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Power BI のうらがわ

Power BI のうらがわ

2nd Microsoft Data Analytics Day(Online)
https://sqlserver.connpass.com/event/251013/

での発表資料です。

0cc2ebc5781bcb2cae5f9ab7efa40ff2?s=128

Akihiro Suto

August 06, 2022
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Transcript

  1. None
  2. 須藤 明洋 すとう あきひろ 秋田県 出身 集英社 勤務 Power BI

    2021.04~ Python 2021.09~ Rugby 1991.04~ Qiita @hanaseleb Twitter @hanaseleb1234
  3. 須藤 明洋 すとう あきひろ 秋田県 出身 集英社 勤務 Power BI

    2021.04~ Python 2021.09~ Rugby 1991.04~ Qiita @hanaseleb Twitter @hanaseleb1234
  4. Power BI の うらがわ🙃🙃

  5. • Power BI Premium Workspace のみで検証可能です。 • たぶん、おそらく、ほぼ、どこか間違っています。 • あまり期待しないでください。

    • It depends on you😁😁 免責事項
  6. • Power BI のうらがわで何が動いているかを知ろう😁😁 • それをできる限り触ってみよう🤩🤩 Power BI の うらがわ🙃🙃

  7. • Power BI Desktop • Power BI Service ◦ Power

    BI Workspace ◦ Power BI Datamart ◦ Power BI Dataflows ◦ Power BI Dataset Power BI の うらがわ🙃🙃
  8. Dataflowのうらがわ

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  12. データフローとセルフサービスのデータ準備の概要 - Power BI | Microsoft Docs

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  21. • Power BI Desktop • Power BI Service ◦ Power

    BI Workspace ◦ Power BI Datamart ◦ Power BI Dataflows → Azure Data Lake Storage Gen2 ◦ Power BI Dataset Power BI の うらがわ🙃🙃
  22. Datamartのうらがわ

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  28. データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs

  29. データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs

  30. データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs

  31. データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs

  32. データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs

  33. データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs

  34. • Power BI Desktop • Power BI Service ◦ Power

    BI Workspace ◦ Power BI Datamart → Azure SQL Database ◦ Power BI Dataflows → Azure Data Lake Storage Gen2 ◦ Power BI Dataset Power BI の うらがわ🙃🙃
  35. Power BI Desktopのうらがわ

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  37. Power BI の う・ら・が・わ🙃🙃

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  40. • Power BI Desktop • Power BI Service ◦ Power

    BI Workspace ◦ Power BI Datamart → Azure SQL Database ◦ Power BI Dataflows → Azure Data Lake Storage Gen2 ◦ Power BI Dataset Power BI の うらがわ🙃🙃
  41. • Power BI Desktop → SQL Server Analysis Services •

    Power BI Service ◦ Power BI Workspace ◦ Power BI Datamart → Azure SQL Database ◦ Power BI Dataflows → Azure Data Lake Storage Gen2 ◦ Power BI Dataset Power BI の うらがわ🙃🙃
  42. Analysis Servises🤔🤔

  43. • Analysis Services は、意思決定サポートとビジネス分析で使用される 分析データ エンジン (VertiPaq) です。 ビジネス インテリジェンス

    (BI)、 データ分析、レポート アプリケーション (Power BI、Excel、Reporting Services、その他のデータ視覚化ツールなど) にエンタープライズ レベ ルのセマンティック データ モデル機能を提供します。 Analysis Services は、さまざまなプラットフォームで使用できます。 Power BI と Analysis Servises Analysis Services とは | Microsoft Docs
  44. • Analysis Services は、意思決定サポートとビジネス分析で使用される 分析データ エンジン (VertiPaq) です。 ビジネス インテリジェンス

    (BI)、 データ分析、レポート アプリケーション (Power BI、Excel、Reporting Services、その他のデータ視覚化ツールなど) にエンタープライズ レベ ルのセマンティック データ モデル機能を提供します。 Analysis Services は、さまざまなプラットフォームで使用できます。 Power BI と Analysis Servises Analysis Services とは | Microsoft Docs 🤔🤔
  45. • Analysis Services は、意思決定サポートとビジネス分析で使用される 分析データ エンジン (VertiPaq) です。 ビジネス インテリジェンス

