データフローのベスト プラクティス

  • [アーティクル]

Power BI データフローはエンタープライズに重点を置いたデータ準備ソリューションであり、使用、再利用、統合の準備が整ったデータのエコシステムを可能にします。 この記事では、ベスト プラクティスの一覧と、データフローを理解し、最大限に活用するために役立つ記事やその他の情報へのリンクを提供します。

Power Platform 全体のデータフロー

データフローは、Power Query、Microsoft Dynamics 365 やその他の Microsoft オファリングなど、さまざまな Power Platform テクノロジ全体で使用することができます。 データフローが Power Platform 全体でどのように動作するかについて詳しくは、「データフローとは」を参照してください。

削除されたデータフローを復旧できません

削除されたデータフローは復旧できませんが、このセクションで説明するさまざまな方法でバックアップできます。

Power BI ワークスペースで Azure ストレージ接続を有効にすると、データフロー定義とスナップショットのコピーが自動的にデータ レイクに格納されます。 その後、その model.json ファイルをデータ レイクからダウンロードし、Power BI にインポートして戻すことで、削除または変更されたデータフローを復旧できます。

Power Automate または Azure Logic Apps を使用してデータフロー定義を JSON ファイルにエクスポートし、SharePoint または Azure Data Lake Gen2 に格納できます。 これらの方法のいずれかを使用することで、代替ファイル ストレージ オプションでデータフローをバックアップし、プロセスを自動化できます。

データフローを JSON ファイルに手動でエクスポートし、別のワークスペースまたは場所にインポートすることもできます。 データフローの手動エクスポートは簡単で迅速ですが、データフローをバックアップするたびに手動で行う必要があります。

次の表には、データフローの作成または作業時のベスト プラクティスについて説明する記事へのリンクがまとめてあります。 リンクには、ビジネス ロジックの開発、複雑なデータフローの開発、データフローの再利用、データフローでエンタープライズ規模を達成する方法に関する情報が含まれています。

トピック ガイダンス領域 記事またはコンテンツへのリンク
Power Query データ ラングリング経験を最大限に活用するためのヒントとテクニック Power Query を使用するときのベスト プラクティス
計算テーブルの使用 計算テーブルをデータフローで使用することのパフォーマンス上の利点 計算テーブルのシナリオ
複雑なデータフローの開発 大規模でパフォーマンスの高いデータフローを開発するためのパターン 複雑なデータフローを設計および開発するためのベスト プラクティス
データフローの再利用 パターン、ガイダンス、ユースケース 環境とワークスペース間でデータフローを再利用する場合のベスト プラクティス
大規模な実装 大規模な使用と、エンタープライズ アーキテクチャを補完するガイダンス データフローを使用してディメンショナル モデルを作成するためのベスト プラクティス
拡張コンピューティングの使用 データフローのパフォーマンスが最大 25 倍になる可能性がある コンピューティング エンジンを使用したパフォーマンスの向上
ワークロードの設定を最適化する パフォーマンスを最大化できる手段を理解することでデータフロー インフラストラクチャを最大限まで活用します Power BI Premium データフロー ワークロードを構成する
テーブルの結合と拡張 パフォーマンスの高い結合の作成 テーブル列を展開するときに Power Query を最適化する
クエリ フォールディングのガイダンス ソース システムを使用した変換の高速化 Power Query のクエリ フォールディング
データ プロファイルの使用 列の品質、分布、プロファイルを理解する データ プロファイリング ツールの使用
エラー処理の実装 修正候補を提示し、更新エラーからの回復性がある堅牢なデータフローを開発する Power Query でのエラーの処理
エラー処理
スキーマ ビューの使用 幅の広いテーブルを使用するとき、また、スキーマ レベル操作を行うとき、作成エクスペリエンスを向上する スキーマ ビュー
リンク テーブル 変換の再利用と参照 リンク テーブルを使ってデータフローを作成する
増分更新 最新または変更されたデータの読み込み、および完全な再読み込み データフローでの増分更新の使用

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データフローと Power BI の詳細については、以下の記事を参照してください。