この記事では、Power BIのセマンティックモデルの技術的説明が提供されています。Power BIセマンティックモデルは、レポートやビジュアライゼーションのために準備されたデータソースを表します。モデルは、既存のデータモデルに接続する、Power BI Desktopファイルをアップロードする、ExcelワークブックやCSVファイルを使用するなど、複数の方法で作成できます。セマンティックモデルは、データの行レベルセキュリティを実施することができ、ユーザーのデータアクセスを制限します。また、SQL Server Analysis Servicesホストモデルにはゲートウェイが必要です。

Power BI セマンティックモデルの概要

Power BI のセマンティックモデルは、レポート作成や可視化のために準備されたデータソースを表します。このモデルは、さまざまな方法で作成することができます。この記事では、Power BI セマンティックモデルの種類、所有権、行レベルセキュリティ（RLS）、Excel ワークブックモデルに関する詳細を紹介します。

セマンティックモデルの種類

Power BI セマンティックモデルは、次の方法で作成できます：

• Power BI にホストされていない既存のデータモデルに接続する。
• モデルを含む Power BI Desktop ファイルをアップロードする。
• Excel テーブルやワークブックデータモデルが含まれる Excel ワークブック、またはCSVファイルをアップロードする。
• Power BI サービスを使用して、プッシュセマンティックモデルを作成する。
• Power BI サービスを使用して、ストリーミングまたはハイブリッドストリーミングセマンティックモデルを作成する。

ストリーミングセマンティックモデルを除いて、セマンティックモデルはデータモデルを表し、成熟したモデリング技術である Analysis Services を使用しています。

外部ホストモデル

外部にホストされているモデルは、SQL Server Analysis Services と Azure Analysis Services の2種類があります。SQL Server Analysis Services モデルに接続するには、オンプレミスまたは仮想マシンホストのインフラストラクチャサービス（IaaS）上に、オンプレミスのデータゲートウェイをインストールする必要があります。Azure Analysis Services にはゲートウェイは不要です。

Power BI Desktop での製作モデル

Power BI Desktop を使用してモデルを開発することも可能で、これにより Analysis Services のタブラー モデルを効果的に作成できます。Power BI Desktop では、インポート、ダイレクトクエリ、コンポジットという3つの異なるモデル（モード）を開発できます。

セマンティックモデルの所有権

セマンティックモデルを操作する際、所有権によってモデルの変更が可能かどうかが決まります。もし所有者でない場合、読み取り専用モードでしか情報を表示できません。変更を加えるには、所有者に連絡するか、所有権を引き継ぐ必要があります。

行レベルセキュリティ（RLS）

外部ホストモデルや Power BI Desktop モデルは、ユーザーが取得できるデータを制限するために行レベルセキュリティ（RLS）を適用できます。たとえば、「営業担当者」というセキュリティグループに割り当てられたユーザーは、自分に割り当てられた営業地域のレポートデータのみを見ることができます。

Excel ワークブックモデル

Excel ワークブックまたは CSV ファイルに基づいたセマンティックモデルを作成すると、自動的にモデルが作成されます。インポートされた Excel テーブルや CSV データはモデルテーブルを作成し、Excel ワークブックのデータは transposes して Power BI モデルが生成されます。

まとめ

Power BI のセマンティックモデルは、Power BI サービスにホストされているものと、Analysis Services が外部でホストしているものの両方があります。セマンティックモデルは、インポートされたデータを保存することも、基盤となるデータソースへの透過的なクエリリクエストを行うこともできます。

考慮事項

Power BI セマンティックモデルに関連する重要な事実と考慮事項には次のようなものがあります：

• SQL Server Analysis Services ホストのモデルには、ライブ接続クエリを行うためにゲートウェイが必要です。
• Power BI ホストのモデルについては、すべてのデータをメモリに完全にロードする必要があります。
• インポートモードを使用しているモデルは、データを最新の状態に保つためにリフレッシュが必要です。

このように、Power BI セマンティックモデルを効果的に展開し、管理するには、モデルの設計やデータ準備クエリ、関係性、計算方法を理解することが重要です。

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Semantic models in the Power BI service – Power BI

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The article provides a comprehensive overview of Power BI semantic models, which serve as a structured source of data ready for reporting and visualization. Semantic models can be created through various methods including connecting to existing data models, uploading Power BI Desktop files, Excel workbooks, or CSV files, and using the Power BI service for push or streaming models.

There are two main types of externally hosted models: SQL Server Analysis Services and Azure Analysis Services. Connecting to on-prem SQL Server Analysis Services requires an on-premises data gateway, while Azure Analysis Services does not. Power BI offers live connections to these services, efficiently enforcing data permissions aligned with user identities.

Power BI Desktop allows for the development of tabular models in three modes: Import, DirectQuery, and Composite, based on how data is handled. Ownership of semantic models is crucial, as only owners can make changes; non-owners see a read-only warning. Row-level security (RLS) can be applied to limit data views based on user roles.

Importing data from Excel or CSV files automatically generates a model. Key considerations for managing Power BI semantic models include the need for gateways, memory loading requirements for imported data, refresh schedules, connectivity for DirectQuery mode, and the ability to enforce RLS.

To effectively manage Power BI semantic models, understanding their design, hosting configurations, dependencies on gateways, data size, and refresh strategies is essential for optimizing performance and resource use.