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Power BI 実装計画: 他のサービスとの統合

  • [アーティクル]

Note

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。

この記事は、Power BI と Microsoft Fabric を他のサービスと統合する方法とタイミングを計画するのに役立ちます。 この記事の主な対象者は、次のとおりです。

  • BI および分析のディレクターおよびマネージャー: BI プログラムと戦略の監督を担当する意思決定者。 これらの個人は、特定の戦略的目標をサポートするために他のサービスを使用するか、Fabric または Power BI を補完するかを決定します。
  • Fabric 管理者: 組織の Fabric 監視を担当する管理者。 ファブリック管理者は、 Integration テナント設定を有効にして Fabric と統合できるサービスを制御し、Azure または Microsoft Teams のサービスとのテナント レベルの統合を設定します。 多くの場合、ファブリック管理者は、この統合を容易にするために他の管理者と共同作業を行う必要があります。
  • センター オブ エクセレンス (COE)、IT、BI チーム: 組織内で Power BI の監視を担当するチーム。 これらのチームは、統合された場合にユーザーが問題を解決したり、Power BI をより効果的に使用したりするのに役立つサービスを使用する機会を探しています。
  • コンテンツ所有者とコンテンツ作成者: チームまたは部門で分析を推進するチームと個人。 これらのチームと個人は、ワークスペース レベルとソリューション レベルの統合を実行して、許可されている特定のニーズとユース ケースをサポートします。

Power BI を使用すると、コア Power BI のツールや機能では対処できない特定のニーズや課題が発生する可能性があります。 このような状況では、Power BI と他のサービスの統合を検討できます。 これらのサービスのほとんどは、Azure や Microsoft 365 などのMicrosoft サービスですが、Power BI をカスタムまたはサード パーティのサービスと統合することもできます。 これらの方法で Power BI の機能を拡張すると、新しい問題を解決するのに役立ちます。これにより、ユーザーは通常のタスクでより効果的になります。

Power BI と他のサービスの統合に関連するいくつかの一般的なシナリオを次に示します。

  • 別のサービスの使用を義務付ける特定の要件があります。 たとえば、 Azure Private Link と統合して、仮想ネットワーク内の プライベート エンドポイント 経由でサービスに接続する必要があります。
  • Power BI だけでは克服できない特定の課題が発生します。 たとえば、 Azure Log Analytics 統合を使用して、セマンティック モデルの詳細なクエリ診断を取得し、トラブルシューティングと監査を行います。
  • 既に使用しているサービスを使用するか、Power BI の機能を拡張する必要があります。 たとえば、Excel ユーザーが Excel アドインを使用してセマンティック モデルに接続できるように 接続されたピボットテーブルを挿入できます。

テナント、ワークスペース、または個々のソリューション (セマンティック モデルやレポートなど) のレベルで、Power BI を他のサービスと統合できます。

  • テナント レベルの統合: テナント全体に影響し、通常は他の管理者と共同で Fabric 管理者によって設定されます。 たとえば、 Teams 統合 はテナント レベルで設定されます。 ネットワークに影響するもう 1 つの例として、 Azure ExpressRoute があります。
  • ワークスペース レベルの統合: ワークスペース内のすべてのコンテンツに影響し、ワークスペース管理者によって設定されます。 たとえば、Git 統合は、Azure DevOps のサービスである Azure Repos を使用してソース管理を実現するために、ワークスペース レベルで設定されます。
  • ソリューション レベルの統合: 1 つのコンテンツ アイテムに影響し、コンテンツ作成者によって設定されます。 たとえば、 Python または R は、カスタムの対話型ビジュアルを作成できるようにソリューション レベルで設定されます。

これらの 3 つのレベルすべてについて、Power BI を他のサービスと統合する際に注意する必要がある考慮事項があります。

  • セキュリティに関する考慮事項: 他のサービスを統合すると、それらを正常に使用するために軽減する必要があるリスクが増えます。 たとえば、AI サービスとの統合では、モデルをトレーニングする外部サービスに内部データを公開する可能性があります。 このリスクを軽減するには、サービスの統合に関するセキュリティ リスクと考慮事項を事前に評価してください。 また、リージョンと組織のデータ セキュリティとプライバシー ポリシーに確実に準拠するための具体的なアクションを特定します。
  • ライセンスに関する考慮事項: 他のサービスを統合するには、特定のサブスクリプションまたはライセンスが必要になる場合があります。 たとえば、Power BI レポートと PowerApps の統合は、適切な PowerApps ライセンスがある場合にのみ可能です。 各サービスについて、統合するために特定のライセンスまたはサブスクリプションが必要かどうか、およびユーザーまたは容量ごとの推定コストを評価します。 この評価は、サービスだけでなく、Fabric と Power BI のユーザーごとのライセンスと容量ごとのライセンスについても行います。
  • ガバナンスに関する考慮事項: 他のサービスを統合すると、ユーザーがテナントで行うさまざまなアクティビティや操作が発生し、その一部が不適切なプラクティスにつながる可能性があります。 たとえば、Power BI レポートを OneDrive または SharePoint と統合すると、ユーザーが Power BI Desktop (.pbix) ファイルをレポート ビューアーと直接共有する可能性があります。 この方法では、レポートをワークスペースに発行し、直接アクセス、ワークスペース ビューアーロール、または Power BI アプリを介して共有するより優れたプラクティスから転換します。 そのため、サービスを統合する前に、潜在的なガバナンス リスクを事前に特定し、テナントでサービスを監視およびサポートするために必要な作業を特定する必要があります。
  • メンタリングとユーザーの有効化に関する考慮事項: 他のサービスを統合するには、新しい機能を効果的に使用するようにユーザーをトレーニングするための時間と労力が必要になる場合があります。 たとえば、ユーザーが Excel と Power BI を統合できるようにする場合は、Excel で Analyze を効果的に使用する方法についてユーザーをトレーニングする必要があります。 トレーニングでは、使用するタイミングをガイドし、その考慮事項と制限事項を通知する必要があります。 この統合を使用するユーザーをトレーニングおよびサポートする方法を事前に計画していることを確認します。

