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Power BI サービスのセマンティック モデル

  • [アーティクル]

この記事では Power BI セマンティック モデルの技術面について説明します。

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、レポート作成と視覚化の準備ができたデータのソースを表します。 Power BI セマンティック モデルは次の方法で作成できます。

ストリーミング セマンティック モデルを除き、セマンティック モデルはデータ モデルを表し、Analysis Services の成熟したモデリング テクノロジが使われます。

Note

Power BI ドキュメントでは、"セマンティック モデル" と "モデル" という用語が同じ意味で使用される場合があります。 Power BI サービスの "セマンティック モデル" は、開発の観点から見た "モデル" を指しています。 ドキュメントの文脈では、これらの用語はほとんど同じ意味です。

外部でホストされるモデル

外部でホストされるモデルには、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 データ ゲートウェイ をオンプレミスに、または仮想マシンでホストされるサービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS) に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必要ありません。

既存のモデルへの投資がある場合 (通常はエンタープライズ データ ウェアハウス (EDW) の一部を形成しています) は、Analysis Services への接続が適していることがよくあります。 Power BI では、Analysis Services への "ライブ接続" を作成し、Power BI レポート ユーザーの ID を使用してデータのアクセス許可を適用することができます。

SQL Server Analysis Services では、多次元モデル (キューブ) と表形式モデルの両方がサポートされています。 次の図に示すように、ライブ接続セマンティック モデルによって、外部でホストされるモデルにクエリが渡されます。

ライブ接続セマンティック モデルによって外部でホストされるモデルにクエリが渡される方法を示す図。

Power BI Desktop で開発されたモデル

Power BI Desktop (Power BI 開発のためのクライアント アプリケーション) を使って、モデルを開発することができます。 Power BI Desktop のモデルは、実質的には Analysis Services 表形式モデルです。

Power BI Desktop を使うと、3 つの異なる種類 (または "モード") のモデルを開発できます。すなわち、インポート、DirectQuery、複合です。 モデルを開発するには、データフローからデータをインポートし、それらを外部のデータ ソースと統合します。 モードは、データがモデルにインポートされるかどうか、またはデータ ソース内に残るかどうかに依存します。 モードの詳細については、「Power BI サービスのセマンティック モデル モード」を参照してください。

セマンティック モデルの所有権

ゲートウェイおよびクラウド接続を使ってセマンティック モデルを操作する場合に、セマンティック モデルに変更を加えることができるかどうかは、セマンティック モデルの所有権によって変わります。 所有者でない場合は、セマンティック モデル所有者ではないため、セマンティック モデル情報のセクションを読み取り専用モードで表示していることを示す警告が表示されます。 変更を行うには、変更を依頼するためにセマンティック モデル所有者に連絡を取るか、セマンティック モデルの所有権を引き継ぐ必要があります。

行レベルのセキュリティ

外部でホストされるモデルと Power BI Desktop のモデルでは、行レベルのセキュリティ (RLS) を適用して、特定のユーザーが取得できるデータを制限できます。 たとえば、Salespeople セキュリティ グループに割り当てられているユーザーは、自分が割り当てられている販売地域のレポート データのみを表示できるようにします。 RLS ロールは、"動的" または "静的" です。 動的ロールではレポート ユーザーごとにフィルター処理されますが、静的ロールでは、そのロールに割り当てられているすべてのユーザーに対して同じフィルターが適用されます。 詳細については、「Power BI での行レベルのセキュリティ (RLS)」を参照してください。

Excel ブックのモデル

Excel ブックまたは CSV ファイルに基づいてセマンティック モデルを作成すると、モデルが自動的に作成されます。 インポートされた Excel テーブルと CSV データによって、モデル テーブルが作成されます。一方、Excel ブックのデータは、Power BI モデルを作成するために入れ替えられます。 いずれの場合でも、ファイル データはモデルにインポートされます。

まとめ

要約すると:

  • モデルを表す Power BI セマンティック モデルは、Power BI サービスでホストされているか、Analysis Services によって外部でホストされています。
  • セマンティック モデルは、インポートされたデータの保存、または基盤のデータ ソースへのパススルー クエリ要求の発行、またはこの両方を行うことができます。

考慮事項

モデルを表す Power BI セマンティック モデルには、以下の重要な事実と考慮事項が当てはまります。

  • SQL Server Analysis Services でホストされるモデルには、ライブ接続クエリを実行するためにゲートウェイが必要です。
  • データをインポートする Power BI でホストされるモデルに対してクエリを実行するには、それらをメモリに完全に読み込む必要があります。
  • インポート モードを使用する Power BI でホストされるモデルには、データを最新の状態に保つために更新が必要であり、ソース データにインターネット経由で直接アクセスできない場合はゲートウェイを使う必要があります。
  • Power BI でホストされるインポート モデルは、スケジュールに従って更新したり、Power BI サービスでユーザーが必要に応じて更新をトリガーしたりできます。
  • Power BI でホストされるモデルで、DirectQuery モードを使用する場合は、ソース データへの接続が必要です。 Power BI によってソース データにクエリが発行され、現在のデータが取得されます。 このモードでは、インターネット経由でソース データに直接アクセスできない場合は、ゲートウェイを使う必要があります。
  • モデルで RLS 規則を適用して、特定のユーザーにデータ アクセスを制限できます。
  • セマンティック モデル所有者が組織を離れた場合は、[セマンティック モデル - グループ内で引き継ぐ] の API を使って所有権を引き継ぐことができます。

Power BI セマンティック モデルを正常にデプロイして管理するには、次の要因について理解する必要があります。

  • データ準備のクエリ、リレーションシップ、計算など、モデルの設計自体について。
  • Power BI 容量リソースに大きな影響を与える可能性がある次の構成について:
    • モデルがホストされる場所
    • ストレージ モード
    • ゲートウェイへの依存関係
    • インポートされるデータのサイズ
    • モデルの更新の種類と頻度

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