適用対象:✅ Microsoft Fabric の SQL 分析エンドポイントとウェアハウス
このチュートリアルは、データの取得からデータの使用まで、エンド ツー エンドのデータ ウェアハウス シナリオの段階的なチュートリアルです。 このチュートリアルを完了して、Microsoft Fabric のユーザー エクスペリエンス、さまざまなエクスペリエンスとその統合ポイント、および Microsoft Fabric のプロフェッショナルおよび市民開発者エクスペリエンスに関する基本的な理解を深めます。
Microsoft Fabric の多くの概念はデータと分析の専門家にはなじみがあるかもしれませんが、新しい環境でこれらの概念を適用するのは困難な場合があります。 このチュートリアルは、参照アーキテクチャ、機能の完全な一覧、または特定のベスト プラクティスの推奨事項を意図したものではありません。
データ ウェアハウスのエンド ツー エンドのシナリオ
このチュートリアルを開始する前に、次の手順に従います。
- Power BI オンライン アカウントにサインインするか、アカウントをお持ちでない場合は、無料試用版にサインアップします。
- テナントで Microsoft Fabric を有効にします。
このチュートリアルでは、架空の Wide World Importers 企業で Warehouse 開発者の役割を担います。 エンド ツー エンドのデータ ウェアハウス ソリューションを実装します。
- ワークスペースを作成します。
- ウェアハウスの作成。
- パイプラインを使用して、ソースからデータ ウェアハウスディメンション モデルにデータを取り込みます。
- ウェアハウスに T-SQL を使用してテーブルを作成します。
- Fabric ポータルで SQL クエリ エディターを使用して T-SQL を使用してデータを読み込みます。
- SQL クエリ エディターで T-SQL を使用してテーブルをクローンします。
- ストアド プロシージャを使用してデータを変換し、集計データセットを作成します。
- T-SQL を使用してタイム トラベルし、特定の時点に表示されたデータを確認します。
- データ ウェアハウスから結果を取得するためにビジュアル クエリ エディターを使用してクエリを作成します。
- ノートブックでデータを分析します。
- SQL クエリ エディターを使用して、クロスウェアハウス クエリを作成して実行します。
- DirectLake セマンティック モデルと Power BI レポートを作成し、所定の場所のデータを分析します。
- OneLake カタログからレポートを生成します。
- ワークスペースやその他の項目を削除して、チュートリアル リソースをクリーンアップします。
データ ウェアハウスのエンド ツー エンド アーキテクチャ
データ ソース - Microsoft Fabric を使用すると、Azure Data Services、他のクラウド プラットフォーム、オンプレミスのデータ ソースに簡単かつ迅速に接続できます。
インジェスト - Microsoft Fabric パイプラインの一部として 200 以上のネイティブ コネクタを使用し、データフローを使用したドラッグ アンド ドロップ データ変換を使用すると、組織に関する分析情報をすばやく構築できます。 ショートカットは、既存のデータをコピーまたは移動することなく接続する方法を提供する Microsoft Fabric の新機能です。 ショートカット機能の詳細については、このチュートリアルの後半で確認できます。
変換と保存 - Microsoft Fabric は Delta Lake 形式で標準化しています。つまり、Microsoft Fabric のすべてのエンジンは OneLake に保存された同じデータを読み取り、作業できます。データが重複することはありません。 このストレージを使用すると、組織のニーズに基づいたデータ ウェアハウスまたはデータ メッシュを構築できます。 変換の場合は、パイプライン/データフローでローコード エクスペリエンスまたはノーコード エクスペリエンスを選択するか、コード ファースト エクスペリエンスに T-SQL を使用できます。
消費 - 業界をリードするビジネス インテリジェンス ツールである Power BI を使用して、ウェアハウスからのデータをレポートおよび視覚化します。 各ウェアハウスには、必要に応じ、他のレポート ツールに接続したり、他のレポート ツールからデータを照会したりするための TDS エンドポイントが組み込まれています。 このチュートリアルでは、サンプル ウェアハウスにセマンティック モデルを作成し、わずか数ステップでスター スキーマのデータの視覚化を開始します。
サンプル データ
サンプル データには、 Wide World Importers (WWI) サンプル データベースを使用します。 データ ウェアハウスのエンドツーエンドのシナリオでは、Microsoft Fabric プラットフォームのスケールとパフォーマンスの機能を確認するのに十分なデータを生成しました。
ワイドワールドインポーター(WWI)は、サンフランシスコベイエリアに拠点を置く卸売ノベルティ商品輸入業者およびディストリビューターです。 WWI の顧客は、主に個人に再販する企業です。 WWI は、専門店、スーパーマーケット、コンピューティング ストア、観光名所店、個人など、米国全体の小売顧客にも販売しています。 WWIは、WWIの製品を宣伝するエージェントのネットワークを通じて他の卸売業者に販売しています。 会社のプロファイルと運用の詳細については、 Microsoft SQL の Wide World Importers サンプル データベースを参照してください。
通常は、トランザクション システム (または基幹業務アプリケーション) のデータをデータ レイクまたはデータ ウェアハウスのステージング領域に取り込みます。 ただし、このチュートリアルでは、WWI によって提供されるディメンション モデルを初期データ ソースとして使用します。 データ ウェアハウスにデータを取り込み、T-SQL を介して変換するためのソースとして使用します。
データ モデル
WWI ディメンション モデルには、スター スキーマに複数のファクト テーブルがあります。 このチュートリアルでは、 fact_sale テーブルとその関連 ディメンション に焦点を当てて、エンドツーエンドのデータ ウェアハウス シナリオを示します。