この記事の残りの部分では、テナント、ワークスペース、個々のソリューション (レポートやセマンティック モデルなど) のレベルで Power BI を他のサービスと統合する可能性について説明します。

Note

この記事では、Power BI と統合できるさまざまなサービスの概要と、それを行う可能性のあるユース ケースについて説明します。 この記事の目的統合の設定またはトラブルシューティングに必要な技術的な手順について説明しません。 技術情報へのリンクについては、この記事の各セクションを参照してください。

テナント レベルの統合

ファブリック管理者は、テナント全体で使用するために一部のサービスを統合できます。 通常、この統合により、Fabric または Power BI と関連するサービス (Azure で利用できるサービスなど) 間の広範な相互運用性が容易になります。 テナント レベルの統合は、特定のデータの処理方法にも影響を与える可能性があります。

重要

Fabric 管理者が Microsoft Fabric または Power BI と外部サービスの統合を制御するために使用できる関連する管理設定の概要については、「 Integration テナント設定を参照してください。 ファブリック管理者は、これらのテナント設定を使用して、すべてのレベルでサービスとの統合を制御できます。

Azure サービスとの統合

テナントを、データの格納や管理に既に使用している可能性があるさまざまな Azure サービスと統合できます。 この統合は、Fabric と Power BI 内から Azure サービスのスコープと利点を適用するのに役立ちます。 また、管理者や一元化されたチームから分散型コンテンツの所有者や作成者まで、多くの役割をサポートできるより高度な機能も有効になります。

Azure サービスと統合するには、それらのサービスに対してアクティブな Azure サブスクリプションが必要です。 さらに、このオプションには、いくつかの特定のライセンスに関する考慮事項があります。 秘密度ラベルと DLP ポリシーを使用するには、Azure Information Protection Premium P1 または Premium P2 ライセンスが必要です。 ユーザーは、秘密度ラベルの適用など、この統合に起因する機能を使用するために、Power BI Pro または Premium Per User (PPU) ライセンスが必要になる場合があります。 最後に、これらのサービスの一部では、Fabric または Premium の容量が必要であり、容量リソースを使用する場合もあります。

Azure サービスと統合する方法のガイダンスについては、次を参照してください。

Azure サービスとは限りませんが、テナント レベルの Power BI との統合に使用できる次のツールを使用することもできます。

AI サービスとの統合

Fabric の Copilot とは別に Fabric や Power BI と統合できるさまざまな AI サービスがあります。 これらのサービスは、ニーズやユース ケースに応じて、高度な分析を実行して特定のモデルをデータに適用するのに役立ちます。

AI Azure サービスと統合するには、アクティブな Azure サブスクリプションが必要です。 さらに、これらのサービスの一部では、Fabric または Premium の容量が必要であり、容量リソースが使用されます。 これらのワークロードが容量使用率に悪影響を与えないようにするには、容量内の AI ワークロードのメモリ制限を設定してください。 そうすることで、容量ユニット (CU) の予期しない使用を回避できます。 詳細については、「 Premium 容量への影響の管理を参照してください。

Azure のさまざまな AI サービスと統合する方法のガイダンスについては、次を参照してください。

Power Query で Azure AI Services を統合する

Azure AI Services を使用して、Power Query で特定の AI 関数を呼び出すことができます。 これらの関数は、選択したワークスペースの Fabric 容量または Premium 容量を使用して実行されます。 構造化の少ないテキストまたは画像データから有用な情報を導き出すことができます。

Azure AI Services とセマンティック モデルまたはデータフローの統合のユース ケースは次のとおりです。

Power Query で Azure Machine Learning を統合する

Azure AI Services の使用方法と同様に、動的な Power Query 関数を して機械学習モデルをデータに適用できます。 これらの機械学習モデルには、モデル作成者によって Python で生成されたスキーマ ファイルが必要です。

データフロー Gen1 作成者は、 AutoML を使用して、データ準備中に Power BI を使用して独自の機械学習モデルを作成することもできます。 作成者は、特定の種類のモデル ( binary 予測、 一般的な分類、または regression) を選択できます。 次に、これらのモデルを入力データでトレーニングし、データフローの更新後に新しいデータまたは更新されたデータにモデルを適用する前に結果を評価します。

セマンティック モデルまたはデータフロー Gen1 と Azure Machine Learning の統合のユース ケースは次のとおりです。

  • データ サイエンス ツールや Python に関する深い専門知識を必要とせずに、Power BI で予測モデリングを行います。
  • 単純なチャーン予測と予測を実行します。
  • Azure Machine Learning で組織モデルを適用して、Power BI のデータを強化します。

独立系ソフトウェア ベンダー向けの統合

ソフトウェアを製造および販売する独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) は、Fabric と統合して、アプリケーションをサポートおよび拡張できます。

ISV を Fabric と統合するために使用できる 3 つの異なるモデルがあります。

ISV と Fabric を統合する方法の詳細については、「ISV の Microsoft Fabric Integration Pathways を参照してください。

Microsoft Teams 統合

テナントをMicrosoft Teamsと統合して、ユーザーが Teams アプリケーション内から Fabric と Power BI にアクセスできるようにします。 この機能は、コラボレーションを一元化し、Teams と Power BI の両方の導入を促進するための便利な方法です。

Power BI とチームを統合する方法の詳細については、次を参照してください。

Teams と Power BI の統合のユース ケースは次のとおりです。

  • 中心化されたポータルをキュレーションしプラクティスに対応し主要な Power BI レポートとリソースを埋め込みます。
  • Power BI アプリから配布されたコンテンツ用の専用のチームまたはチーム チャネルを作成します。このチャネルでは、ユーザーはフィードバックや問題を共有したり、コンテンツに関する質問をしたりすることができます。
  • ユーザーをトレーニングして 共有ビューを作成し Teams を介して共有し、特定の観点やデータ ポイントについて話し合うことができます。

