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Copilot for Power BI で適切に動作するようにデータ モデルを更新する

  • [アーティクル]

適用対象: Power BI Desktop Power BI サービス

セマンティック モデルで Copilot の使用を開始する前に、データを評価します。 Copilot でセマンティック モデルから分析情報を取得できるように、それに対してクリーンアップ作業を行うことが必要な場合があります。

Note

Copilot を使用する場合のデータセットに関する考慮事項

次の表に、Copilot で正確なレポートを作成するのに役立つ条件を示します。 これらの項目は、正確な Power BI レポートを生成するのに役立つ推奨事項です。

要素 考慮事項 説明 例
テーブルのリンク 明確なリレーションシップの定義 テーブル間のすべてのリレーションシップが明確に定義され、論理的であることを保証します (一対多、多対一、または多対多であることを示します)。 "Sales" テーブルは "DateID　フィールドによって "Date" テーブルに接続されています。
メジャー 標準化した計算ロジック メジャーには、容易に説明および理解できる標準化した明確な計算ロジックが必要です。 "Total Sales" は "Sales" テーブルからの "SaleAmount" の合計として計算されます。
メジャー 命名規則 メジャーの名前には、その計算と目的が明確に反映されている必要があります。 "AvgRating" ではなく "Average_Customer_Rating" を使用します。
メジャー 定義済みのメジャー ユーザーがレポート内で要求する可能性が最も高い定義済みのメジャーのセットを含めます。 "Year_To_Date_Sales"、"Month_Over_Month_Growth" など
ファクト テーブル 明確に示す 測定可能で定量的な分析用データを保持するファクト テーブルを明確に示します。 "Transactions"、"Sales"、"Visits"。
ディメンション テーブル 補完的な記述データ ファクト テーブル内の定量的メジャーに関連する記述属性を含むディメンション テーブルを作成します。 "Product_Details"、"Customer_Information"。
Hierarchies (階層) 論理グループ化 レポートでのドリルダウンに使用可能なディメンション テーブルの場合は特に、データ内に明確な階層を確立します。 "Year"、"Quarter"、"Month"、"Day" の順に.細分化される "Time" 階層。
[列名] 明確なラベル 列名は明確でわかりやすいものにする必要があります。コンテキストがなくさらに検索する必要がある ID やコードは使用しないようにします。 "ProdID" ではなく "Product_Name" を使用します。
列のデータ型 正確さと一貫性 すべてのテーブルの列に正しく一貫性のあるデータ型を適用して、メジャーが正しく計算されるようにし、適切な並べ替えとフィルター処理を可能にします。 計算に使用される数値列はテキスト データ型として設定しないでください。
リレーションシップの種類 明確に指定 正確なレポートが確実に生成されるように、リレーションシップの性質 (アクティブまたは非アクティブ) とそのカーディナリティを明確に指定します。 リレーションシップが "一対一"、"一対多"、または "多対多" のいずれであるかをマークします。
データ整合性 標準化した値 フィルターおよびレポートでの一貫性を確保するために、列内では標準化した値を維持します。 "Status" 列がある場合は、"Open"、"Closed"、"Pending" などを一貫して使用します。
主要業績評価指標 (KPI) 定義済みと関連性 ビジネス コンテキストに関連していてレポートでよく使用される KPI のセットを確立します。 "投資収益率 (ROI)"、"顧客獲得コスト (CAC)"、"生涯価値 (LTV)"。
更新スケジュール 透明性とスケジュール設定 分析しているデータのタイムラインをユーザーが確実に把握できるように、データの更新スケジュールを明確に伝えます。 データが、リアルタイム、日次、週次などのどれに該当するのかを示します。
セキュリティ ロール レベルの定義 一部のユーザーにしか表示すべきでない機密性の高い要素がある場合は、さまざまなレベルのデータ アクセス用にセキュリティ ロールを定義します。 営業チームのメンバーは、販売データを表示できますが、HR データは表示できません。
Metadata 構造のドキュメント化 テーブル、列、リレーションシップ、メジャーなどを含む、データ モデルの構造を参照用にドキュメント化します。 参照としてデータ ディクショナリまたはモデル図を用意します。

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