成] をクリックします。

ダッシュボードを削除する

ダッシュボードを削除するには:

1. 下書きダッシュボードを開きます。
2. をクリックします。ダッシュボードの右上隅にある kebab メニュー。 次に、[ ごみ箱に移動] をクリックします。

ごみ箱フォルダーの内容は、30 日後に完全に自動削除されます。

ワークスペース フォルダー内の場所からダッシュボードを整理および削除することもできます。 「オブジェクトを削除する」を参照してください。

ダッシュボードで下書きと共同作業を行う

新しいダッシュボードが下書きとして開きます。 下書きダッシュボードに対する変更は自動的に保存されますが、発行済みバージョンが存在する場合は自動的には同期されません。 ダッシュボードの発行の詳細については、「ダッシュボードの 発行」を参照してください。

編集を破棄し、下書きを最近公開されたバージョンに復元するには、 をクリックします。ダッシュボードの右上隅にある kebab メニューをクリックし、[ 変更を破棄] をクリックします。

下書きで共同作業するには、ワークスペース内のユーザーと共有します。 アクセス権を持つユーザーは、自分の資格情報を使用してダッシュボードと対話します。 下書きダッシュボードをワークスペースの外部のユーザーと共有することはできません。 アクセス許可レベルの詳細については、「 AI/BI ダッシュボード ACLを参照してください。

データセットを定義する

[データ] タブを使用して、ダッシュボードの基になるデータセットを定義します。

データセットは、以下のいずれかとして定義できます。

• 1 つ以上のテーブルまたはビューに対する新しいクエリ。
• Unity カタログのテーブルまたはビュー。

クエリを追加するか、追加のテーブルまたはビューを選択することで、複数のデータセットを作成できます。 データセットの表示順序を調整するには、名前を目的の位置にドラッグ アンド ドロップします。

データセット エディターでクエリを書式設定するには、エディター内で右クリックし、[ドキュメントの書式設定] を選択します。 SQL クエリの書式設定方法をカスタマイズするには、「 カスタム形式の SQL ステートメント」を参照してください。

ダッシュボード データセットの作成と管理の詳細については、「ダッシュボード データセットの作成と管理」を参照してください。

キャンバスにページ、視覚化、テキスト、フィルターを追加する

[キャンバス] タブを使用して、ダッシュボードを構築します。 視覚化、テキスト、フィルター ウィジェットを各ページに追加できます。 複数のページを使用してコンテンツ プレゼンテーションを整理し、スクロールを最小限に抑え、ダッシュボードの読みやすさを向上させます。 各ページの下部にあるツール バーを使用して、視覚化、テキスト ボックス、フィルターなどのウィジェットを追加します。

複数ページのレポートを作成する

新しいダッシュボードは、 Untitled page という名前の 1 つのページから始まります。 ページの名前を編集するには、タイトルをダブルクリックし、テキスト フィールドに新しい名前を入力します。 名前付けの競合は、タイトルに番号を追加することで自動的に解決されます。 キャンバスには最大 15 ページまで含めることができます。

ページ上のコンテンツを表示するには、タイトルをクリックして選択します。

ページの追加と削除

新しいページを追加するには:

• キャンバス上の現在のページ タイトルの右側にある をクリックします。 既定では、新しいページの名前は Untitled page です。
• (省略可能)ページ タイトルをダブルクリックし、新しい名前を入力してページの名前を変更します。

ページを削除するには:

• をクリックします。ページ タイトルの右側にある kebab メニュー。
• [削除 ] をクリックして ページを削除します。

ページを複製する

ページを複製するには:

1. ページ タイトルをクリックして選択します。
2. タイトルの をクリックし、[クローン] をクリックします。

新しいページは、すべてのウィジェットを含む元のページの正確なコピーです。 基になるデータセットは変更されません。

視覚化

キャンバス上のページに視覚化ウィジェットを追加して、視覚化を作成します。 サポートされている視覚化には、エリア、バー、ボックス、コンボ、カウンター、じょうご、ヒートマップ、ヒストグラム、線、円、ピボット、サンキー、散布図、テーブル グラフの種類が含まれます。 使用可能な視覚化の種類と構成値の例の完全な一覧については、「ダッシュボードの視覚化の種類」を参照してください。

