Power BI の使用シナリオ: 管理されたカスタマイズ可能なセルフサービス BI

注意

この記事は、Power BI 実装計画 シリーズの記事の一部です。 このシリーズでは、主に Microsoft Fabric 内での Power BI のエクスペリエンスに焦点を当てます。 シリーズの概要については、「Power BI 実装計画」を参照してください。

Fabric 導入ロードマップで説明したように、"管理されたセルフサービス BI" は、"コアにおける統制" と "エッジにおける柔軟性" を重視する複合的アプローチを特徴とします。 データ アーキテクチャは、通常、一元化された BI エキスパートの 1 つのチームによって管理されますが、レポート義務は部門または事業単位内の作成者にあります。

ただし、コア データ アーキテクチャに必要なデータがすべて含まれていない場合は、セマンティック モデル (以前はデータセットと呼ばれていました) の作成者が既存の共有セマンティック モデルを拡張、パーソナライズ、またはカスタマイズできます。 一元的に配信された既存のセマンティック モデルでは満たされないビジネス要件を満たす新しい特殊なセマンティック モデルを作成できます。 重要な点は、コア データが重複していないことです。 この使用シナリオは、管理されたカスタマイズ可能なセルフサービス BI と呼ばれます。

注意

このような管理されたカスタマイズ可能なセルフサービス BI シナリオは、2 番目のセルフサービス BI シナリオです。 このシナリオは、一元管理された共有セマンティック モデル (管理されたセルフサービス BI シナリオで導入されたセマンティック モデル) を使用して実行できる内容に基づいています。 すべてのシナリオの一覧については、Power BI の使用シナリオに関する記事をご覧ください。

簡潔にするために、コンテンツのコラボレーションと配信のシナリオに関するトピックで説明されている一部の側面については、この記事から除外されています。 全体については、先にこれらの記事を参照してください。

シナリオ図

次の図は、管理されたカスタマイズ可能なセルフサービス BI をサポートする、最も一般的なユーザー アクションと Power BI コンポーネントの概要を示しています。 主に、既存の共有セマンティック モデルを拡張することで、特殊なデータモデルを作成する機能をビジネス ユニットのコンテンツ作成者に提供することに焦点が当てられています。 目標は、可能な限り再利用性を実現し、追加の分析要件に柔軟に対応できるようにすることです。

ヒント

シナリオ図をプレゼンテーション、ドキュメント、またはブログの投稿に埋め込む場合、または壁のポスターとして印刷する場合は、シナリオ図をダウンロードすることをお勧めします。 スケーラブル ベクター グラフィックス (SVG) イメージであるため、品質を損なわずに拡大、縮小ができます。