地理空間サービスの統合

地理空間データを使用する場合は、Power BI を使用して対話型のマップ ビジュアルで視覚化することが必要になる場合があります。 ただし、これらのビジュアルには他のサービスとの統合が必要であり、テナント設定を使用してテナント レベルで制御できます。 これらのビジュアルは、地理空間データを表示するレポートで有効にすることができますが、これらのサービスを使用しても、データ所在地やコンプライアンス要件に違反しないようにする必要があります。

Power BI をさまざまな地理空間サービスと統合する方法の詳細については、次を参照してください。

警告

地理空間サービスでは、Power BI テナント、コンプライアンス境界、または国内クラウド インスタンスの地理的リージョン外にある他のサービスが使用される場合があります。 さらに、これらのサービスは、施設を維持する場所でデータを保存および処理する場合があり、これらのサービスの使用には、Power BI 以外の個別の使用条件とプライバシー ポリシーが適用される場合があります。

この警告は、地理空間情報の視覚化に使用するサードパーティのカスタム ビジュアルにも適用されます。

ワークスペース レベルの統合

特定のサービスは、個々のワークスペースのレベルで統合できます。 これらのサービスを使用すると、ワークスペース内のコンテンツの開発、管理、表示に役立つ機能を利用できます。

Git 統合

ワークスペースで Fabric 容量、Premium 容量、または PPU ライセンス モードを使用している場合は、 Git 統合 を使用してワークスペースをリモート Git リポジトリに接続し、より高度なライフサイクル管理シナリオをサポートできます。 リモート Git リポジトリを使用すると、ファイルの ソース制御 が容易になり、コンテンツ作成者は変更を 追跡および管理できます。 Git 統合では、特にブランチを使用する場合これらの変更をメイン ブランチに統合する前に特定の機能の開発を分離するためにデプロイ前にマージを行うを開発者間で促進します。

簡単に言うと、コンテンツ作成者は、ローカルまたはPower BI サービスでコンテンツを開発し、それらの変更をコミットしてリモート Git リポジトリ (Azure Repos または GitHub Enterprise など) にプッシュできます。 Power BI と Fabric の Git 統合を設定して使用する方法については、「 Get started with Git integration or Tutorial: end-to-end lifecycle management」を参照してください。

コンテンツ作成者は、Power BI Project (.pbip) ファイル、メタデータ ファイル、ドキュメントを中央の Azure Repos リモート リポジトリに格納します。 これらのファイルは、 技術所有者によってキュレーションされます。 コンテンツ作成者がソリューションを開発している間、技術所有者はソリューションを管理し、変更を確認し、それらを 1 つのソリューションにマージする責任を負います。 Azure Repos には、変更管理に関して、SharePoint や OneDrive よりも高度なオプションが用意されています。 すべてのコンテンツとコラボレーションの基盤になるので、適切にキュレーションし、文書化したリポジトリを保守することが不可欠です。

ソース管理による変更管理は、以下のようなシナリオの場合に検討対象となります。

  • 集中型または分散型のチームがコンテンツの作成と管理を行う場合。
  • Azure DevOps を使用してコンテンツ作成者間の共同作業が行われる場合。
  • コンテンツ作成者は、Git、ソース管理、または DataOps アーキテクチャの設計に精通しています。
  • コンテンツ作成者は、複雑なコンテンツや重要なコンテンツを管理したり、コンテンツの規模を拡大したり、複雑さと重要性を増したりすることを期待しています。

Azure DevOps でソース管理を効果的に使用するには、考慮事項に注意し、特定の前提条件を満たす必要があります。

  • Git: コンテンツ作成者が変更をコミットしてリモート リポジトリにプッシュするには、Git をダウンロードしてインストールする必要があります。 Git は、ファイルの変更を追跡する分散バージョン管理システムです。 Git の基本については、「git とは」を参照してください。
  • ツール: Git を使用するには、コンテンツ作成者は、 コマンド ライン インターフェイス (CLI) または、 Visual Studio や Visual Studio Code などの統合ソース管理 (SCM) を持つグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) クライアントを使用する必要があります。
  • ライセンスとアクセス許可: Azure Repos Git リポジトリを作成して使用するには、コンテンツ作成者は次の手順を実行する必要があります。
  • Fabric Git の統合: リモート リポジトリ内のコンテンツを Fabric ワークスペースと同期するために、コンテンツ作成者は Fabric Git 統合を使用します。 このツールは、データフローなど、Fabric ポータルで作成されたコンテンツの変更を追跡して管理するため、重要です。

Azure Log Analytics を統合する

Azure Log Analytics を使用して貴重な情報を収集し、ワークスペース項目の データ レベルの監査 をサポートできます。 Azure Log Analytics は Azure Monitor サービスのコンポーネントの 1 つです。 具体的には、 Azure Log Analytics と Power BI の統合により、Power BI ワークスペース内のすべてのセマンティック モデルからセマンティック モデル イベントをキャプチャできます。 これは、Fabric または Premium 容量を使用するワークスペースでのみサポートされます。 Power BI と Fabric 用に Azure Log Analytics を設定して使用する方法については、「Data レベルの監査: Azure Log Analytics および Power BI での Azure Log Analytics の構成を参照してください。

Azure Log Analytics 統合を設定し、(サポートされているワークスペースに対して) 接続を有効にすると、セマンティック モデル イベントが自動的にキャプチャされ、Azure Log Analytics ワークスペースに継続的に送信されます。 セマンティック モデル ログは、 Azure Data Explorer に格納されます。これは、大量のほぼリアルタイムのテレメトリ データをキャプチャするために最適化された追加専用データベースです。

Azure Log Analytics を使用するユース ケースは次のとおりです。

  • 管理されたセルフサービス使用シナリオで分散型チームに提供する集中型モデルなど、戦略的に重要なセマンティック モデルを監視する必要があります。
  • ファブリック容量など、リソース使用率に大きな影響を与えるセマンティック モデルを監査または調査する必要があります。
  • セマンティック モデルのクエリと使用パターンに関する詳細な分析が必要です。

Azure Log Analytics を使用するには、Azure サブスクリプションの一部として、 Azure Log Analytics ワークスペース を設定して支払う必要があります。 従量課金制サブスクリプションを使用して Azure Log Analytics の料金を支払います。 詳細については、Azure Log Analytics の価格に関するページを参照してください。