視覚化を作成するには、次のいずれかの方法を使用します。

• AI 支援の視覚化: 自然言語で表示するグラフについて説明し、Databricks Assistant でグラフを生成できるようにします。 作成後、生成されたグラフは、構成パネルを使って変更できます。 アシスタントを使ってテーブルやピボット テーブル グラフの種類を作成することはできません。
• 構成パネルを使う: 視覚化構成でデータセットを直接変更することなく、追加の集計またはタイム ビンを適用します。 データセット、X 軸の値、Y 軸の値、色を選択できます。

グラフにカスタム書式を適用する方法の詳細については、「ダッシュボードの視覚化」を参照してください。 テーブルの視覚化でデータの表示を制御する方法については、「テーブル オプション」を参照してください。

予測を生成する

AI 予測 (パブリック プレビュー) を使用して予測予測を折れ線グラフに適用し、将来の傾向とパターンを視覚化します。 折れ線グラフには、x 軸にテンポラル日付フィールド、y 軸に 1 つの数値フィールドが必要です。

AI 予測を使用してグラフを作成するには:

• 折れ線グラフを選択した状態で、視覚化エディターの [+] セクションで [] をクリックします。
• 表示されるダイアログで、「AI予測を使用して複製」をクリックしてください。 予測が適用された新しい折れ線グラフが作成されます。

予測を生成する関数の詳細については、 ai_forecast 関数を参照してください。

ビジュアライゼーションのトラブルシューティング

データセットを編集すると、以前に構成された視覚化でエラー メッセージが表示される可能性があります。 これは、データセット フィールドが削除または名前変更されたときに発生する可能性があります。 視覚化にエラーが表示される場合は、次の操作を試してください。

• ダッシュボードを更新します。
• 視覚化ウィジェット [エラー の表示] をクリックすると、データセット内の問題を特定するのに役立つ詳細なエラー メッセージが表示されます。
• 視覚化に関連付けられたデータセットの生成に使用される SQL を確認します。
• データセットを参照する壊れたフィルターをすべて削除します。
• データセットを使用する他の視覚エフェクトを削除します。

テキスト ウィジェット

Markdown は、プレーン テキスト エディターでテキストを書式設定するためのマークアップ言語です。 テキスト ウィジェットで Markdown を使って、テキストの書式設定、リンクの挿入、ダッシュボードへの画像の追加を行うことができます。 基本的なマークダウン構文の詳細については、 Markdown ガイドを参照してください。

テキスト ウィジェットに画像を追加する

イメージを追加するには、次の Markdown 構文を使用します。

![Description](path-or-URL-to-image)

この構文には、感嘆符 (!)、中括弧 ([ ]) に囲まれた説明テキスト、および括弧 (( )) の画像パスまたはURLが含まれます。 ボリューム パス、base64 でエンコードされた文字列、またはパブリックにホストされている URL を使用して、テキスト ウィジェットに画像を表示できます。 画像のサイズを変更するには、ウィジェットのサイズを調整します。

イメージ ソースを指定するには、次のいずれかの方法を使用します。

ボリューム パスを使用する

プレースホルダーを Azure Databricks インスタンス名とボリューム内のイメージへのパスに置き換えて、次の形式を使用します。

https://<databricks-instance>/ajax-api/2.0/fs/files/<Volumes/path/to/image>

インスタンス名は、Azure Databricks デプロイにログインするときに表示される URL の最初の部分にあります。 一部のデプロイにはワークスペース ID が含まれます。 パスの作成時にワークスペース ID を含めないでください。 詳細については、「 ワークスペース インスタンス名、URL、ID」を参照してください。

ボリューム パスを検索するには:

1. [サイドバーでカタログを開き、カタログ エクスプローラーを開きます。
2. スキーマ ブラウザーで画像ファイルをクリックします。
3. をクリックします。ファイル名の横にある [Kebab] メニューをクリックし、[パスのコピー] をクリックします。

ボリュームにデータを格納する方法の詳細については、「 Unity カタログ ボリュームとは」 を参照してください。

ローカル ファイルを使用する

ローカル ファイルを使用するには、まず base64 文字列としてエンコードします。 次に、次の Markdown 構文を使用します。

![description](data:image/webp;base64,<base64-encoded-string>)

パブリックにホストされているイメージを使用する

パブリックにホストされているイメージの場合は、イメージを指すパブリック URL を挿入します。

![description](URL)

サンプル テキストを、表示する画像の説明と URL に置き換えます。 たとえば、次のマークダウンでは、Databricks ロゴの画像が挿入されます: ![The Databricks Logo](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/63/Databricks_Logo.png)。

