JPPC2023_BI08_セマンティックモデルを覗き見る（公開用）

Japan Power Platform Conference 2023 にて発表をさせていただきました。

Transcript

1. セマンティックモデルを覗き見る
2. Silver Sponsor 本イベントのスポンサー様 Facilities & Staff Sponsor Gold Sponsor
3. 須藤 明洋 • 秋田県秋田市出身 • 東京にきて20年たった！ • 株式会社 集英社 • 入社以来 販売部で勤務 • 2022年7月から情報システム部勤務 SNSやってます。 ラグビー観戦が趣味です。 ＠hanaseleb1234 https://qiita.com/akihiro_suto
4. お仕事の事例化 4 事例で学ぶ、 Microsoft Azure活用術 ～クラウド移行編 ～(227) 集英社が「作品力」を知るためのデータ分析基 盤を Azure で構築! 現場リードでの更なるデータ活用を 目指す | TECH+（テックプラス） (mynavi.jp)
5. お仕事の事例化 5 出版業界の業務改革にBoxを活用！Relayやコラボレー ション機能など、すぐに実践できるデータマネジメント 術：Box ユースケース紹介 | 株式会社 Box Japan (boxsquare.jp)
6. コミュニティでの登壇、ブログ 6 Japan Power Platform Conference 2022 Power BI 勉強会 in 佐賀 など https://qiita.com/akihiro_suto
8. • そもそもセマンティックモデルって何？ • 旧名称 データセット • 2023年11月 セマンティックモデルに名称変更 Datasets renamed to semantic models | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI セマンティック（semantic） 意味の、語義の、意味論の、などの意味。 形式や構造と対比して、人間にとっての意味を指し 表す際に用いられる用語。
9. In the age of Fabric, the term “dataset” is too generic, and doesn’t do justice the rich functionality provided. The scope of personas, workloads, and services that create artifacts which could be labeled as “datasets” is far broader than when the term was originally introduced. Fabricの時代において、「データセット」という用語はあまりにも一般的であり、 提供される豊富な機能を正当に評価していない。ペルソナ、ワークロード、そして "データセット "とラベル付けできる成果物を作成するサービスの範囲は、この用語 が導入された当初よりもはるかに広くなっている。 Datasets renamed to semantic models | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI
10. 提供される豊富な機能を 正当に評価していない。 Datasets renamed to semantic models | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI
11. 豊富な機能🤔？ → となった人が本日のターゲットです。 Datasets renamed to semantic models | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI
12. Power BI DesktopでPBIXファイルを作成 Power BI Serviceにアップロードすると • レポート • セマンティックモデル の2つのアイテムが作成される。
13. • レポート • Power BI レポートのビジュアル部分 → 内部は公開されていない。 • セマンティックモデル • データ（インポートモデルの場合） • データソース • Power Query • リレーションシップ • メジャー などなど
14. セマンティックモデルの中身や設定は、 Tabular Editorなどの外部ツールを利用しないと見ることができないものが多かった。 Tabular Editor 3 Release Tabular Editor 2.21.1 · TabularEditor/TabularEditor (github.com) TE2はコミュニティエディション（無料）。 TE3は有料のみ。
15. セマンティックモデルの中身、設定は、 Tabular Editorなどの外部ツールを利用しないと見ることができないものが多かった。 JSON形式で定義されている。 テキストベースなので、CI/CDも。
16. Deep dive into the Model Explorer with calculation group authoring and creating relationships in the properties pane | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI 2023年10月頃 Power BI Desktop モデルエクスプローラーの実装 セマンティックモデルの機能を 覗き見ることが可能に！
17. Deep dive into the Model Explorer with calculation group authoring and creating relationships in the properties pane | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI 2023年10月頃 Power BI Desktop モデルエクスプローラーの実装
18. Deep dive into the Model Explorer with calculation group authoring and creating relationships in the properties pane | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI 2023年10月頃 Power BI Desktop モデルエクスプローラーの実装 1. カルチャ 2. テーブル 3. パースペクティブ 4. メジャー 5. リレーションシップ 6. ロール 7. 計算グループ
20. ①カルチャ セマンティックモデルを多言語対応させる。 Power BI の複数言語レポートのために翻訳を計画する - Power BI | Microsoft Learn 外部ツールを使うと楽。 Translations Builder (github.com)
21. ①カルチャ セマンティックモデルを多言語対応させる。 • メタデータ翻訳 • レポート ラベル翻訳 • データ変換 Power BI の複数言語レポートのために翻訳を計画する - Power BI | Microsoft Learn
22. ①カルチャ セマンティックモデルを多言語対応させる。 • メタデータ翻訳 • レポート ラベル翻訳 • データ変換 Power BI の複数言語レポートのために翻訳を計画する - Power BI | Microsoft Learn
23. レポート閲覧者のカルチャによって、 表示が変わる。 PBI Desktop PBI Service
24. ①カルチャ Azure Translator Serviceを利用して、一括翻訳も可能。 作業工数を減らすことができる。 Power BI の複数言語レポートのために翻訳を計画する - Power BI | Microsoft Learn