Azure Data Lake Storage Gen2 の統合

ワークスペースを Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 アカウントに接続できます。 ワークスペースを ADLS Gen2 に接続すると、Power BI データフロー (データフロー Gen1 とも呼ばれます) とセマンティック モデル バックアップのデータを格納できます。 ADLS Gen2 を設定して Power BI データフローのデータを格納する方法については、「 Azure Data Lake Gen 2 を使用するためのデータフロー ストレージの構成」を参照してください。

Fabric 管理ポータルで Azure 接続 を設定しても、テナントのすべての Power BI データフローが既定で ADLS Gen2 アカウントに格納されるわけではありません。 (内部ストレージではなく) 特定のストレージ アカウントを使用するには、各ワークスペースを明示的に接続する必要があります。 ワークスペースに Power BI データフローを作成する前ワークスペース Azure 接続を設定することが重要です。

次の 2 つのセクションでは、ワークスペースを ADLS Gen2 と統合する理由について説明します。

Power BI データフロー データのストレージ

独自の Data Lake を持ち込む場合、Power BI データフロー (Gen1) のデータに Azure で直接アクセスできます。 ADLS Gen2 のデータフロー ストレージへの直接アクセスは、他のユーザーまたはプロセスがデータを表示またはアクセスする場合に役立ちます。 特に、Power BI の外部のデータフロー データを再利用することが目的の場合に役立ちます。

ストレージを割り当てるには、次の 2 つのオプションがあります。

ヒント

Fabric を使用する場合は、dataflows Gen2 を使用することをお勧めします。これは、OneLake を含むにデータを格納できます。 データフロー Gen2 は、他のデータ パイプラインと 統合するためのオプションが多く用意されているため、データフロー Gen1 よりも柔軟性が高く 高度なコンピューティング メリットがあります。

Power BI セマンティック モデルのバックアップと復元

Power BI セマンティック モデルのバックアップと復元機能は、Fabric 容量、Premium 容量、または PPU に割り当てられているワークスペースでサポートされています。 この機能では、Power BI データフロー データの格納に使用したのと同じ ADLS Gen2 アカウントを使用します (前のセクションで説明します)。

セマンティック モデルのバックアップは、次の場合に役立ちます。

  • データ保持要件に準拠します。
  • 定期的なバックアップを disaster 復旧戦略の一部として格納。
  • バックアップを別のリージョンに格納します。
  • データ モデルを移行します。

ソリューション レベルの統合

セマンティック モデルやレポートなど、個々の項目のレベルで特定のサービスを統合できます。 これらの統合により、特定のユース ケースを有効にし、Power BI 項目の機能を拡張できます。

Microsoft Fabric との統合

Power BI は Fabric の一部ですが、Power BI は Fabric の個別のワークロードであり、Fabric の傘下で統合される他のエクスペリエンスと統合できます。 Power BI の操作に慣れている場合は、Fabric で他のワークロード、項目、機能を適用する可能性と機会を理解することが重要です。

次のセクションでは、Power BI コンテンツを Fabric と統合して Power BI の機能を拡張する方法の例を示します。

OneLake とセマンティック モデルの統合

Power BI セマンティック モデルを作成するコンテンツ作成者は、OneLake 統合を使用して、OneLake の Delta テーブルにモデル テーブルを書き込むことができます。 インメモリ テーブルを最初にコピーした後は、OneLake から再利用して他のユース ケースに使用できます。コピーする必要はありません。 Delta テーブルには、Fabric の lakehouse 経由でアクセスできます。 ユーザーは、別の lakehouse または別のアイテムの種類 ( data ウェアハウスなど) から使用できるように、テーブルにアクセスするためのショートカットを作成することもできます。

OneLake とセマンティック モデルの統合を使用するユース ケースは次のとおりです。

  • OneLake でまだ使用できないセマンティック モデルのデータを再利用します。
  • セマンティック モデルのデータを再利用して、別の Fabric エクスペリエンスで使用します。
  • セマンティック モデル テーブルのスナップショットを作成します。

セマンティック モデルを構築したり、ノートブック内のデータを分析したりするコンテンツ作成者は、 semantic link を使用して、Fabric のノートブックからセマンティック モデルの読み取りと書き込みを行うことができます。 セマンティック リンクには、生産性の向上、自動化、コード内のアドホック分析を迅速かつ簡単に実行する機能など、Power BI 開発者にとってさまざまな利点があります。

セマンティック モデルとのセマンティック リンク統合を使用するユース ケースは次のとおりです。

  • DAX クエリを評価し、結果を既知のベースラインと比較することで、セマンティック モデルのテストを自動化します。
  • Best Practice Analyzerを複数のモデルに対して同時に実行してセマンティック モデルをプログラムで管理し、考えられる問題を特定して分類します。
  • 新しいセマンティック モデルに適用できる DAX メジャーとビジネス ロジック (通貨換算など) の一般的なテンプレートとパターンを保存します。
  • Python を使用してセマンティック モデルのデータを分析および視覚化します。
  • セマンティック モデルのビジネス ロジックを使用して、データ サイエンティストによって作成されたモデルを検証します。
  • セマンティック モデルのデータを使用して分析を強化します。

ヒント

semantic-link-labs Python ライブラリは、セマンティック リンクのユーティリティをさらに拡張します。 これは、セマンティック モデルを作成および管理し、モデルの作成または管理プロセスの生産性と効率を向上させたいユーザーにとって価値のあるツールです。

Python がわからない場合でも、 Copilot と Chat-magicsを使用して 便利な結果を得るための機能的な Python コードの記述を支援することができます。

Fabric Activator と Power BI レポートの統合

Power BI レポートを作成または使用するコンテンツ作成者またはコンシューマーは、 Activator を使用して、データの変更に基づいてアクションと通知を自動化できます。 ダッシュボード タイルからの データ アラートと同様にユーザーは Power BI ビジュアルでアラートを設定し、それらのアラートのトリガーを定義できます。 また、この機能を拡張して、 Custom アクションを使用して、他のダウンストリームの変更を開始できる Power Automate フロー をトリガーすることもできます。

