Slide 1
Slide 1 text
No content
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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
Slide 3
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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
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Power BI の うらがわ🙃🙃
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●
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
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●
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🙃🙃
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●
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🙃🙃
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Dataflowのうらがわ
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No content
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No content
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No content
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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 -
Power BI | Microsoft Docs
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No content
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No content
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No content
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No content
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No content
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No content
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No content
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No content
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●
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🙃🙃
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Datamartのうらがわ
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No content
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No content
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No content
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No content
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No content
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データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs
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データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs
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データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs
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データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs
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データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs
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データマートの概要 - Power BI | Microsoft Docs
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●
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🙃🙃
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Power BI Desktopのうらがわ
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No content
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Power BI の う・ら・が・わ🙃🙃
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No content
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No content
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●
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🙃🙃
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●
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🙃🙃
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Analysis Servises🤔🤔
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●
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
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●
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
🤔🤔
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●
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
🤔🤔
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● VertiPaq
○
インメモリ
○
列指向データベース
Power BI と Analysis Servises
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● 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)
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● 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
…
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●
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
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●
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
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●
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
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●
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
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●
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
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Slide 54 text
●
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
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DEMO💪💪
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Slide 56 text
No content
Slide 57
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データとデータモデル
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No content
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No content
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No content
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No content
Slide 62
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No content
Slide 63
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No content
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●
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
Slide 65
Slide 65 text
●
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
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Slide 66 text
●
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
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Slide 67 text
●
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🙃🙃
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Slide 68 text
列指向
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Slide 69 text
●
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
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●
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
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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
…
Slide 72
Slide 72 text
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
Slide 73
Slide 73 text
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
Slide 74
Slide 74 text
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
Slide 75
Slide 75 text
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
Slide 76
Slide 76 text
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
Slide 77
Slide 77 text
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 -
Slide 78
Slide 78 text
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 -
Slide 79
Slide 79 text
No content
Slide 80
Slide 80 text
No content
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Slide 81 text
No content
Slide 82
Slide 82 text
●
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
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まとめ
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Slide 84 text
●
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
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さいごに
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https://twitter.com/TacticsOgre_PR/
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生まれ変わり！？🤔🤔
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生まれ変わり！？🤔🤔
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生まれ変わり！？🤔🤔
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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
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No content