27. ②パースペクティブ ユーザーがビジュアルをレポート内で変更できる、 パーソナライズド・ビジュアルを構成する際に使う。 ユーザーがさわれる範囲を定義する。 ユーザーがレポート内のビジュアルをカスタマイズできるよ うにする - Power BI | Microsoft Learn
28. パーソナライズド・ビジュアル
29. パーソナライズド・ビジュアル
30. パーソナライズド・ビジュアル Tabular Editor 3 パースペクティブの設定にはTEが必要。 パースペクティブの作成 ↓ 列やメジャーにパースペクティブを割当
32. ビジュアルに 作成したパースペクティブを割当
33. パーソナライズド・ビジュアル （パースペクティブ設定なし）
34. パーソナライズド・ビジュアル （パースペクティブ設定あり）
36. ③ロール • 行レベルセキュリティ（RLS） • オブジェクトレベルセキュリティ（OLS） で使用する。 ロールの設定はPower BI Desktopから可能。 RLSの設定・設計・テストはPBDから可能。 OLSはTabular Editorから構成可能。
38. ④計算グループ 計算グループを使用すると、モデル内の既存のメジャーに適用する計算項 目として DAX 式を定義できるため、作成する必要がある冗長的なメジャー の数を大幅に減らすことができます。 Power BI で計算グループを作成する (プレビュー) - Power BI | Microsoft Learn
39. YTD = CALCULATE( SELECTEDMEASURE(), DATESYTD('Date'[Date]) ) MTD = CALCULATE( SELECTEDMEASURE(), DATESMTD('Date'[Date]) ) Confirmed cases = SUM('COVID'[Cases])
40. SELECTEDMEASURE()
41. ④計算グループ 計算グループを使用すると、モデル内の既存のメジャーに適用する計算項 目として DAX 式を定義できるため、作成する必要がある冗長的なメジャー の数を大幅に減らすことができます。 1. Time Intelligence 2. Switch measures 3. Dynamic format strings 4. Extend category breakdowns with custom measures 5. Displaying basic summary statistics 6. Changing which relationships are active 7. Activating bidirectional filters 8. Controlling bars, lines and labels in charts 9. Highlight different subsets of data in charts 10. Slice on multiple columns without unpivoting Top 10 uses for Calculation Groups — Apex Insights: Power BI tips & tricks
43. ⑤圧縮効率 インポート モデルは、VertiPaq ストレージ エンジンによって圧縮および最 適化されてからディスクに格納されるデータと共に読み込まれます。 ソー ス データがメモリに読み込まれると、10 倍の圧縮が見られる可能性がある ため、10 GB のソース データが約 1 GB のサイズに圧縮されることを期待で きます。 さらに、ディスクに永続化すると、さらに 20% を削減できます。 インポート モデリングのデータ削減手法 - Power BI https://learn.microsoft.com
44. インポート モデリングのデータ削減手法 - Power BI https://learn.microsoft.com
45. 圧縮技術 インポート モデリングのデータ削減手法 - Power BI https://learn.microsoft.com 四半期 2020_1Q 2020_2Q 2020_3Q 2020_4Q 2020_1Q 2020_2Q 2020_2Q 2020_2Q 2020_2Q 2020_4Q 2020_3Q 2020_3Q 2020_4Q 2020_4Q 2020_3Q 2020_3Q 2020_3Q … 四半期 … 2020_1Q 2020_1Q 2020_2Q 2020_2Q 2020_2Q 2020_2Q 2020_2Q 2020_3Q 2020_3Q 2020_3Q 2020_3Q 2020_3Q 2020_3Q 2020_4Q 2020_4Q 2020_4Q 2020_4Q 並び替え 辞書作成 四半期.ID 四半期 0 2020_1Q 1 2020_2Q 2 2020_3Q 3 2020_4Q 四半期.ID … 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3
46. 四半期.ID 四半期 0 2020_1Q 1 2020_2Q 2 2020_3Q 3 2020_4Q 四半期.ID … 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 四半期.ID Count 0 250 1 330 2 552 3 - 圧縮技術
47. 四半期.ID 四半期 0 2020_1Q 1 2020_2Q 2 2020_3Q 3 2020_4Q 四半期.ID Count 0 250 1 330 2 552 3 - 圧縮技術 四半期 2020_1Q 2020_2Q 2020_3Q 2020_4Q 2020_1Q 2020_2Q 2020_2Q 2020_2Q 2020_2Q 2020_4Q 2020_3Q 2020_3Q 2020_4Q 2020_4Q 2020_3Q 2020_3Q 2020_3Q …
48. 圧縮技術を効率化するために • DAXのFILTER関数を使用するとき、テーブル全体をフィルターするのはなるべく避ける → 列を指定する • 日時列（DateTime）は本当に必要ですか？ 日付列に変更を検討してください。 • 不要な列は消してください。本当に必要な列ですか？ • データモデルは列数が少ないほうがいい
49. セマンティック モデルへの
50. ここまでくると このセマンティックモデルに愛着がわいてきませんか？ ここまで手塩にかけたセマンティックモデル、 何度も使いたい。 そこで、 レポートとデータセットの分離 が重要なキーワードになってきます。 Power BI Desktop のモデルからレポートを分離する - Power BI https://learn.microsoft.com
54. 昇格と認定 • 大事に育てたセマンティックモデルを組織内で活用したい。 • でも…Power BI サービス を開くと謎の（ユーザー作成）セマンティックモデルがあふれている。
55. 昇格と認定 • 大事に育てたセマンティックモデルを組織内で活用したい。 • でも…Power BI サービス を開くと謎の（ユーザー作成）セマンティックモデルがあふれている。 • セマンティックモデルの設定画面 → 承認と検出 Fabric アイテムを昇格または認定する - Microsoft Fabric | Microsoft Learn
59. • セマンティックモデルをただのデータのかたまりととらえるのはもったいない • データに対するニーズ、BIに対するニーズに答える機能がたくさん • ただし、機能を使いこなすには外部ツール操作も含め、学習コストもそれなりに高い • ビジュアルとセマンティックモデルの分離は重要なテーマ • 中身を完全に開くためにはTabular Editorが必要。 組織内でセマンティックモデルを育てよう！ 育てたら、認定！
60. ＠hanaseleb1234 https://qiita.com/akihiro_suto