Activator と Power BI の統合のユース ケースは次のとおりです。

  • 値がしきい値を超えたときにトリガーされるようにアラートを設定することで、異常検出を自動化しました。
  • 値 (前年の売上や予算の差異など) がしきい値を超えたときにトリガーするようにアラートを設定することで、ビジネス クリティカルなレポートの回帰テストを自動化しました。

Microsoft Office 365 との統合

Power BI を Microsoft 365 製品と統合するには、 Excel、、 、PowerPointOutlook、 Outlook など、さまざまな方法があります。

Excel で Power BI データを使用する

Excel での作業を好むユーザーは、Excel で分析するか、ライブ接続テーブルを使用して Power BI データを使用できます。

セマンティック モデルのビルドアクセス許可を持つコンテンツ コンシューマーは、Excel からモデルに接続して、Excel で Analyze を使用できます。 この方法を使用すると、ユーザーはピボットテーブルを使用して独自のアドホック分析を実行できるように、モデルを探索できます。

Excel での分析のユース ケースは次のとおりです。

  • ユーザーは、Power BI を使用する代わりに Excel でデータを分析することを好みます。
  • ユーザーは、 個人の BI を実行して、Excel で独自のレポートを作成したいと考えています。
  • ユーザーは、Power BI データを使用して Excel の既存の分析をサポートしたいと考えています。

ヒント

ユーザーが Excel からセマンティック モデルに接続することが予想される場合は、その使用方法をトレーニングするために必要な手順を実行し、セマンティック モデルを役立つ方法で整理してください。 たとえば、フィールドを表示フォルダーに整理し、レポートで使用することを意図していないテーブルやフィールドを非表示にします。

Excel での分析では、Power BI レポートで使用されるデータ分析式 (DAX) ではなく、クエリに多次元式 (MDX) が使用されます。 MDX クエリでは、同等の DAX クエリと比較してパフォーマンスが低下する可能性があります。 ユーザーが Excel で分析を使用して高度な集計分析を行い、Power BI やその他の Fabric エクスペリエンスを使用してより詳細な分析を実行する必要があることをユーザーが理解していることを確認します。

また、セマンティック モデルの一部の機能 ( フィールド パラメーター および 動的メジャーの書式指定文字列など Excel の分析では機能しません。 その他の考慮事項と制限事項については、この記事 参照してください。

また、 live-connected テーブルを使用して、Excel で Power BI データを取得することもできます。 この方法では、Power BI レポート ビジュアルからデータをエクスポートするユーザーは、データが入力されたテーブルを含む Excel ブックを受け取ります。 テーブル クエリは、ブックを開いたとき、またはテーブルが手動で更新されたときに、最新のデータを自動的に取得します。

ライブ接続テーブルのユース ケースは次のとおりです。

  • ユーザーは、特定のビジュアルのデータを調査または分析する必要があります。
  • ユーザーは、有効なビジネス ケースをサポートするために定期的にデータをエクスポートする必要があります。
  • semantic モデルまたはレポートの手動テストを実行しています。

ライブ接続テーブルのエクスポートは、Power BI レポートから切断されたテーブルをエクスポートするよりも優れていますが、データをエクスポートしないようにユーザーに勧める必要があります。 エクスポートされたデータは、組織からのデータ流出につながる可能性のあるガバナンスの課題とデータ セキュリティ リスクを示します。 代わりに、Excel または Power BI Desktop からセマンティック モデルに接続して独自の分析を実行し、結果を同僚と安全に共有するようにユーザーをトレーニングすることを検討してください。

データエクスポートの管理は、データ カルチャの成熟度を向上させユーザーが Power BI を効果的に使用できるようにするための重要な変更管理演習です。

power BI レポートをPowerPointに統合する

PowerPoint Power BI アドインを使用して、ライブの対話型 Power BI レポートまたは特定のビジュアルをスライドPowerPoint追加できます。 この機能は、プレゼンテーション中にビジュアルをフィルター処理して操作できるため、静的なスクリーンショットを挿入する代わりに適しています。

PowerPointは、既存の Power BI レポートを補完するのに便利なツールですが、プライマリ配布方法としてはスケーリングされません。 代わりに、Power BI アプリなどのレポート配布方法を使用し、それらを補完または拡張するためのPowerPoint統合の機会を探します。

フラット ファイルおよびPowerPointプレゼンテーションとしてのレポートの配布の管理は、変更管理データ カルチャの成熟度を向上させユーザーが Power BI を効果的に使用できるようにするためのトレーニングです。

PowerPointでの Power BI 統合のユース ケースは次のとおりです。

  • スライド ショー モードでプレゼンテーションを継続的に再生 最新の Power BI レポート (工場の大画面など) を使用します。
  • 過去の日付から特定の時点のレポートを確認する場合など、レポート データが自動的に更新されないように、特定のビューのスナップショットを固定します。
  • プレゼンテーションをライブ Power BI レポートと共有して、プレゼンテーションを発表する前に参加者がプレゼンテーションとレポートを確認する場合など、ユーザーが最新のデータを表示できるようにします。

ファブリック管理者は、PowerPoint テナント設定の Enable Power BI アドインでの使用を制御できます。 その他の考慮事項と制限事項については、この記事 参照してください。

Power Platform との統合

Power BI は、 Power Platform の一部です。 そのため、Power BI は、Power Apps、Power Automate、Power Pages など、Power Platform ファミリ内の他のアプリケーションとうまく統合されます。

  • Power Apps を使用すると、組織内のローコード アプリケーションをすばやく作成して展開できます。
  • Power Automate を使用すると、自動的に、スケジュールに従って、または手動アクションに応答してトリガーされる論理フローを作成することで、タスクとワークフローを自動化できます。 専用マシンなしで無人で実行する クラウド フロー を作成できます。 また、Power Automate デスクトップ アプリケーションを使用してロボット プロセスオートメーションを使用してユーザーアクションをシミュレートするため、マシンを必要とするdesktop フローを作成することもできます。
  • Power Pages では、ローコードのユーザー インターフェイスを使用して、外部向けのビジネス Web サイトを作成できます。