    (BI)、 データ分析、レポート アプリケーション (Power BI、Excel、Reporting Services、その他のデータ視覚化ツールなど) にエンタープライズ レベ ルのセマンティック データ モデル機能を提供します。 Analysis Services は、さまざまなプラットフォームで使用できます。 Power BI と Analysis Servises Analysis Services とは | Microsoft Docs 🤔🤔
  46. • VertiPaq ◦ インメモリ ◦ 列指向データベース Power BI と Analysis

    Servises
  47. • VertiPaq ◦ インメモリ ◦ 列指向データベース Power BI と Analysis

    Servises MicrosoftにおけるBIの歴史 - テクテク日記 (hatenablog.com)
  48. • VertiPaq ◦ インメモリ ◦ 列指向データベース Power BI と Analysis

    Servises 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 …
  49. • Semantic Data Models ◦ Semantic → 「意味、語義」 ◦ データやコードなどの形式や構造と対比して、人間にとっての意味

    的な面を表す。 Power BI と Analysis Servises Semantic data model - Wikipedia セマンティックとは - 意味をわかりやすく - IT用語辞典 e-Words
  50. • Multidimensional ◦ 多次元 ◦ Cube • Tabular ◦ 表形式

    Tabular と Multidimensional の比較 テーブルモデルAnalysis Services多次元モデルと多次元 モデルの比較 | Microsoft Docs キューブ セル (Analysis Services - 多次元データ) | Microsoft Docs
  51. • Multidimensional ◦ 多次元 ◦ Cube • Tabular ◦ 表形式

    Tabular と Multidimensional の比較 テーブルモデルAnalysis Services多次元モデルと多次元 モデルの比較 | Microsoft Docs キューブ セル (Analysis Services - 多次元データ) | Microsoft Docs
  52. • 切り口は事前計算 • 計算結果をHD • MDXクエリ Tabular と Multidimensional の比較

    MicrosoftにおけるBIの歴史 - テクテク日記 (hatenablog.com) キューブ セル (Analysis Services - 多次元データ) | Microsoft Docs テーブルモデルAnalysis Services多次元モデルと多次元 モデルの比較 | Microsoft Docs
  53. • Tabular Model • Tabular Object Model (TOM) • JSON形式のModel.bim

    • 保存先はメモリ • DAX Tabular と Multidimensional の比較
  54. • Tabular Model • Tabular Object Model (TOM) • JSON形式のModel.bim

    • 保存先はメモリ • DAX Tabular と Multidimensional の比較
  55. DEMO💪💪

  56. None
  57. データとデータモデル

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  64. • データの実体 • データの定義 (データモデル) • 分離! データとデータモデル

  65. • データの実体と • データの定義 (データモデル) データとデータモデル

  66. • データの実体と • データの定義 (データモデル) データとデータモデル

  67. • Power BI Desktop → SQL Server Analysis Services •

    Power BI Service ◦ Power BI Workspace → Azure Analysis Servises ◦ Power BI Datamart → Azure SQL Database ◦ Power BI Dataflows → Azure Data Lake Storage Gen2 ◦ Power BI Dataset → Azure Analysis Servises Power BI の うらがわ🙃🙃
  68. 列指向

  69. • DAXのフィルター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? • 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 列指向
  70. • 列ごとにデータを保存 • 必要な列だけ使用 • 圧縮技術の紹介 列指向

  71. 列指向 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 …
  72. 列指向 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
  73. 列指向 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
  74. 列指向 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
  75. 列指向 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
  76. 列指向 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
  77. 列指向 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 -
  78. 列指向 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 -
  79. None
  80. None
  81. None
  82. • 列ごとにデータを保存 • 必要な列だけ使用 • 圧縮技術の紹介 • データの列数が少ないのはとても重要 • 一意の数を持っている列をへらす努力

    ◦ DateTime列は最低でも分割する。 列指向
  83. まとめ

  84. • Azureの様々なサービスが組み合わさっている • なんとかすれば触ることができる • 触るとPower BIと仲良くなれる (気がする) • データ、データモデルは分離している

    • データモデルは細く Power BI の うらがわ
  85. さいごに

  86. https://twitter.com/TacticsOgre_PR/

  87. 生まれ変わり!?🤔🤔

  88. 生まれ変わり!?🤔🤔

  89. 生まれ変わり!?🤔🤔

  90. せっかく夏なので、 明日から、 いや、明後日から、 ダイエット始めます💪💪 さいごに

  91. None