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セマンティックモデルAPIの発表：文化と言語設定の更新 | Microsoft Power BI ブログ

新しいセマンティックモデルAPIの強化により、モデル作者はデプロイされたモデルのデフォルトの文化と言語順序設定をプログラムで更新できるようになります。これにより、文化やコレーションを更新するためにモデルを再デプロイする必要がなくなります。APIを使用することで、国際化やローカリゼーションのワークフローがスムーズになり、ユーザーの期待に応じた翻訳やデータの表示が可能になります。TOM、TMSL、TMDLを利用して文化とコレーションを更新し、レポートや分析をより親しみやすくします。コミュニティのフィードバックも歓迎しています。

新しいセマンティックモデルAPIの強化について

私たちは、セマンティックモデルの作成者がデプロイ済みモデルのデフォルトの文化とコレーションをプログラム的に更新できる新しいAPI強化を導入します。これにより、デフォルトの文化、コレーション、またはその両方を更新するために、Power BIサービスでセマンティックモデルを再デプロイする必要がなくなります。ダイナミックな更新を可能にすることで、新しい文化とコレーションのAPIは、異なるオーディエンスや規制基準に合わせてモデルを適応させる際の摩擦を軽減し、国際化およびローカリゼーションのワークフローを円滑にします。

セマンティックモデルにおける文化とコレーション

セマンティックモデルの文脈での「文化」とは、データがエンドユーザーにどのように表示および解釈されるかを決定する言語および地域設定のセットを指します。これには、数値、日付、時間、通貨のフォーマット、さらにはテキストの並び替えルールが含まれ、これらは異なる地域によって大きく異なる場合があります。モデルのデフォルト文化に加えて、特定の国や地域でのユーザーの期待に沿った翻訳を追加することも可能です。セマンティックモデルの文化を対象のオーディエンスに合わせることで、ユーザーにとって親しみやすく、利用しやすいレポートや分析を提供できます。

翻訳に関する詳細は、複数言語のPower BIレポートでのロケール値の使用のドキュメントを参照してください。

一方、「コレーション」は、セマンティックモデル内で文字データ（文字列や単語など）がどのように並べ替えられ、比較されるかを決定するルールのセットを定義します。これにより、テキストエントリの表示順序が影響を受け、大文字と小文字の区別がどのように処理されるか、異なる言語の文字が比較時にどのように解釈されるかが影響します。コレーションは、文化的および言語的な慣習を反映させた並べ替えや検索の動作を確保するために不可欠です。

TOMでの文化とコレーションの更新

デフォルトでは、Power BI Desktopで作成されたセマンティックモデルは、オペレーティングシステムの現在の文化を使用し、大文字と小文字の区別がありません。しかし、最新のAnalysis Servicesクライアントライブラリを利用することで、XMLAエンドポイントとタブラーオブジェクトモデル（TOM）を通じて文化とコレーションを変更できます。UpdateCultureおよびUpdateCollationメソッドを使用して、文化とコレーションを簡単に変更します。また、元の設定に戻すには、ResetCultureメソッドを利用します。

設定変更後には、SQL Server Analysis ServicesまたはAzure Analysis Servicesにホストされているセマンティックモデルのすべてのデータ接続に対してデータソースの資格情報を再提供する必要があります。この手順はPower BIでは不要です。

以下のコードスニペットは、セマンティックモデルのデフォルト文化とコレーションを設定する方法を示しています。

csharp
Database database = server.Databases.FindByName(“UpdateCulture Demo”);
if (database == null)
{
throw new ApplicationException(“Database ‘UpdateCulture Demo’ cannot be found!”);
}

// Sample values for updating collation and culture
string newCulture = “en-US”;
string newCollation = “Latin1_General_100_CI_AS”;
database.Model.UpdateCollation(culture: newCulture, collation: newCollation);
database.Model.SaveChanges();

TMSLおよびTMDLでの文化とコレーションの更新

もちろん、タブラー モデル スクリプト言語（TMSL）およびタブラー モデル 定義言語（TMDL）を通じて文化とコレーションを更新することもできます。updateCultureコマンドを使用すると、個別または一緒に指定できるオプションの文化およびコレーションパラメーターがあります。

皆様の声をお聞かせください

私たちは、新しい文化とコレーションのAPIが、対象のオーディエンスに合わせてセマンティックモデルを微調整しやすくすることを願っています。また、セマンティックモデルのライフサイクル管理、デプロイメントの自動化、および管理スクリプトの整合性をより高める手助けとなることを期待しています。

詳細については、タブラーオブジェクトモデル（TOM）リファレンス、タブラー モデル スクリプト言語（TMSL）リファレンス、およびTMDLリファレンスを参照してください。

私たちはコミュニティのフィードバックを重視しており、新しい文化とコレーションのAPIに関する経験を教えていただけることを楽しみにしています。フォーラムでの接続や、提案、問題の報告は公式のPower BIサポートチャネルを通じて行えます。皆様のご意見が、今後の改善やAPIが多様なニーズに応えるものに役立ちます。

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Announcing semantic model APIs to update culture and collation | Microsoft Power BI Blog

Source link

Power BI has introduced new API enhancements that allow model authors to programmatically update the default culture and collation settings of deployed semantic models without needing to redeploy them. This capability supports smoother internationalization and localization, making it easier to adapt models for diverse audiences.

Key Concepts:

  1. Culture: It encompasses language and regional settings that influence data display and interpretation, such as number formatting, date and time representation, currency, and text sorting. Aligning a model’s culture with its target audience enhances user experience.

  2. Collation: This defines how textual data is sorted and compared, affecting the order of text entries, case sensitivity, and rules for different languages. Proper collation ensures that sorting and searching behaviors align with local conventions.

  3. Updating Methods: Using the Tabular Object Model (TOM) and XMLA endpoints, authors can change culture and collation through methods like UpdateCulture, UpdateCollation, and ResetCulture.

  4. TMSL and TMDL Support: Culture and collation can also be updated using the Tabular Model Scripting Language (TMSL) and Tabular Model Definition Language (TMDL) with the updateCulture command.

The enhancements aim to streamline the semantic model lifecycle, making it easier to fine-tune models for different user audiences. Feedback from the community is encouraged to refine these tools further. For more details, users can refer to the official product documentation.

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