Fabric レイクハウスのデータに対するクエリの実行とレポート
medallion アーキテクチャが適切に実装されたので、データ チームとビジネス部門は、その使用を開始して、データに対するクエリの実行とレポートを行うことができます。 Fabric には、SQL 分析エンドポイントや Power BI セマンティック モデルの Direct Lake モードなど、レイクハウス内のデータに対するクエリの実行やレポートを可能にするいくつかのツールとテクノロジが用意されています。
レイクハウス内のデータに対してクエリを実行する
チームは SQL を使用して、ゴールド レイヤー内のデータを探索したりクエリを実行したりできます。 T-SQL 言語を使用して medallion アーキテクチャのすべてのレイヤーでデルタ テーブル内のデータを分析したり、関数の保存、ビューの生成、SQL セキュリティの適用を行ったりすることができます。 また、SQL 分析エンドポイントを使用して、サードパーティのツールやアプリケーションからお使いのレイクハウスに接続することもできます。
Fabric の SQL 分析エンドポイントを使用すると、新しいビジュアル クエリ エクスペリエンスを活用したクエリの作成、セマンティック モデルの管理、データに対するクエリの実行が可能になります。
Note
SQL 分析エンドポイントは、レイクハウスのデルタ テーブルに対して読み取り専用モードで動作します。 レイクハウス内のデータを変更するには、データフロー、ノートブック、またはパイプラインを使用できます。
データ探索に SQL 分析エンドポイントを使用することに加え、Direct Lake モードで Power BI セマンティック モデルを作成して、レイクハウス内のデータに対してクエリを実行することもできます。 レイクハウスを作成するときに、関連付けられている既定のセマンティック モデルもプロビジョニングされます。 既定のセマンティック モデルは、レイクハウス データにメトリックを加えたセマンティック モデルです。
Power BI レポートは、データ要素を表示するときに、基になるセマンティック モデルからデータ要素をフェッチし、データ取得のためにレイクハウスにアクセスします。 効率を高めるために、既定のセマンティック モデルでは、頻繁に要求されるデータをキャッシュに事前に読み込み、必要に応じてそれを更新します。 このアプローチは Direct Lake モードと呼ばれ、セマンティック モデルのパフォーマンスとレイクハウス データの鮮度という、まさに両方の長所を活用できます。
さまざまなニーズに合わせて medallion レイヤーを調整する
medallion レイヤーをさまざまなニーズに合わせて調整することで、特定のユース ケース用にデータ処理とアクセスを最適化できます。 これらのレイヤーをカスタマイズすることにより、各レイヤーの構造と構成をさまざまなユーザー グループの要件に合わせることができるようになり、多様な利害関係者に対するパフォーマンス、使いやすさ、データ関連性が向上します。
多様な対象ユーザーやドメインに合わせて調整された複数のゴールド レイヤーを作成することで、柔軟性に優れた medallion アーキテクチャを実現できます。 財務、営業、データ サイエンス – それぞれが最適化されたゴールド レイヤーを活用して、特定の分析要件に対応できます。
一部のアプリケーション、サードパーティ製ツール、システムでは、特定のデータ形式が必要になります。 medallion アーキテクチャを利用して、クレンジングされ、適切に書式設定されたデータを生成できます。