Power BI レポートで Power Apps ビジュアルを使用する

Power Apps ビジュアルを使用して Power BI に Power Apps を統合。 このビジュアルを使用すると、Power BI レポート内に対話型の機能的な Power Apps キャンバス アプリを表示できます。 Power BI では、Power Apps ビジュアルに追加するフィールドを選択できます。 次に、Power Apps では、これらのフィールドを使用して、データドリブン のラベルと機能を作成してアプリを強化できます。 Power BI レポートと Power Apps の統合により、さまざまなユース ケースが可能になり、ユーザーはレポート内のデータを使用して意思決定を行い、アクションを実行できます。

この方法を使用する場合は、ライセンスに関するいくつかの考慮事項に留意する必要があります。 Power BI レポートで Power Apps ビジュアルを使用するには、レポート ビューアーに、必要な Power BI ユーザーごとのライセンスに加えて、 Power Apps ライセンス が必要です。 または、Power Apps と Power Automate に 従額払いプランを使用することもできます。

Power Apps ビジュアルのユース ケースは次のとおりです。

  • たとえば、特定の顧客にコメントを追加したり、Power BI レポート内から予測値を変更したりするなど、データベースへの書き戻しを容易にします。
  • 顧客満足度レポートから顧客に連絡するなど、Power BI レポートによって通知される直接アクションを容易にします。
  • フィードバック フォーム、投票、アンケートなど、ユーザーが Power BI レポート内からフォームを送信できるようにします。

埋め込みシナリオでは、Power Apps ビジュアルは組織の Embed シナリオでのみサポートされ 顧客向けの Embed シナリオではサポートされません。 その他の制限については、「 Power Apps ビジュアルの制限事項を参照してください。

Power APPS キャンバス アプリに Power BI レポートを統合する

Power Apps キャンバス アプリ内 Power BI ダッシュボード タイルを統合できます。 この方法では、主な消費媒体は Power App であり、Power BI タイルによって強化されます。 タイルを埋め込むには、キャンバス アプリの開発中に Power BI タイル コントロール を使用します。

Power Automate から Power BI でアクションを実行する

Power Automate を使用すると、レポートのエクスポート、セマンティック モデルの更新、DAX クエリの評価など、Power BI の特定のアクションを自動化できます。 この機能は、特定のタスクを合理化したり、生産性を向上させたりするのに役立ちます。

Power Automate から Power BI を自動化するためのユース ケースは次のとおりです。

  • アップストリーム データ ソースが更新されたときにセマンティック モデルの更新をトリガーします。
  • Power BI レポートまたはページ分割されたレポートの配布を自動化します。
  • フローがトリガーされたときに Power BI セマンティック モデル テーブルに行を追加します。

Power BI から Power Automate フローをトリガーする

Power BI を使用して、次の 3 つの方法で Power Automate クラウド フローをトリガーすることもできます。

  • Power BI レポートで Power Automate ビジュアルを使用します。
  • Power BI ダッシュボード タイルからデータ アラートを使用します。
  • Power BI で 変更された目標を通知するフローを作成します。

この方法では、Power BI で発生するイベントに応答するほど Power BI アクションを自動化しません。 これらのイベントは、手動 (Power Automate ビジュアルなど) または自動的 (データ アラートなど) でトリガーできます。 また、フローの下流で Power BI のデータを使用することもできます。これは、より具体的で関連性の高いアクションを自動化するのに役立ちます。

このアプローチには、いくつかのライセンスに関する考慮事項に留意する必要があります。 Power BI レポートで Power Automate ビジュアルを使用するには、必要な Power BI ユーザーごとのライセンスに加えて、レポート ビューアーが Power Automate フローと Power Automate ライセンス (必要な場合) にアクセスできる必要があります。 または、Power Apps と Power Automate に 従額払いプランを使用することもできます。

Power BI から Power Automate フローをトリガーするユース ケースは次のとおりです。

  • Power Automate ビジュアルを使用して、Power BI レポート内から Excel テーブルに行を更新または追加します。
  • レポートとダッシュボードを設定して、既知のベースラインを使用して現在の値の違いを報告し、ダッシュボード タイルにデータ アラートを設定することで、回帰テストを自動化します。
  • データ アラートを使用して、セマンティック モデル データに予期しない値や異常がある場合に、チームまたは個人に通知します。 Power BI レポートで Power Automate ビジュアルを使用するには、必要な Power BI ユーザーごとのライセンスに加えて、レポート ビューアーが Power Automate フローと Power Automate ライセンス (必要な場合) にアクセスできる必要があります。 または、Power Apps と Power Automate に 従額払いプランを使用することもできます。

Power Pages Web サイトに Power BI レポートを埋め込む

Power Pages Web サイトで Power BI レポートを することができます、Power Pages で作成された外部向け Web サイトに Power BI レポートを表示できます。 このアプローチでは、Power Platform 管理センターから Power BI Embedded サービスを して 顧客向けの埋め込みシナリオを効率化します。

このアプローチには、いくつかのライセンスに関する考慮事項に留意する必要があります。 Power BI レポートを Power Pages Web サイトに埋め込むには、F、P、EM、または A SKU が必要です。 また、適切な Power Pages ライセンスも必要です。

Power Pages Web サイトに Power BI レポートを埋め込むユース ケースは次のとおりです。

  • カスタム ポータルを使用して外部ユーザーまたは顧客にレポートを配布します。
  • サブスクライバーや Web サイトのトラフィックなどの Web サイト分析を表示します。
  • 対話型の Power BI 視覚化を使用して Power Pages Web サイトを強化します。

Power BI Embedded の制限に加えて、Power Pages にレポートを埋め込む場合特定の制限もあります。 たとえば、レポートは、接続されたセマンティック モデルと同じワークスペースにパブリッシュする必要があります。 Power Pages Web サイトに Power BI コンテンツを埋め込む前に、これらの考慮事項を考慮してください。

OneDrive と SharePoint の統合

OneDrive と SharePoint は、Power BI のコンテンツ ファイルとデータ ファイルを格納するための便利なオプションであるため、一般的に使用されます。 OneDrive と SharePoint を統合することで、共有機能をさらに強化できます。

