コンポジットセマンティックモデルにより、データの作成がより簡単になりました。今後、Direct Lakeテーブルとインポートテーブルを結合できるようになります。これにより、Power Query onlineの膨大なコネクタからデータソースを追加可能です。パフォーマンスも従来のDirectQueryより向上しています。Power BIにおける新しいモデル作成オプションや、Webモデル編集機能も強化されています。これにより、インポートテーブルのデータ変換やリフレッシュも簡潔に行えるようになり、より効率的なレポート作成が可能になります。
データジョブを簡単にこなすための新機能：Composite Semantic Models
最近、データジョブをこなすのがさらに簡単になりました。Microsoftの新しい機能であるComposite Semantic Modelsが公にプレビュー提供され、Direct Lakeテーブルとインポートテーブルを混在させることが可能になりました。これにより、OneLakeのテーブルストレージモードにおいて、Lakehouses、データウェアハウス、SQLデータベースなど、Fabric内の他のデータソースのテーブルを混ぜることができる柔軟性がさらに拡張されました。
インポートテーブルとDirect Lakeテーブルの統合
追加されたインポートテーブルは、Direct Lakeテーブルと同じデータソースからも取り込むことができます。小さなディメンションテーブルをDirect Lakeからインポートに変更することで、計算列や階層をAnalyze in Excelで利用できるようになります。Semantic Link Labsには、テーブルの状態をそのまま変換する機能も用意されており、その詳細はこちらを参照してください。
性能の向上
Direct LakeとインポートのComposite Modelsを使用する際の通常の関係は、レポートのパフォーマンスを維持します。これにより、従来のDirectQueryおよびインポートComposite Modelsがサポートしていた制限された関係を超えるパフォーマンス向上が期待できます。
利用方法
Composite Modelsを作成するためには、Power BI Webの体験をご活用ください。Power BI Desktopでのライブ編集も可能ですが、OneLakeから異なるテーブルを選択することや、インポートテーブルの変換オプションが利用できない点には注意が必要です。
この更新により、OneLakeテーブルを使用した新しいセマンティックモデルを作成するオプションも増えました。
手順
-
Fabricポータルのメインページで、「作成」ボタンからOneLakeカタログのタイルを選択し、デルタテーブルを持つFabricアイテムを選択して「接続」をクリックします。
-
ワークスペースページで、「新しいアイテム」ボタンから「セマンティックモデル」を選び、OnceLakeカタログのタイルを選択します。
-
Lakehouseページで、リボンから「新しいセマンティックモデル」を選択します。
この全ての手順が、Direct Lakeテーブルのダイアログに繋がります。
さらなる機能
Webモデリングには、Direct Lakeとインポートテーブルを使用して複合モデルを作成するための4つの新しいボタンが追加されました。これにより、ボタンをクリックするだけでDirect Lakeテーブルをインポートテーブルに追加したり、その逆を行ったりすることができます。
データを所有するテーブルの更新や、Direct Lakeテーブルの構造の同期など、さまざまな操作も可能になります。WebまたはPower BI Desktopでのライブ編集を通じて、必要に応じてセマンティックモデリングを続行できます。
例：配達データの統合
ここでは、SQLデータベースから配達データを取得し、Excelファイルから配達目標データを追加する例を示します。Fabricのキャパシティまたはトライアルキャパシティがあれば、この手法を利用することができます。
まず、ワークスペースを作成し、「新しいアイテム」でSQLデータベースを作成します。次に、配達データを含むテーブルをSQLで作成します。
sql
— 配達データテーブルの作成
CREATE TABLE Deliveries (
DeliveryID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
ItemID INT,
QuantityDelivered INT,
DeliveryDate DATE,
SupplierName VARCHAR(100),
DeliveryStatus VARCHAR(20),
DeliveryReference VARCHAR(50)
);
次に、OneDriveにCSVファイルを作成し、配達目標データを追加します。このデータが整ったら、WebのPower BIで「データを取得」からインポートテーブルを追加します。
レポートの作成
最後に、Power BIでレポートを作成する際は、作成したセマンティックモデルを基にフィールドをドラッグ＆ドロップすることで視覚化を行います。また、Copilotを利用して迅速にレポートを作成することもできます。
結論
この新しいComposite Semantic Modelsの機能により、Direct Lakeおよびインポートテーブルをより柔軟に統合し、データ分析の効率を大幅に向上させることが可能になります。詳細な情報はこちらのドキュメントをチェックし、ぜひ試してみてください！
————-
Deep dive into composite semantic models with Direct Lake and import tables | Microsoft Power BI Blog
Source link
Summary of Composite Semantic Models in Power BI
Overview:
Power BI has introduced an update that simplifies data modeling by combining Direct Lake tables with import tables, now in public preview. This allows users to create composite semantic models, enhancing flexibility and capability in data integration.
Key Features:
-
Combining Data Sources: You can now mix Direct Lake tables with import tables from a wide variety of sources using Power Query online, expanding beyond just Fabric sources.
-
Performance Improvement: The combination of Direct Lake and import tables retains report performance, overcoming the limitations of traditional DirectQuery and import models.
-
Semantic Modeling: To create a composite model, users can easily add tables from Direct Lake or import tables within Power BI web or Desktop experiences.
-
Enhanced User Experience:
- A new interface includes buttons for adding data, transforming data, and refreshing tables.
- Users can edit and create relationships, measures, and calculated columns directly within the web modeling environment.
-
Live Editing: Users can switch between web and Desktop for live editing, allowing for real-time updates to the semantic model.
-
Version Control: Semantic modeling includes version history snapshots to aid in undoing changes.
Workflow Example:
- Create a SQL database for delivery data.
- Add target data from an Excel file as an import table.
- Build a composite semantic model by selecting both Direct Lake and import tables.
- Utilize Power Query online to transform data and establish relationships.
- Add calculations and measures using the TMDL scripting language in Power BI Desktop.
- Finalize the model and create reports using the new organizational features.
Overall, this update streamlines the process of data preparation and reporting, enhancing the Power BI ecosystem for users and organizations.