レイクハウスチュートリアル: レイクハウスの作成、サンプルデータの取り込み、レポートの作成

[アーティクル]
07/25/2024

このチュートリアルでは、Lakehouse を構築し、サンプルデータをデルタテーブルに取り込み、必要に応じて変換を適用してから、レポートを作成します。このチュートリアルでは、次の方法について説明します:

データエンジニアリングワークロードからレイクハウスを作成する
サンプル顧客データをダウンロードして取り込む
セマンティックモデルにテーブルを追加する
レポートを作成する

Microsoft Fabric を利用していない場合は、無料の試用版容量にサインアップできます。

前提条件

Lakehouse を作成する前に、Fabric ワークスペースを作成する必要があります。
CSV ファイルを取り込む前に、OneDrive を構成しておく必要があります。 OneDrive が構成されていない場合は、Microsoft 365 無料試用版にサインアップします: 無料試用版 - Microsoft 365 を 1 か月間試します。

レイクハウスを作成する

このセクションでは、データエンジニアリングエクスペリエンスからレイクハウスを作成します。

Power BI で、左側のメニューから [ワークスペース] を選択します。
ワークスペースを開くには、上部にある [検索テキストボックス] にその名前を入力し、検索結果から選択します。
左下にあるスイッチャーで、"Data Engineering" を選択します。
[データエンジニア] タブで、[Lakehouse] を選択して Lakehouse を作成します。
[新しいレイクハウス] ダイアログボックスの [名前] フィールドに「wwilakehouse」と入力します。
[作成] を選択して、新しいレイクハウスを作成して開きます。

サンプルデータを取り込む

このセクションでは、サンプル顧客データをレイクハウスに取り込みます。

Note

OneDrive が構成されていない場合は、Microsoft 365 無料試用版にサインアップします: 無料試用版 - Microsoft 365 を 1 か月間試します。

Fabric サンプルリポジトリから dimension_customer.csv ファイルをダウンロードします。
[ホーム] タブの [Lakehouse のデータを取得する] に、Lakehouse にデータを読み込むオプションが表示されます。 [新しいデータフロー Gen2] を選択します。
[新しいデータフロー] 画面で、[テキスト/CSV ファイルからインポート] を選択します。
[データソースに接続] 画面で、[ファイルのアップロード] ラジオボタンを選択します。手順 1 でダウンロードした dimension_customer.csv ファイルをドラッグアンドドロップします。ファイルがアップロードされたら、[次へ] を選択します。
[ファイルデータのプレビュー] ページでデータをプレビューし、[作成] を選択して続行し、データフローキャンバスに戻ります。
[クエリ設定] ウィンドウで、[名前] フィールドを dimension_customer に更新します。

Note

Fabric では、既定でテーブル名の末尾にスペースと番号が追加されます。テーブル名は小文字にする必要があり、スペースを含めることはできません。適切に名前を変更し、テーブルにスペースがあれば削除してください。
このチュートリアルでは、顧客データを Lakehouse に関連付けました。 Lakehouse に関連付ける他のデータアイテムがある場合は、次の手順で追加できます。
1. メニュー項目から [データ変換先の追加] を選択し、[レイクハウス] を選択します。 [データ宛先に接続] 画面で、必要に応じてアカウントにサインインし、[次へ] を選択します。
2. ワークスペース内の wwilakehouse に移動します。
3. dimension_customer テーブルが存在しない場合は、[新しいテーブル] 設定を選択し、テーブル名「dimension_customer」を入力します。テーブルが既に存在する場合は、[既存のテーブル] 設定を選択し、オブジェクトエクスプローラーのテーブル一覧から dimension_customer を選択します。 [次へ] を選択します。
4. [保存先の設定の選択] ウィンドウで、[更新方法] として [置換] を選択します。 [設定の保存] を選択して、データフローキャンバスに戻ります。
データフローキャンバスから、ビジネス要件に基づいてデータを簡単に変換できます。わかりやすくするために、このチュートリアルでは何も変更しません。続行するには、画面の右下にある [発行] を選択します。
データフローの名前の横にある回転する円は、アイテムビューで発行が進行中であることを示します。発行が完了したら、[...] を選択し、[プロパティ] を選択します。データフローの名前を Load Lakehouse Table に変更し、[保存] を選択します。
データフロー名の横にある [今すぐ更新] オプションを選択して、データフローを更新します。このオプションはデータフローを実行し、ソースファイルから Lakehouse テーブルにデータを移動します。進行中は、アイテムビューの [更新済み] 列の下に回転する円が表示されます。
データフローが更新されたら、左側のナビゲーションバーで新しい Lakehouse を選択して、dimension_customer デルタテーブルを表示します。
テーブルを選択してデータをプレビューします。 SQL ステートメントでデータに対してクエリを実行するために、レイクハウスの SQL 分析エンドポイントを使用することもできます。画面の右上にある [レイクハウス] ドロップダウンメニューから [SQL 分析エンドポイント] を選択します。
dimension_customer テーブルを選択してそのデータをプレビューするか、[新しい SQL クエリ] を選択して SQL ステートメントを記述します。
次のサンプルクエリは、dimension_customer テーブルの BuyingGroup 列に基づいて行数を集計します。 SQL クエリファイルは将来参照するために自動的に保存され、必要に応じてこれらのファイルの名前を変更または削除できます。

スクリプトを実行するには、スクリプトファイルの上部にある [実行] アイコンを選択します。
```
SELECT BuyingGroup, Count(*) AS Total
FROM dimension_customer
GROUP BY BuyingGroup
```

レポートを作成する

このセクションでは、取り込まれたデータからレポートを作成します。

以前は、レイクハウスのすべてのテーブルとビューが、セマンティックモデルに自動的に追加されていました。最近の更新では、新しい Lakehouse の場合、セマンティックモデルにテーブルを手動で追加する必要があります。レイクハウスを開き、SQL 分析エンドポイント ビューに切り替えます。 [レポート] タブで、[既定のセマンティックモデルの管理] を選択し、セマンティックモデルに追加するテーブルを選択します。この場合は、dimension_customer テーブルを選択します。
セマンティックモデルのテーブルが常に同期されるようにするには、[SQL 分析エンドポイント] ビューに切り替えて、レイクハウスの[設定] ウィンドウを開きます。 [既定の Power BI セマンティックモデル] を選択し、[既定の Power BI セマンティックモデルの同期] をオンにします。詳細については、「既定の Power BI セマンティックモデル」を参照してください。
テーブルが追加されると、Fabric により、Lakehouse と同じ名前のセマンティックモデルが作成されます。
セマンティックモデルペインから、すべてのテーブルを表示できます。最初からレポートを作成したり、ページ分割されたレポートを作成したり、データに基づいて Power BI でレポートを自動的に作成したりすることもできます。このチュートリアルでは、[このデータを探索] の下で、[レポートの自動作成] を選択します。次のチュートリアルでは、最初からレポートを作成します。
テーブルはディメンションであり、メジャーを持たないため、Power BI により行数のメジャーが作成され、別々の列にわたって集計が行われ、次の画像に示すように別々のチャートが作成されます。このレポートは、上部のリボンから [保存] を選択することで、今後のために保存できます。他のテーブルまたは列を含めたり除外したりすることで、要件を満たすためにこのレポートにさらに変更を加えることができます。