Power BI モデリングのリレーションシップ最適化

Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

フィルター伝播

フィルター伝播

  • 関連テーブル間のデータの流れを制御
  • 一方のテーブルのフィルターが自動で関連テーブルに反映

関連テーブルでのフィルタリング

Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

単方向 vs 双方向リレーションシップ

リレーションシップの方向は、テーブル間のフィルターの流れを定義します。

  • リレーションシップの方向の種類

    • 単方向: フィルターは一方向に流れる。

    1 対多、単方向リレーションシップ

    • 双方向: フィルターは双方向に流れる。

1 対多、双方向リレーションシップ

Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

アクティブ vs 非アクティブ リレーションシップ

  • アクティブなリレーションシップ:

    • 既定。レポートで使用。

    アクティブなリレーションシップ

  • 非アクティブなリレーションシップ

    • 明示しない限り未使用。

    非アクティブなリレーションシップ

Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

仮想 vs 物理リレーションシップ

  • 物理リレーションシップ:

    • 主キーと外部キーで直接リンクして作成。
    • データモデル内に保存。
    • クエリ性能が高速。
  • 仮想リレーションシップ:

    • 物理キー接続なしに DAX 関数で定義。
    • 計算内にのみ存在。
    • 複雑分析に柔軟だが性能に影響の可能性。
Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

Power BI の Copilot

  • Copilot: Fabric 全体に統合された AI アシスタント
  • Power BI の Copilot: プロンプトに基づきレポートを自動生成

機能:

  • レポート、アウトライン、ビジュアル、データの要約文を作成。

制限:

  • ビジュアルの細かな編集、フィルター追加、レイアウト調整、複雑な意図の解釈。

Power BI の Copilot

Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

練習しましょう!

Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

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