Power BI を使用して Azure Data Explorer データのクエリと視覚化を行う場合のベスト プラクティス

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Azure Data Explorer は、ログと利用統計情報データのための高速で拡張性に優れたデータ探索サービスです。 Power BI はビジネス分析ソリューションであり、データを視覚化して、組織全体で結果を共有することができます。 Power BI にデータをインポートするには、「Azure Data Explorer から Power BI にクエリをインポートする」を参照するか、SQL クエリを使用します。 この記事では、Power BI を使用した Azure Data Explorer データのクエリと視覚化に関するヒントを紹介します。

Power BI の使用に関するベスト プラクティス

テラバイト単位の新しい生データを使用する場合は、Power BI のダッシュボードとレポートを迅速に処理し、最新の状態に保つために、次のガイドラインに従ってください。

  • 旅行の荷物は軽く - レポートに必要なデータのみを Power BI に取り込みます。 詳細な対話型分析を行うには、Kusto 照会言語を使用したアドホック探索用に最適化された Azure Data Explorer Web UI を使用します。

  • 複合モデル - 複合モデルを使用して、トップレベルのダッシュボードの集計データとフィルター処理された運用の生データを組み合わせます。 生データを使用するタイミングと、集計ビューを使用するタイミングを明確に定義できます。

  • インポート モードと DirectQuery モード:

    • 小さいデータセットの操作には 、インポート モードを使用します。

    • 頻繁に更新される大規模なデータセットには DirectQuery モードを使用します。 たとえば、ディメンション テーブルは、サイズが小さく、頻繁に変更されないため、Import モードを使用して作成します。 予想されるデータ更新の速度に応じて、更新間隔を設定します。 ファクト テーブルは、サイズが大きく、生データが含まれているため、DirectQuery モードを使用して作成します。 これらのテーブルを使用し、Power BI の drillthrough を使用してフィルター処理されたデータを表示します。 DirectQuery を使用するときは、クエリの削減を使用して、準備が整う前にレポートにデータが読み込まれないようにすることができます。

  • 並列性 - Azure Data Explorer は、直線的にスケーラブルなデータ プラットフォームです。そのため、次のようにエンドツーエンド フローの並列性を高めることで、ダッシュボード レンダリングのパフォーマンスを向上させることができます。

  • 効率的なスライサー - 同期スライサーを使用すると、準備が整う前にレポートにデータが読み込まれなくなります。 データセットを構造化し、すべてのビジュアルを配置し、すべてのスライサーをマークしたら、同期スライサーを選択して、必要なデータのみを読み込むことができます。

  • フィルターを使用する - できるだけ多くの Power BI フィルターを使用し、Azure Data Explorer の検索を関連するデータ シャードに集中させます。

  • 効率的なビジュアル - データに対して最もパフォーマンスの高いビジュアルを選択します。

Power BI 用 Azure Data Explorer コネクタを使用してデータのクエリを実行するためのヒント

Power BI レポートと視覚化でKusto 照会言語を使用するためのヒントとテクニックについては、「Azure Data Explorer Connector を使用してデータを照会するためのヒント」を参照してください。

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