データ量が急増する中、Power BIユーザーはペタバイト規模に対応したAI駆動の分析ソリューションを求めています。Microsoft Fabricに支えられたPower BIのセマンティックモデルは、ビジネスユーザーとITの橋渡しをし、正確な分析を可能にします。これにより、企業内でのデータ質問に一貫した回答を提供し、Power BIへの投資効果を最大化します。また、ユーザーは自営業なデータ分析も行え、企業データと統合されているため、ガバナンスを損なうことなく高信頼な洞察を得られます。

Power BI セマンティックモデル：データ分析のためのAI駆動のソリューション

データ量が指数関数的に増加する中、Power BIの顧客はペタバイト規模に拡張可能で、安全かつ管理が容易なAI駆動の分析ソリューションを求めています。Microsoft Fabric に支えられた Power BI のセマンティックモデルは、ビジネスユーザーとIT部門のギャップを橋渡しし、信頼できるアドホック分析を可能にするユーザーフレンドリーなBIソリューションの基礎となっています。この結果、Power BI のセマンティックモデルは、AI駆動のインサイトを提供するための重要な要素となり、大規模な組織全体でデータに対する一貫した回答を確保し、既存の Power BI 投資のリターンを最大化します。

エンタープライズBIにおける普遍性

Power BI のセマンティックモデルは、アドホック分析とレポーティングのための信頼できる情報源として、3500万を超える月間アクティブユーザーと、フォーチュン500企業の95%に支持されています。Microsoftは、ガートナーの「マジッククアドラント™」において、2008年以来毎年リーダーとして認識され続けている唯一のベンダーであり、フォレスターやギガオムの各報告書でもリーダーとしての地位を確立しています。市場で最も広く採用されているBIセマンティックモデリング技術に基づくPower BIのセマンティックモデルは、成熟したAPIインターフェース、膨大なデータセットに対するインタラクティブ分析のための優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供するとともに、開発者やパートナー、第三者ツールの成長するエコシステムを提供します。

ビジネスとITのギャップを埋める

Power BI のセマンティックモデルは、Microsoft M365のビジネスユーザーと、プロフェッショナルな開発者やBI専門家が作成したMicrosoft Fabricのエンタープライズデータ資産の間に独自の位置を築いています。最も洗練されたデータ基盤を持っていても、それが日常的に使用するツールと統合されていなかったり、エンドユーザー向けでなかったり、信頼されていなかったりすると、ビジネスユーザーは利用しません。それが無意味になるのです。これがPower BIセマンティックモデルの核心的な価値提案であり、ビジネスユーザーとエンタープライズデータ資産のギャップを埋める役割を果たしています。

中央集権型とセルフサービスBIの両方を実現

データ文化を成功裏に推進する組織は、「コアでの規律とエッジでの柔軟性」を受け入れる傾向があります。Power BI のセマンティックモデルは、中央集権型とセルフサービスのBIユースケースの両方をサポートしています。顧客は、組織の規律と中央管理を必要とするビジネスクリティカルなデータエンティティを選択できます。ビジネスアナリストはITに依存せず、法人データの重複やガバナンスの制約を破ることなく、さまざまなソースからのデータを簡単に結合することが可能となります。

オープンスタンダード/プラットフォームへのコミットメント

Power BIのセマンティックモデルは、Microsoft Fabricによるオープンスタンダード形式のコミットメントの一環として、Delta LakeやOneLakeを使用したDirect Lakeストレージモードの重要な部分を形成しています。これにより、顧客は独自のベンダーストレージ形式へのロックインを回避できます。また、セマンティックモデルは、XMLAエンドポイントとの互換性を通じて、Microsoft以外のデータ可視化ツールに対してオープンプラットフォーム接続を可能にします。

アドホック分析がPower BIセマンティックモデルの強み

エンタープライズセマンティックモデルは、技術者でないユーザーが広範な主題エリアにわたるビジネス用語を使ってアドホックなデータ質問を行うことを可能にするものでした。これらは、動的に計算された指標と次元に基づく信頼できるインサイトを提供します。セマンティックモデルでは、事業用語に基づいて複雑なビジネスロジックを抽象化し、迅速なクエリパフォーマンスを実現し、大規模なデータセットを容易に分析することができます。

セマンティックレイヤーがないソリューションとの対比

成熟したBIエンジン技術に基づく健全なセマンティックレイヤーのないレポーティングソリューションは、分析的クエリのためのビジネスロジックをその場で定義する必要があり、一貫性のない結果が生まれます。AIベースの消費は決定論的でなく、クエリパフォーマンスは遅くなります。

Power BI コパイロットを今すぐお試しください！

既存のPower BIセマンティックモデルやレポートに基づいた独立したPower BIコパイロット体験を今日からお試しください。コパイロットを教育することで、エンドユーザーが望むビジネス用語や共通の質問に対するAIの指示と検証された回答を提供します。ビジネスユーザーは、AI駆動のインサイトのためにFabric内の最も関連性の高いデータ資産にアクセスすることができ、チャット体験からPower BIのビジュアルの豊かさとインタラクティビティを活用できます。

詳細については、Power BIのコパイロットの概要のドキュメントをご参照ください。

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Power BI semantic models as accelerators for AI-enabled consumption | Microsoft Power BI Blog

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As data volumes soar, Power BI customers increasingly seek AI-driven analytical solutions that scale securely and are easy to manage. Central to this are Power BI semantic models, which facilitate user-friendly business intelligence (BI) solutions. These models serve as a bridge between business users and IT, enabling trusted, ad-hoc analysis, providing consistent data insights across organizations, and maximizing existing Power BI investments.

Power BI semantic models act as an authoritative source of truth for many organizations, empowering over 35 million monthly active users, including 95% of Fortune 500 companies. Microsoft has consistently been recognized as a leader in major industry evaluations since 2008. The models support both centralized and self-service BI, allowing analysts to integrate various data sources without needing IT assistance, while maintaining compliance and governance.

Additionally, Power BI emphasizes open standards through Direct Lake storage mode and offers broad compatibility with non-Microsoft visualization tools. The technology is highly programmable, supporting diverse operations and automation.

Power BI semantic models excel in enabling non-technical users to perform ad-hoc queries using familiar business terminology. They ensure swift query performance and reliable insights, with complex calculations simplified through the DAX query language.

Without a robust semantic layer, other solutions may struggle with inconsistent results and slower performance, leading to ungoverned data practices. In contrast, Power BI models enhance AI consumption by encapsulating business logic, making it easier for AI to respond to user inquiries.

To leverage these capabilities, users can explore the standalone Power BI Copilot, which integrates AI tools for efficient data discovery and analysis without leaving the chat interface.