クロスフィルター処理を適用する

ダッシュボードを調べるときに、さらに調査する必要がある特定の傾向や値に気付く場合があります。 クロスフィルターを使用すると、ビューアーは視覚エフェクトと直接やり取りすることで、ダッシュボード データをフィルター処理できます。 これは、既存のフィルターがキャプチャしない可能性があるデータを探索するのに役立ち、フィルター コントロールを手動で編集せずにパターン、外れ値、または特定のセグメントを探索するのに役立ちます。

クロスフィルター処理を使用すると、次のことができます。

• 1 つ以上のグラフの値を選択して、特定のデータ セグメントに焦点を当てます。
• 集約値をクリックして階層データを深く掘り下げてください。 たとえば、棒グラフで年をクリックすると、その年ごとに他の視覚エフェクトがフィルター処理されます。 次に、1 か月または 1 週間をクリックして範囲の絞り込みを続けます。

クロスフィルター処理は、同じデータセットを使用するサポートされている視覚化に自動的に適用されます。

次のグラフの種類では、クロスフィルター処理がサポートされています。

• 棒グラフ
• 箱ひげ図
• ヒートマップ
• ヒストグラム
• パイ
• 散布図
• ポイント マップ

グラフ要素を選択してフィルターを適用すると、同じデータセットに基づく他のすべての視覚化が、フィルター処理されたデータを反映するように自動的に更新されます。

関連する視覚化をフィルタする

クロスフィルター処理を使用してデータを探索するには:

1. 棒グラフの棒やヒートマップ内のセルなど、視覚エフェクト内のデータ ポイントをクリックします。
2. ダッシュボードは、選択した値に基づいてフィルターを適用します。

同じデータセットを共有する他のすべての視覚化は、それに応じて更新されます。

ドリルスルーを使用してデータをフィルタリングする

ドリルスルーを使用すると、レポートを構成して、閲覧者が特定のデータ セグメントをクリックして、選択によってフィルター処理されたターゲット ページを開くことができます。 ターゲット ページでは、ソース視覚化と同じデータセットに基づくフィルターを使用する必要があります。 ターゲット ページが開くと、フィルターによってソース視覚化から選択したセグメントが自動的に設定されます。

次のグラフの種類では、ドリルスルーがサポートされています。

• 棒グラフ
• 箱ひげ図
• ヒートマップ
• ヒストグラム
• パイ
• 散布図
• ポイント マップ

サポートされているドリルスルーの選択の種類とフィルターの種類

ソース グラフには、適用されたフィルターのデータ型と一致するデータ型が含まれている必要があります。 たとえば、数値データには数値フィルターが必要です。

次の表は、互換性のある選択の種類とフィルターの種類の概要を示しています。

次のドリルスルーケースはまだサポートされていません。

• 複数のカテゴリ別次元を持つ複数選択機能。
• 複数の定量ディメンションを使用した複数選択。
• 複数の日付ビンに分類されたテンポラル値を用いた複数選択。

ドリルスルーを使用する

ダッシュボード作成者としてドリルスルーを設定するには:

1. 次のスニペットを使用して、視覚化例のデータセットを作成します。 データセットに「すべての乗車」と名前を付けます。

   SELECT
     DATE(tpep_pickup_datetime) AS trip_date,
     HOUR(tpep_pickup_datetime) AS pickup_hour,
     COUNT(*) AS trip_count,
     ROUND(AVG(trip_distance), 2) AS avg_distance,
     ROUND(AVG(fare_amount), 2) AS avg_fare
   FROM samples.nyctaxi.trips
   GROUP BY trip_date, pickup_hour
   ORDER BY trip_date;
   
   

2. キャンバスで、既定のページに [ 概要] という名前を付けます。

3. 次の構成で視覚化を作成します。

   • データセット: すべてのトリップ
   • 視覚化: バー
   • X 軸: DAILY(trip_date)
   • Y 軸: SUM(avg_fare)

4. 新しいページを作成し、 詳細という名前を付けます。

5. [ をクリックします。フィルターを作成し、ページの上部に配置します。

6. タイトルを 乗車日に変更します。

7. 構成パネルを使用して、次の値を設定します。

   • フィルター: 日付範囲ピッカー
   • フィールド: すべての旅行.trip_date

8. 次の構成で視覚エフェクトを作成します。

   • データセット: すべてのトリップ
   • 視覚化: テーブル
   • 列: [すべて表示/非表示] を選択する

ダッシュボード ビューアーとしてターゲット ページにドリルスルーするには:

1. ソース グラフ内のデータのセグメントを右クリックします。
2. ドリルダウン をクリックし、訪問したいページ名をクリックします。

フィルターを使用する

フィルターは、グローバル レベル、ページ レベル、ウィジェット レベルで適用できます。 ダッシュボード ビューアーは、他の BI ツールのスライサーと同様に、結果を絞り込み、視覚化のデータを絞り込むのに役立ちます。 1 つ以上のデータセット列 (フィールドとも呼ばれます) またはデータセットを作成している SQL クエリで定義されたパラメーターに基づいて値をフィルター処理するように構成できます。 ダッシュボードで視覚化のフィルターを構成する方法については、「ダッシュボード フィルターを使用する」を参照してください。

ウィジェットをコピーする

キーボード ショートカットを使用して、選択したウィジェットをコピーし、キャンバスに貼り付けます。 Command-C (Mac) または Ctrl-C (Windows/Linux) を使用してコピーし、Command-V (Mac) または Ctrl-V (Windows/Linux) を使用して貼り付けます。 新しいウィジェットを作成した後、他のウィジェットと同様に編集できます。

下書きダッシュボード キャンバスにウィジェットを複製するには、次の手順を完了します。

1. ウィジェットを右クリックします。
2. クローンをクリックします。

ウィジェットの複製が元のウィジェットの下に表示されます。

ウィジェットを削除する

ウィジェットを選択し、キーボードの Delete キーを押してウィジェットを削除します。 または、ウィジェットを右クリックします。 その後、 [削除] をクリックします。

結果のダウンロード

データセットを CSV、TSV、または Excel ファイルとしてダウンロードできます。 キャンバス上の視覚エフェクトを PNG ファイルとしてダウンロードできます。

• [キャンバス] タブからダウンロード オプションを開くには、をクリックします。ウィジェットの右上隅にある kebab メニュー。
• [データ] タブからダウンロード オプションを開くには、をクリックします。データセットの右側にある kebab メニュー。

CSV および TSV 形式では最大約 1 GB の結果データを、Excel ファイルには最大 100,000 行をダウンロードできます。 最終的なファイル ダウンロードよりも前の手順に 1 GB の制限が適用されるため、最終的なファイル ダウンロード サイズは 1 GB よりも多少増減する場合があります。

発行済みダッシュボードを PDF としてダウンロードする方法については、「公開済みダッシュボードをダウンロードする」を参照してください。

ダッシュボードの公開

ダッシュボードを発行すると、現在の下書きのクリーン コピーが作成されます。 公開元のコンピューティング資格情報は、公開されたダッシュボードに埋め込まれ、更新を開始するユーザーまたはサービスに関係なく、以降のすべての更新を処理するために使用されます。 ダッシュボードを公開するには、少なくとも CAN EDIT アクセス許可が必要です。

発行後、下書きに変更を加えた場合でも、発行されたバージョンは、再度発行されるまで変更されません。 公開されたコピーに影響を与えることなく、下書きバージョンを変更および改善できます。 アクセス権を持つ登録済みユーザーは発行済みのバージョンを表示でき、存在する場合はサブスクライバーに引き続き電子メールで送信されます。 ダッシュボードのアクセスの管理ついて詳しくは、「ダッシュボードを共有する」を参照してください。

公開されたダッシュボードはバージョン管理されないため、バージョンの管理には使わないでください。 下書きダッシュボードは、最後に発行されたバージョンに戻すことができます。 ダッシュボードで下書きと共同作業を参照してください。

発行する場合は、次のいずれかのオプションを選択します。

• 資格情報を埋め込む (既定): 閲覧者は、発行元のデータアクセス許可を使用してクエリを実行します。 これにより、基になるデータに直接アクセスできない場合でも、ユーザーはダッシュボードを表示できます。 これにより、データへの直接アクセスが許可されていないユーザーにデータが公開される可能性があります。 既定のオプションです。
• 資格情報を埋め込まない: ビューアーは、独自の資格情報を使用してクエリを実行します。 データのアクセス許可によって、表示できる内容が決まります。結果を表示するには、基になるデータにアクセスできる必要があります。 ダッシュボードのワークスペースにアクセスできるユーザーの場合、ダッシュボードの発行元のコンピューティング資格情報を使用して更新が処理されます。 ワークスペースにアクセスできないユーザーには、ダッシュボード クエリを実行するコンピューティングにアクセスしたり、表示されたデータを表示したりするために必要なアクセス許可がありません。