Power BI Desktop ファイルの OneDrive の更新

Power BI Desktop (.pbix) ファイルを OneDrive for Work または School、または SharePoint に保存すると、Power BI Desktop から発行するのではなく、OneDrive からワークスペースにそのファイルをインポートできます。 そうすることで、通常は 1 時間以内にデータ モデルが自動的に更新される OneDrive の更新を利用できます。

OneDrive の更新を使用するユース ケースは次のとおりです。

  • セルフサービス ユーザーは、Power BI Desktop ファイルの発行を効率化したいと考えています。
  • コンテンツ作成者は、OneDrive での共同作業中に変更を追跡および管理したいと考えています。

セマンティック モデルとレポート用の個々の .pbix ファイル用に OneDrive を統合するだけでなく、oneDrive とのワークスペース レベルの統合を設定することもできます。

OneDrive と SharePoint で Power BI Desktop ファイルをプレビューする

OneDrive または SharePoint を介して Power BI Desktop ファイルをユーザーと共有すると、Power BI Desktop でレポートを開かずに、OneDrive または SharePoint からレポートを表示できます。 この機能は、共有セマンティック モデルに接続されているレポート、またはレポートとインポート セマンティック モデルを含む Power BI Desktop ファイルに対してのみ機能します。 さらに、1 GB 以上の Power BI Desktop ファイルをプレビューすることはできません。 詳細については、「 管理と制限事項を参照してください。

このアプローチには、いくつかのライセンスに関する考慮事項に留意する必要があります。 ユーザーは、OneDrive または SharePoint で Power BI Desktop ファイルをプレビューするには、Power BI Pro ライセンスが必要です。 詳細については、「 OneDrive と SharePoint でレポートを表示するための前提条件を参照してください。

OneDrive を使用してファイルをプレビューするユース ケースは次のとおりです。

  • コンテンツ作成者は、OneDrive または SharePoint を使用してコラボレーションを容易にします。
  • OneDrive の統合を使用するコンテンツ作成者 ( OneDrive の更新など)、変更を 追跡して管理するコンテンツ作成者は .pbix ファイルを開く前にファイルをプレビューする利便性が必要です。

SharePoint Online に Power BI レポートを埋め込む

Power BI と SharePoint を統合 、SharePoint Online で Power BI レポートを組み込むことができます ( 安全な埋め込みとも呼ばれます)。 レポート エクスペリエンスは、ユーザーが直接アクセスで共有されているリンクを使用して Fabric ワークスペースでレポートを表示する場合と同じです。 行レベルのセキュリティ は、項目のアクセス許可と共に適用されます。 SharePoint サイトでレポートを表示するには、レポートに直接アクセスできる必要があります。

SharePoint Online で Power BI レポートを埋め込むユース ケースは次のとおりです。

  • Fabric ワークスペースを使用する代わりに、SharePoint ポータルからレポートを配布する必要があります。 この方法は、複数のワークスペースから特定の対象ユーザーにレポートを配布する場合に便利です。
  • コラボレーションや意思決定をサポートするレポートを SharePoint サイトに埋め込みたい場合。

Visual Studio および VS Code との統合

多くの開発者は、 Visual Studio または Visual Studio Code (VS Code) を使用してソース ファイルとメタデータを管理する方法に精通しています。 これらのツールには、Power BI および Fabric と統合するためのオプションがいくつか用意されています。

Visual Studio と Analysis Services プロジェクトを使用してセマンティック モデルを開発する

開発者が Visual Studio で作業することを好む場合は、Power BI Desktop ではなく、Visual Studio からセマンティック モデルを 開発してデプロイできます 。 この場合、Visual Studio 2017 以降のエディションと、SQL Server Data Tools (SSDT) 拡張機能の 2.9.14 バージョン (またはそれ以降) が必要です。

ヒント

Visual Studio のようなエクスペリエンスでセマンティック モデルを構築および管理することを好む開発者は、 テーブル エディターを使用する方が効果的な場合があります。 表形式エディターは、Power BI Desktop で開かれているローカル モデル、または XMLA 読み取り/書き込みエンドポイントを介してリモート モデルに接続する外部ツールです。 また、開発者の生産性を向上させるためのスクリプト作成とバッチ タスクもサポートしています。

詳細については、「 Advanced データ モデルの管理を参照してください。

VS Code を使用して項目を管理する

開発者が VS Code で作業することを好む場合は、拡張機能を使用して、VS Code アプリケーションを介して Power BI での作業の一部を容易にすることができます。

VS Code から Power BI のさまざまな部分を管理するために使用できるツールがいくつかあります。

  • TMDL: TMDL メタデータ形式を使用するセマンティック モデルを操作するための表形式モデル定義言語 (TMDL) の言語サポートを提供する、Microsoft の公式 VS Code 拡張機能。
  • Power BI Studio: Power BI REST API を使用してワークスペース内の項目を表示および管理する、コミュニティで開発された VS Code 拡張機能。
  • Power BI VSCode 拡張機能パック: 開発者が FABRIC と Power BI を使用して VS Code で作業できるようにする VS Code 拡張機能のコレクション。 これには、TMDL と Power BI Studio の両方の拡張機能が含まれています。

VS Code の統合は、データ エンジニアリングやデータ サイエンス用の notebooks 、または semantic リンクを使用した Power BI セマンティック モデルの管理 (前述) など、他の Fabric エクスペリエンスでもサポートされています。

Python または R の統合

Power BI セマンティック モデルとレポートで Python または R スクリプトを実行して、これらの項目の機能を拡張できます。 この機能は、Python または R に精通し、Power BI を使用してビジネス ユーザー向けにコンテンツを作成して配布するコンテンツ作成者に役立ちます。

Python または R に習熟しているコンテンツ所有者または作成者は、Fabric 容量でノートブック アイテムを使用するとメリットが得られる場合があります。 多くのユース ケースでは、Python と R と Power BI の統合よりもノートブックが推奨されるオプションです。 これは、これらの言語で構築されたソリューションを作成および保守するためのオプションが増えるためです。また、制限も少なく、通常はサポートする労力が少なくなります。