シナリオ図は、次のユーザー アクション、ツール、および機能を示しています。

Item	説明
	セマンティック モデル作成者 A は、Power BI Desktop を使用してモデルを開発します。 再利用を目的としたセマンティック モデルの場合は、作成者が組織の境界を越えてユーザーをサポートする一元管理されたチーム (IT、エンタープライズ BI、センター オブ エクセレンスなど) に属しているのが一般的です (必須ではありません)。
	Power BI Desktop は、1 つ以上のデータ ソースからデータに接続します。
	データ モデルの開発は Power BI Desktop で行います。 多くのセルフサービス レポート作成者がデータ ソースとして使用できるように、適切に設計された使いやすいモデルを作成するための追加の努力がなされています。 モデル作成者は、DAX クエリを使用して、開発中にモデルを開発および探索できます。
	準備ができたら、モデル作成者 A は、Power BI サービスに モデルのみを含む Power BI Desktop ファイル (.pbix) または Power BI プロジェクト ファイル (.pbip) を発行します。
	セマンティック モデルは、共有セマンティック モデルを格納して保護するための専用のワークスペースに公開されます。 セマンティック モデルの目的は再利用であるため、セマンティック モデルは保証 (必要に応じて、認定または奨励) されます。 また、セマンティック モデルは、再利用をさらに促進するために「検出可能」とマークされます。 Power BI サービスの系列ビューを使用すると、Power BI 項目間に存在する依存関係を追跡できます。
	セマンティック モデルが検出可能とマークされるため、Onelake データ ハブ内でのデータの検出が有効になります。 検出可能性を使用すると、データを検索している他の Power BI コンテンツ作成者に対して、セマンティック モデルが Onelake データ ハブ内に表示されます。
	コンテンツ作成者は、Power BI サービスの OneLake データ ハブを使用して、セマンティック モデルなどの検出可能なデータ項目を検索します。
	コンテンツ作成者がアクセス許可を持っていない場合は、データ項目に対するビルド アクセス許可を要求できます。 これにより、許可された承認者にビルド アクセス許可を要求するワークフローが開始されます。 アクセス許可が付与されると、コンテンツ作成者はデータ項目を再利用して新しいソリューションを構築できます。
	Power BI Desktop では、モデル作成者 B が Power BI サービスにある元の共有セマンティック モデルへのライブ接続を作成します。 元のセマンティック モデルを拡張し、カスタマイズすることが目的であるため、ライブ接続は DirectQuery モデルに変換されます。 このアクションによって、Power BI Desktop ファイルにローカル モデルが生成されます。
	Power BI Desktop は、追加のデータ ソースからデータに接続します。 目標は、新しい特殊な複合セマンティック モデルで追加の分析要件が満たされるように、共有セマンティック モデルを拡張することです。
	Power BI Desktop で、(リモート モデルとも呼ばれる、共有セマンティック モデルの) 既存のテーブルと、(ローカル モデルに格納されている) インポートされた新しいテーブル間のリレーションシップが作成されます。 Power BI Desktop で追加の計算とモデリング処理が行われ、特殊な複合モデルの設計が完了します。
	準備が整ったら、セマンティック モデル作成者 B が .pbix または .pbip ファイルを Power BI サービスに公開します。
	新しい特殊な複合セマンティック モデルは、部署で所有され、管理されているセマンティック モデルを格納してセキュリティ保護するための専用ワークスペースに公開されます。
	特殊なセマンティック モデルは、元の Power BI 共有セマンティック モデルに接続されたままになります。 元の共有セマンティック モデルを変更すると、それに依存するダウンストリームの特殊な複合セマンティック モデルが影響を受けます。
	他のセルフサービス レポート作成者は、特殊な複合セマンティック モデルに接続された新しいレポートを作成できます。 レポート作成者は、Power BI Desktop、Power BI Report Builder、Excel のいずれかを使用できます。
	レポートは、レポートとダッシュボードを格納して保護するための専用のワークスペースに公開されます。
	公開されたレポートは、別のワークスペースに格納されている特殊なセマンティック モデルに接続されたままになります。 特殊なセマンティック モデルを変更すると、それに接続されたすべてのレポートが影響を受けます。
	一部のデータ ソースでは、プライベート組織ネットワーク内に存在するデータ更新のために、オンプレミス データ ゲートウェイ または VNet ゲートウェイが必要になる場合があります。
	Fabric 管理者は、Fabric ポータル内のアクティビティを監視します。

重要なポイント

管理されたカスタマイズ可能なセルフサービス BI シナリオに関連して重視すべき重要なポイントを以下に示します。

共有セマンティック モデル

"管理されたセルフサービス BI" を機能させるための重要な要素は、セマンティック モデルの数を最小限に抑えることです。 このシナリオは、"唯一の真実" を実現するための共有セマンティック モデルを示しています。

Note

わかりやすくするために、シナリオ図には共有セマンティック モデルが 1 つしか示されていません。 ただし、1 つのセマンティック モデル内のすべての組織データをモデル化するのはあまり実用的ではありません。 もう 1 つの極端な例は、経験の浅いコンテンツ作成者がよくやることですが、レポートごとに新しいセマンティック モデルを作成することです。 目標は、適切なバランスを見つけて、必要なときにだけ新しいセマンティック モデルを作成し、できるだけセマンティック モデルの数を増やさないようにすることです。

初期共有セマンティック モデルを拡張する

場合によっては、セルフサービスの作成者が既存のセマンティック モデル (たとえば、部署に固有の追加データ) を拡張する必要があります。 この場合、Power BI セマンティック モデルへの DirectQuery 接続を使用できます。 この機能を使用すると、一元的に管理されているデータ資産への投資を活用しながら、セルフサービスの有効化の理想的なバランスが可能になります。 このシナリオ図は、DirectQuery 接続を示しています。 ライブ接続を DirectQuery 接続に変換すると、新しいテーブルを追加できるローカル モデルが作成されます。 元の共有セマンティック モデルのテーブル (リモート モデル) と追加された新しいテーブル (ローカル モデル) 間にリレーションシップを作成できます。 追加の計算とデータ モデリングを行って、新しいデータ モデルをカスタマイズできます。

ヒント

このシナリオでは、共有セマンティック モデルの再利用が強調されています。 ただし、場合によっては、データ モデル管理者がダウンストリーム データ モデルの作成を制限する状況もあります。 その場合は、Power BI Desktop の設定で [DirectQuery 接続の防止] プロパティを有効にすることができます。