選択する設定に関する推奨事項については、「公開済みダッシュボードを共有する」を参照してください。

ダッシュボードを公開するには、次の手順を実行します。

1. ダッシュボードを開きます。 ダッシュボードが以前に公開されている場合は、公開済みバージョンが開きます。 必要に応じて、ページの上部にあるスイッチャーを使用して、現在の下書きバージョンを確認します。
2. [公開] をクリックします。 [公開] ダイアログが表示されます。
3. 公開済みダッシュボードに対して使用する資格情報を選択します。 資格情報を埋め込むかどうかを選択できます。
4. [公開] をクリックします。 ダッシュボードを初めて公開する場合は、[共有] ダイアログが開き、公開済みダッシュボードを共有するように求められます。 共有の詳細と推奨事項については、「ダッシュボードの共有」を参照してください。

公開済みダッシュボードにアクセスするには、ダッシュボードの上部付近にあるドロップダウン メニューの [公開済み] をクリックします。

サービス プリンシパルを使用してダッシュボードを発行および共有する

REST API を使用し、サービス プリンシパルに関連付けられた埋め込み資格情報を使用してダッシュボードを発行および共有します。 サービス プリンシパルのトークンを使用して API 呼び出しを実行すると、ユーザーはサービス プリンシパルのアクセス許可に基づいてデータにアクセスします。 これにより、直接データまたはコンピューティングのアクセス許可を持たないユーザーは、ダッシュボードを表示してクエリを実行できます。 ユーザーは Databricks アカウントに登録する必要があります。 REST API を使用してダッシュボードを管理する方法の詳細については、REST API リファレンスの「Lakeview」を参照してください。

公開済みダッシュボードをダウンロードする

公開されたダッシュボードが読み込まれたら、次の手順を使用して PDF としてダウンロードします:

• ダッシュボードの右上隅付近にある をクリックします。
• 「PDF 形式でダウンロード」をクリックします。

ダッシュボードから Genie スペースを有効にする

ダッシュボードを作成すると、Databricks によって Genie 空間が自動的に作成されます。 Genie スペースはノー コード インターフェイスであり、ビジネス ユーザーは自然言語を使用してセルフサービス データ分析を実行できます。 この Genie スペースは、スペースをプレビューするために使用できる下書きとして開始されます。 下書きの Genie 領域は、データセットと視覚化を追加および削除する際に、下書きダッシュボードと同期したままです。

ダッシュボードを発行する場合は、関連付けられている下書き Genie スペースを発行するか、既存の Genie スペースにリンクします。 ダッシュボードに関連付けられている Genie スペースを公開すると、閲覧者は別の方法でダッシュボード データを探索できます。 ダッシュボードで利用できる情報のみに基づいて分析情報を得るのではなく、より詳細な分析のために独自の質問をすることでデータに関与します。 「AI/BI Genie 空間とは」を参照してください。

Genie スペースを公開すると、公開されたダッシュボードに [Genie に質問 ] ボタンが追加されます。 ダッシュボードの閲覧者がそのボタンをクリックすると、ダッシュボードにチャット インターフェイスが開き、ユーザーにデータに関する質問を求められます。

関連する Genie スペースを公開するには:

1. [公開] をクリックします。
2. [ Genie を有効にする] トグルは既定でオンになっています。 トグルをクリックしてオンにします。
3. (省略可能)既存の Genie スペースをリンクするには、[既存の Genie スペースをリンクする] ラジオ ボタン を選択し、関連する URL を貼り付けます。 このオプションが選択されていない場合、Databricks はダッシュボードに基づいて新しい Genie 空間を自動的に生成します。
4. [Publish ダイアログでPublish をクリックします。

新しいウィンドウで公開された Genie スペースを開くには:

1. をクリックします。チャット ウィンドウの右上隅にある kebab メニュー
2. [Genie Space を開く] をクリックします。

下書きの Genie スペースをプレビューするには、次のようにします。

1. をクリックします。ダッシュボードの右上隅にある kebab メニュー。
2. [下書きの Genie スペースを開く] をクリックします。

特定のグラフについて Genie に質問する

特定のダッシュボード グラフについて Genie に質問するには:

1. Genie 対応の公開済みダッシュボードから、[Genie に質問する] をクリックします。
2. ダッシュボード グラフをクリックして選択します。 Genie は、選択したグラフのタイトルをチャット ウィンドウに表示します。
3. 選択したグラフで表されるデータについて質問します。

リンクされた Genie スペースのアクセス許可

関連付けられている Genie スペースに対するアクセス許可は、ダッシュボード上に配置されているものを反映しますが、アクセス権はワークスペース アクセス権を持つユーザーに限定されます。 ダッシュボードが埋め込み資格情報で共有されている場合でも、ワークスペース アクセス権を持つユーザーのみが Genie 空間と対話できます。

ビューアーは、Genie 領域の電力を供給するために必要なコンピューティングとデータにアクセスするために、独自の資格情報を使用します。 これらには、Genie スペースで使用されるテーブルに対する SELECT アクセス許可が少なくとも必要です。

ダッシュボードを共有する

アカウント内のすべてのユーザーとダッシュボードを安全に共有できます。 ワークスペースに割り当てられたユーザーの場合は、他のワークスペース オブジェクトと同様に、アクセス権を付与し、さまざまなアクセス許可レベルを設定できます。 ワークスペースに割り当てられないユーザーの場合は、アカウントレベルでダッシュボードを共有し、登録ユーザーがダッシュボードを表示して実行できるようにします。

管理者がアカウント レベルで共有するためのアカウントを設定する方法の詳細については、 AI/BI 管理ガイドを参照してください。 アカウントレベルとワークスペースレベルでダッシュボードを共有する方法の詳細は、「ダッシュボードの共有」を参照してください。

Web サイトとアプリケーションにダッシュボードを埋め込む

iframe を使用して、公開されたダッシュボードを外部の Web サイトやアプリケーションに埋め込みができます。 ダッシュボードの 埋め込みを参照してください。

ダッシュボードを埋め込むことができる外部サイトを管理するワークスペース管理者の場合では、「 管理ダッシュボードの埋め込み」を参照してください。

スケジュールとサブスクリプション

スケジュールされた更新を設定して、ダッシュボードのキャッシュを自動的に更新し、必要に応じて、スケジュールをサブスクライブしているユーザーに最新のダッシュボードの PDF を含む電子メールを送信できます。 少なくとも CAN EDIT 権限を持つユーザーは、公開されたダッシュボードの埋め込み認証情報を定期的に実行するように、スケジュールを作成できます。 各ダッシュボードには、最大 10 個のスケジュールを設定できます。

「スケジュールされたダッシュボードの更新とサブスクリプションの管理」を参照してください。

Lakeflow ジョブを使用して更新をスケジュールする

既存の発行済みダッシュボードを定期的に更新するようにタスクを構成できます。 Lakeflow ジョブを使用したワークフローの調整の詳細については、「 Lakeflow ジョブ」を参照してください。 ダッシュボード タスクを構成する方法については、ジョブ のダッシュボード タスクを参照してください。

ダッシュボードのエクスポート、インポート、または置換

ダッシュボードをファイルとしてエクスポートおよびインポートして、さまざまなワークスペース間で編集可能なダッシュボードを共有しやすくできます。 ダッシュボードを別のワークスペースに転送するには、ファイルとしてエクスポートしてから、新しいワークスペースにインポートします。 ダッシュボード ファイルをその場で置き換えることもできます。 つまり、ダッシュボード ファイルを直接編集した場合、そのファイルを元のワークスペースにアップロードして、既存の共有設定を維持しながら、既存のファイルを上書きすることができます。

次のセクションでは、UI でダッシュボードをエクスポートおよびインポートする方法について説明します。 Databricks API を使用して、プログラムによってダッシュボードをインポートおよびエクスポートすることもできます。 POST /api/2.0/workspace/import を参照してください。

ダッシュボード ファイルをエクスポートする

• 下書きダッシュボードで、 をクリックします。画面の右上隅にある kebab メニューをクリックし、[ダッシュボードの エクスポート] をクリックします。
• [ダッシュボードのエクスポート] ダイアログを使用して、アクションを確定するかキャンセルします。 エクスポートが成功すると、 .lvdash.json ファイルが Web ブラウザーの既定のダウンロード ディレクトリに保存されます。

ダッシュボード ファイルをインポートする

• ダッシュボード リスト ページで、> [ファイルからダッシュボードをインポート] をクリックします。
• [ファイルの選択] をクリックしてローカル ファイル ダイアログを開き、インポートする .lvdash.json ファイルを選択します。
• [Import dashboard]\(ダッシュボードのインポート\) をクリックして、ダッシュボードを確認して作成します。

