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データフローとセルフサービスのデータ準備の概要

データの量は増え続けるので、データを整った形式のアクションにつながる情報に変換することが課題です。 分析の準備ができているデータをビジュアル、レポート、ダッシュボードに入力して、大量のデータをすばやく実用的な分析情報に変換できるようにする必要があります。 Power BI のビッグ データに対するセルフサービスのデータ準備を使うと、わずかな操作でデータを Power BI の分析情報にできます。

Microsoft Common Data Model のデータ フローの図。

ヒント

企業向けのオールインワン分析ソリューションである Microsoft Fabric のデータ ファクトリで Dataflow Gen2 を試すこともできます。 Microsoft Fabric は、データ移動からデータ サイエンス、リアルタイム分析、ビジネス インテリジェンス、レポートまで、あらゆるものをカバーしています。 無料で新しい試用版を開始する方法について説明します。

データフローは、次のシナリオをサポートするように設計されています。

  • 多くのセマンティック モデルとレポートが Power BI 内で共有できる再利用可能な変換ロジックを作成します。 データフローにより、基になるデータ要素の再利用性が促進され、クラウドまたはオンプレミスのデータ ソースとの個別の接続を作成する必要がなくなります。

  • 独自の Azure Data Lake Gen 2 ストレージにデータを保持し、Power BI の外部にある他の Azure サービスに公開できるようにします。

  • 業界標準の定義を使用して生データからキュレーションされた単一の信頼できるソースを作成します。この定義は、Power Platform の他のサービスや製品と連携できます。 下層にあるデータ ソースにアナリストがアクセスする必要をなくすことで、理解を促します。

  • データフローでレポート作成者にデータを公開することで、基になるデータ ソースのセキュリティを強化します。 この方法により、基になるデータ ソースへのアクセスを制限できるため、ソース システムの負荷が軽減され、管理者はデータ更新操作をより細かく制御できます。

  • 大量のデータを処理して ETL を大規模に実行する場合、Power BI Premium を使用したデータフローはより効率的に拡張され、柔軟性が向上します。 データフローにより、さまざまなクラウドおよびオンプレミスのソースがサポートされます。

データフローに Power BI Desktop と Power BI サービスを使って、Common Data Model を使ったセマンティック モデル、レポート、ダッシュボード、アプリを作成できます。 これらのリソースから、ビジネス アクティビティに関する深い分析情報を得ることができます。 セマンティック モデルと同様に、データフローの更新スケジュールは、データフローを作成したワークスペースから直接管理されます。

Note

データフローは、米国政府機関向け DoD のすべての顧客に対して Power BI サービスで利用できない場合があります。 使用可能な機能と使用できない機能の詳細については、 米国政府機関のお客様向けの Power BI 機能の可用性に関する記事を参照してください。

関連するコンテンツ

この記事では、Power BI でのビッグ データ用のセルフサービスのデータ準備の概要と、それを使用するさまざまな方法を説明しました。

データフローと Power BI の詳細については、以下の記事を参照してください。

Common Data Model について詳しくは、次の概要記事をご覧ください。

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