セマンティック モデルの保証

共有セマンティック モデルは再利用を目的としているため、それらを保証することが求められます。 "認定" セマンティック モデルは、データが信頼でき、組織の品質基準を満たしていることをレポート作成者に伝えます。 "奨励" セマンティック モデルは、データが貴重であり、他のユーザーにとって価値があるとセマンティック モデルの所有者が信じていることを強調します。

ヒント

ベスト プラクティスとして、コンテンツを保証するための一貫性のある、反復可能な、厳格なプロセスを用意することをお勧めします。 認定コンテンツは、データ品質が検証済みである必要があります。 また、変更管理ルールを順守し、正式なサポートがあり、完全に文書化されている必要があります。 認定コンテンツは厳しい基準を満たしているため、信頼性に対する期待は高くなります。

セマンティック モデルの検出

OneLake データ ハブは、レポート作成者が組織中のセマンティック モデルを検索、調査、使用するのに役立ちます。 セマンティック モデルの保証に加えて、セマンティック モデル検出の有効化が再利用を奨励するために不可欠です。 検出可能なセマンティック モデルは、データを検索しているレポート作成者のデータ ハブに表示されます。

Note

セマンティック モデルが検出可能として構成されていない場合は、ビルド アクセス許可を持っている Power BI ユーザーのみが検索できます。

セマンティック モデルへのアクセスを要求する

レポート作成者が使用するセマンティック モデルがデータ ハブで見つかる場合があります。 セマンティック モデルのビルド アクセス許可がない場合は、アクセスを要求できます。 セマンティック モデルのアクセス要求の設定に応じて、セマンティック モデルの所有者に電子メールが送信されるか、アクセスを要求しているユーザーにカスタムの指示が表示されます。

別のワークスペースに公開する

セマンティック モデルの格納場所とは異なるワークスペースにレポートを公開すると、いくつかの利点が得られます。

まず、ワークスペースのコンテンツを管理する担当者が明確になります。 次に、(ワークスペース管理者、メンバー、または共同作成者の役割を使用して) レポート ワークスペースにコンテンツを公開するためのアクセス許可がレポート作成者に付与されます。 ただし、特定のセマンティック モデルに対する読み取りアクセス許可とビルド アクセス許可のみが付与されます。 この方法では、閲覧者の役割に割り当てられているユーザーに対して、必要に応じて行レベルのセキュリティ (RLS) を有効にすることができます。

依存関係と影響分析

共有セマンティック モデルが他のセマンティック モデルまたはレポートで使用されている場合は、それらの依存オブジェクトが多くのワークスペースに存在する可能性があります。 系列ビューは、ダウンストリームの依存関係を特定し、理解する際に役立ちます。 セマンティック モデルの変更を計画する際は、まず、影響分析を実行して、どのセマンティック モデルまたはレポートを編集またはテストする必要があるのかを理解します。

ゲートウェイの設定

通常は、組織のプライベート ネットワークまたは仮想ネットワーク内に存在するデータ ソースにアクセスする際に、データ ゲートウェイが必要です。 Power BI Desktop ファイルが Power BI Desktop サービスに公開されると、オンプレミス データ ゲートウェイが関連します。 ゲートウェイの 2 つの目的は、インポートされたデータを更新することと、ライブ接続または DirectQuery セマンティック モデルに対してクエリを実行するレポートを表示することです。

Note

管理されたカスタマイズ可能なセルフサービス BI シナリオでは、個人モードでゲートウェイを使用するよりも、標準モードで一元管理されたデータ ゲートウェイを使用することを強くお勧めします。 標準モードのデータ ゲートウェイでは、(スケジュールされたデータ更新操作に加えて) ライブ接続と DirectQuery 操作もサポートされています。

システム監視

アクティビティ ログには、Power BI サービス内で発生したユーザー アクティビティが記録されます。 Power BI 管理者は、収集されたアクティビティ ログ データを使用して、使用パターンや導入を理解する際に役立つ監査を実行できます。 アクティビティ ログは、ガバナンスの取り組み、セキュリティの監査、コンプライアンスの要件をサポートするためにも重要です。 管理されたカスタマイズ可能なセルフサービス BI シナリオを使用すると、依存するセマンティック モデルだけでなく、元の共有セマンティック モデルの使用状況を追跡する際に特に役立ちます。

関連するコンテンツ

このシリーズの次の記事では、セルフサービス データの準備シナリオでデータフローを使用してデータ準備作業を再利用する方法について説明します。