インポートされたダッシュボードは、ユーザー フォルダーに保存されます。 同じ名前のインポートされたダッシュボードが既にその場所にある場合は、かっこ内に囲まれた数値が追加されて一意の名前が作成され、競合は自動的に解決されます。

ファイルからダッシュボードを置換する

• 下書きダッシュボードで、 をクリックします。画面の右上隅にある kebab メニューをクリックし、[ダッシュボードの 置換] をクリックします。
• [ファイルの選択] をクリックしてファイル ダイアログを開き、インポートする .lvdash.json ファイルを選択します。
• [上書き] をクリックして、既存のダッシュボードを上書きします。

ダッシュボード ファイルを編集する

ダッシュボードのエクスポート後に取得したシリアル化された lvdash.json ファイルには、クエリ構文とウィジェットの完全な設定が含まれます。 自動生成されたページやウィジェットの name 値の編集など、場合によっては、このファイルを直接編集できると便利です。

自動生成された値ページとウィジェット ID の値を編集するには:

1. 下書きダッシュボードをエクスポートし、テキスト エディターで .lvdash.json ファイルを開きます。
2. ページとウィジェットに関連付けられている name 値を編集します。 ファイルを保存します。
3. ファイルをワークスペースにインポートし、再発行します。

ダッシュボードのバージョンを管理するためのベスト プラクティス

ダッシュボードのソース管理が パブリック プレビューになりました。 ワークスペース管理者は、[ プレビュー] ページからパブリック プレビューへのワークスペース アクセスを制御できます。 既定では、 Git フォルダー プレビューのサポート ダッシュボード は [オン] です。 ソース管理ダッシュボードを参照してください。

パブリック プレビューを有効にできない場合、推奨されるワークフローは次のとおりです。

1. ダッシュボードを JSON ファイルとしてエクスポートします。 ファイル形式は lvdash.json です。
2. そのファイルを Git などのバージョン管理システムに追加します。
3. ファイルを編集します。 テキスト ファイル内の値を直接編集するか、ワークスペースにアップロードして UI に変更を加えることができます。
4. 新しいファイルを保存します。 UI に変更を加えた場合は、新しいファイルをエクスポートします。 バージョン管理システムを使用して、ダッシュボードの変更とバージョンを追跡します。
5. 既存のダッシュボードを更新します。 既存の下書きダッシュボードから:
   1. をクリックします。右上隅にある [kebab] メニューをクリックし、[ダッシュボードの置換] をクリックします。
   2. [ファイルからダッシュボードを置換] ダイアログで [ファイルの選択] をクリックします。 次に、[上書き] をクリックします。

プログラムによるダッシュボードの管理

Azure Databricks REST API を使用してダッシュボードを管理する方法を示すチュートリアルについては、「Azure Databricks API を使用してダッシュボードを管理する」を参照してください。 付属のチュートリアルでは、従来のダッシュボードを Lakeview ダッシュボードに変換する方法と、それらを作成、管理、共有する方法について説明します。

Databricks アセット バンドルを使用して AI/BI ダッシュボードを管理する方法については、ダッシュボードの 参照してください。 ダッシュボードを定義するバンドルの例については、 バンドルの例の GitHub リポジトリを参照してください。

Databricks には Terraform プロバイダーも用意されています。 Databricks Terraform のドキュメントを参照してください。

次は何ですか

• チームとダッシュボードを共有する: アクセスを制御し、ダッシュボードコラボレーションのアクセス許可レベルを設定します。 「ダッシュボードを共有する」を参照してください。
• 自動更新をスケジュールする: 公開されたダッシュボードの自動更新スケジュールと電子メール サブスクリプションを設定します。 「スケジュールされたダッシュボードの更新とサブスクリプションの管理」を参照してください。
• ダッシュボードのデータセットを作成する: ダッシュボードの視覚化を行うデータ ソースを構築して管理します。 「ダッシュボード データセットの作成と管理」を参照してください。
• アプリケーションにダッシュボードを埋め込む: 「ダッシュボードを埋め込む」を参照してください。
• ダッシュボード ワークフローを自動化する: Lakeflow ジョブを使用して、ダッシュボードの更新をスケジュールおよび調整します。 ジョブのダッシュボード タスクを参照してください。