セマンティック モデルで Python または R コードを実行する

インポート ストレージ モードを使用するセマンティック モデルで実行するデータ変換の一部として、Python または R コードを統合できます。 この統合により、モデルを更新するたびに、Python または R を使用してデータを変換したり、高度な分析を実行することができます。

Power Query に統合された Python または R を使用するパブリッシュされたセマンティック モデルを更新するには、 個人モードでオンプレミス データ ゲートウェイを使用する必要があります。 これは、Python または R コードは、コンピューターにインストールされている Python または R を使用してローカルで実行されるためです。 通常、このセットアップは管理と保守が困難です。 セマンティック モデルで Python または R を使用する必要がある場合は、Fabric のノートブックなどの代替アプローチをお勧めします。

Power BI レポートで Python または R ビジュアルを作成する

Python または R を Power BI レポートと統合して、Seaborn や ggplot2 などの R パッケージなどの Python ライブラリでカスタム ビジュアルを作成できます。 これらのビジュアルは完全にカスタマイズ可能であり、フィルター処理された結果のレンダリング、クロスフィルター処理、カスタム ヒント、ドリルダウン、ドリルスルーなどの Power BI の対話型機能をサポートします。

すべての Python または R ビジュアルで、Fabric でサポートされている Python ライブラリ および R パッケージ が使用されていることを確認します。 サポートされていないライブラリまたはパッケージを使用している場合、Power BI Desktop でビジュアルがレポートに表示される場合でも、ビジュアルはPower BI サービスに表示されません。

Python または R カスタム ビジュアルの一部としてデータを変換し、計算を行うことができますが、推奨されません。 このロジックを Python または R ビジュアルに配置すると、レンダリング時間が遅くなり、ビジュアルを維持し、計算ロジック内のビジュアルとレポート間で調和を実現するのが困難になります。

代わりに、メジャーを作成して DAX 計算にロジックを追加し、可能であれば Power Query やデータ ソースなど、さらに上流で変換を実行します。

Power BI レポートのカスタム ビジュアル

Python と R 以外にも、Power BI レポートでカスタム ビジュアルを作成するための他のオプションがあります。明示的に統合することはできませんが、高度なユース ケースや特定のユース ケースに対して Power BI レポートでカスタム ビジュアルを使用できます。 他のサービスとの統合を必要としない独自のカスタム ビジュアルを作成、AppSource からビジュアルを取得できます。このビジュアルは、無料またはライセンスを取得できます。 カスタム ビジュアルによっては、サード パーティのサービスとの統合が含まれる場合があり、ライセンス条項に同意する必要があります。

カスタム ビジュアルを使用して Power BI レポートの機能を拡張することを検討している場合は、 Denebを検討してください。 Deneb は、コミュニティで開発された、認定されたカスタム ビジュアルです。Vega または Vega-Lite 言語の宣言型 JSON 構文を使用して、独自の視覚化を構築できます。 Deneb には大規模なコミュニティと多数のテンプレートがあるため、JavaScript、Python、または R を使用せずに独自のビジュアルを作成するレポート作成者に適しています。

他のサード パーティ サービスとの統合

Power BI との統合を提供する他のサード パーティのサービスがあります。

次のセクションでは、サードパーティのサービスと、考慮すべき重要なユース ケースについて説明します。

XMLA エンドポイントを介したセマンティック モデルとの統合

Power BI では、外部ツールは XMLA エンドポイントを使用して Power BI セマンティック モデルに接続できます。 生産性を高めたり、既存のセマンティック モデルの機能を拡張したりするために使用できる、オープンソースと市販のツールの両方があります。

XMLA エンドポイントを介してセマンティック モデルと統合できるツールの例を次に示します。

XMLA エンドポイントとそれを使用するクライアント アプリケーションとツールの詳細については、「 Power BI の XMLA エンドポイントを使用したSemantic モデルの接続と管理を参照してください。 XMLA エンドポイントは、ライセンス モードが Fabric 容量、Premium 容量、または Premium Per User に設定されているワークスペースでのみサポートされます。

xmlA エンドポイント可能にしadmin ポータルの Power BI ワークロード オプションから読み取りまたは読み取り/書き込みに設定できます。 テナント設定もあります XMLA エンドポイントを使用できるユーザーとグループを制御できます。

チェックリスト - Power BI を他のサービスと統合することを計画する場合、主な決定事項と考慮事項は次のとおりです。

  • 要件を定義する: 何を達成しようとしているか、およびそれを行うことの期待される利点について説明します。
  • Power BI だけでタスクを実行できない理由を説明する: Power BI の組み込みのツールと機能でこの要件を満たさない課題や制限事項を定義します。
  • 要件を満たすのに役立つサービスを特定します: 目的の達成に役立つサービスの一覧をまとめます。 要件によっては、1 つの妥当なオプションしかない場合があります。
  • 潜在的なリスク、制限、または考慮事項を特定する: セキュリティ、ライセンス、ガバナンス、ユーザーの有効化など、さまざまな領域でこの統合の影響を慎重に計画し、検討します。
  • 統合の設定方法を調べる: 適切な技術ドキュメントを読み、Power BI をサービスまたはツールと統合する方法について、特定のシナリオに適用される段階的なプロトコルをコンパイルします。 この統合の可能なトラブルシューティングまたはカスタマイズに特別な注意を払う必要がある場合があります。
  • テストまたは概念実証 (POC) を実施する: テナント、ワークスペース、または項目の統合を設定する前に、まず代表的な試用版を実行して前提条件をテストし、課題や制限事項を明らかにします。 テストまたは POC の実施は重要です。
  • トレーニングと監視を設定する: 一元化されたチームが、新しいサービスとそのテナントでの使用状況への影響を監視する機能を備えている必要があります。 ユーザーが新しいサービスを使用できるように関連するトレーニング 資料を準備し、問題を回避するのに役立ちます。

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Power BI の実装の決定に役立つ考慮事項、アクション、意思決定基準、推奨事項について詳しくは、「Power BI 実装計画」をご覧ください。