はじめに
ほとんどの人々と同様に、あなたも Microsoft Power BI レポートを作成する必要がある企業で働いています。 データは、複数の異なるデータベースとファイルに存在します。 これらのデータ リポジトリは互いに異なり、一部は Microsoft SQL Server、一部は Microsoft Excel にありますが、すべてのデータが関連しています。
Note
ラボの前のモジュール セクションは、純粋に情報提供を目的としており、 ラボでは、実際のデータを操作する機会が与えられます。
このモジュールのシナリオでは、あなたは Tailwind Traders に勤務しているとします。 上司から、複数の異なる場所にあるデータに依存する一連のレポートを作成する任務が与えられました。 販売トランザクションを追跡するデータベースは SQL Server にあります。これは、それぞれの顧客がどの商品をいつ購入したかを格納するリレーショナル データベースです。 また、販売を担当した従業員も、従業員名と従業員 ID と共に追跡されます。 ただし、そのデータベースには、従業員の入社日、役職、または上司が誰かは格納されていません。 その情報については、人事部が Excel で保持しているファイルにアクセスする必要があります。 SQL データベースを使用するように一貫して要求してきましたが、まだ実装されていません。
商品が発送されると、発送が会社の新しい倉庫保管アプリケーションに記録されます。 開発者は、一連の JSON ドキュメントとして、データを Cosmos DB に格納することを選択しました。
Tailwind Traders には、財務計画に役立つアプリケーションがあるため、過去の傾向に基づいて、今後の月ごと、および年ごとの売上を予測できます。 これらの予測は Microsoft Azure Analysis Services に格納されます。 次に、多数のデータ ソースのビューを示します。このデータの結合が求められています。
レポートを作成する前に、まず、さまざまなデータ ソースからデータを抽出する必要があります。 SQL Server との対話は Excel と異なるため、両方のシステムの微妙な差異を知る必要があります。 システムを把握したら、Power Query を使用することで、列の名前の変更、値の置換、エラーの除去、クエリ結果の結合などのデータのクリーンアップを容易に行うことができます。 Power Query は Excel でも使用できます。 データがクリーンアップされ、整理されたら、Power BI でレポートを作成する準備が整います。 最後に、結合されたセマンティック モデルとレポートを Power BI サービスに発行します。 そこから、他のユーザーがセマンティック モデルを使って独自のレポートを作成したり、既に作成されているレポートを使用したりすることができます。 さらに、他の誰かが作成したセマンティック モデルをあなたが使用したい場合も、それを利用してレポートを作成できます。
このモジュールでは、さまざまなデータ ソースからデータを取得し、Power Query を使用して Power BI にデータをインポートする最初のステップについて重点的に説明します。
このモジュールを完了すると、次のことができるようになります。
- データ ソースを識別して接続する
- Microsoft SQL Server などのリレーショナル データベースからデータを取得する
- Microsoft Excel などのファイルからデータを取得する
- アプリケーションからデータを取得する
- Azure Analysis Services からデータを取得する
- ストレージ モードを選択する
- パフォーマンスの問題を修正する
- データ インポートのエラーを解決する