Power BI 使用シナリオ: 管理されたセルフサービス BI

注意

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。

Fabric 導入ロードマップで説明したように、"管理されたセルフサービス BI" は、"コアにおける統制" と "エッジにおける柔軟性" を重視する複合的アプローチを特徴とします。 データ アーキテクチャは、通常、一元化された BI エキスパートの 1 つのチームによって管理されますが、レポート義務は部門または事業単位内の作成者にあります。

通常、セマンティック モデルの作成者よりも多くのレポート作成者が存在します。 このレポート作成者は、組織のどの領域にも存在できます。 セルフサービス レポート作成者は、多くの場合、コンテンツを迅速に作成する必要があるため、複合的アプローチを使用すると、セマンティック モデルを作成することなく、タイムリーな意思決定をサポートするレポートの作成に専念できます。

Note

管理されたセルフサービス BI シナリオは、セルフサービス BI シナリオの最初のシナリオです。 セルフサービス BI シナリオの完全な一覧については、Power BI 使用シナリオに関する記事を参照してください。

簡潔にするために、コンテンツのコラボレーションと配信のシナリオに関するトピックで説明されている一部の側面については、この記事から除外されています。 全体については、先にこれらの記事を参照してください。

シナリオ図

次の図は、管理されたセルフサービス BI をサポートする、最も一般的なユーザー アクションと Power BI コンポーネントの概要を示しています。 主な目的は、多くのレポート作成者が一元管理された共有セマンティック モデルを再利用できるようにすることです。 これを実現するために、このシナリオでは、レポート作成プロセスからモデル開発プロセスを切り離すことに重点を置いています。

ヒント

シナリオ図をプレゼンテーション、ドキュメント、またはブログの投稿に埋め込む場合、または壁のポスターとして印刷する場合は、シナリオ図をダウンロードすることをお勧めします。 スケーラブル ベクター グラフィックス (SVG) イメージであるため、品質を損なわずに拡大、縮小ができます。

シナリオ図は、次のユーザー アクション、ツール、および機能を示しています。

Item	説明
	セマンティック モデル作成者は、Power BI Desktop を使用してモデルを開発します。 再利用を目的としたセマンティック モデルの場合は、作成者が組織の境界を越えてユーザーをサポートする一元管理されたチーム (IT、エンタープライズ BI、センター オブ エクセレンスなど) に属しているのが一般的です (必須ではありません)。
	Power BI Desktop は、1 つ以上のデータ ソースからデータに接続します。
	データ モデルの開発は Power BI Desktop で行います。 多くのセルフサービス レポート作成者がデータ ソースとして使用するため、適切に設計されたユーザーフレンドリなモデルを作成するための追加の作業が必要です。 モデル作成者は、DAX クエリを使用して、開発中にモデルを開発および探索できます。
	準備が整ったら、セマンティック モデル作成者は、"モデルのみを含む" Power BI Desktop ファイル (.pbix) または Power BI プロジェクト ファイル (.pbip) を Power BI サービスに公開します。
	セマンティック モデルは、共有セマンティック モデルを格納して保護するための専用のワークスペースに公開されます。 セマンティック モデルの目的は再利用であるため、セマンティック モデルは保証 (必要に応じて、認定または奨励) されます。 また、セマンティック モデルは、再利用をさらに促進するために「検出可能」とマークされます。 Power BI サービスの系列ビューを使用すると、セマンティック モデルに接続されたレポートなどの Power BI 項目間に存在する依存関係を追跡することができます。
	セマンティック モデルが検出可能とマークされるため、OneLake データ ハブ内でのセマンティック モデルの検出が有効になります。 検出可能性を使用すると、データを検索している他の Power BI コンテンツ作成者に対して、セマンティック モデルがデータ ハブ内に表示されます。
	レポート作成者は、Power BI サービスの OneLake データ ハブを使用して、セマンティック モデルなどの検出可能なデータ項目を検索します。
	レポート作成者がアクセス許可を持っていない場合は、データ項目に対するビルド アクセス許可を要求できます。 これにより、許可された承認者にビルド アクセス許可を要求するワークフローが開始されます。 承認されると、レポート作成者はデータ項目を再利用して新しいレポートを作成できます。
	レポート作成者は、Power BI Desktop を使用して新しいレポートを作成します。 レポートでは、共有セマンティック モデルへのライブ接続が使用されます。
	レポート作成者は、Power BI Desktop でレポートを開発します。 レポート作成者は、レポートに加えて、テーマ、画像、カスタム ビジュアルを使用でき、レポート レベルのメジャーを作成できます。
	準備ができると、レポート作成者は、Power BI Desktop ファイルを Power BI サービスに公開します。
	レポートは、レポートとダッシュボードを格納して保護するための専用のワークスペースに公開されます。
	公開されたレポートは、別のワークスペースに格納されている共有セマンティック モデルに接続されたままになります。 共有セマンティック モデルを変更すると、それに接続されたすべてのレポートが影響を受けます。
	他のセルフサービス レポート作成者は、既存の共有セマンティック モデルを使用して新しいレポートを作成できます。 レポート作成者は、Power BI Desktop、Power BI Report Builder、Excel のいずれかを使用できます。
	一部のデータ ソースでは、プライベート組織ネットワーク内に存在するデータ更新のために、オンプレミス データ ゲートウェイ または VNet ゲートウェイが必要になる場合があります。
	Power BI 管理者は、Power BI サービス内のアクティビティを監視します。

重要なポイント

管理されたセルフサービス BI シナリオに関連して重視すべき重要なポイントを以下に示します。

共有セマンティック モデル

"管理されたセルフサービス BI" を機能させるための重要な要素は、セマンティック モデルの数を最小限に抑えることです。 このシナリオは、1 つのバージョンの真実を実現するのに役立つ共有セマンティック モデルに関します。

Note

わかりやすくするために、シナリオ図には共有セマンティック モデルが 1 つしか示されていません。 ただし、1 つのセマンティック モデル内のすべての組織データをモデル化するのはあまり実用的ではありません。 もう 1 つの極端な例は、経験の浅いコンテンツ作成者がよくやることですが、レポートごとに新しいセマンティック モデルを作成することです。 管理されたセルフサービス BI の目標は、適切なバランスを見つけて、必要なときにだけ新しいセマンティック モデルを作成し、できるだけセマンティック モデルの数を増やさないようにすることです。

セマンティック モデルとレポートを分離する

セマンティック モデルをレポートから分離すると、労力と責任の分離が容易になります。 通常、共有セマンティック モデルは、一元管理されたチーム (IT、BI、またはセンター オブ エクセレンス) によって管理されますが、レポートは事業単位内の特定分野の専門家によって管理されます。 ただし、これは必須ではありません。 たとえば、再利用性を実現したいコンテンツ作成者はこのパターンを採用する可能性があります。

注意

わかりやすくするために、シナリオ図にはデータフローが示されていません。 データフローの詳細については、「セルフサービスのデータ準備」シナリオを参照してください。

セマンティック モデルの保証

共有セマンティック モデルは再利用を目的としているため、それらを保証することが求められます。 "認定" セマンティック モデルは、データが信頼でき、組織の品質基準を満たしていることをレポート作成者に伝えます。 "奨励" セマンティック モデルは、データが貴重であり、他のユーザーにとって価値があるとセマンティック モデルの所有者が信じていることを強調します。

ヒント

ベスト プラクティスとして、コンテンツを保証するための一貫性のある、反復可能な、厳格なプロセスを用意することをお勧めします。 認定コンテンツは、データ品質が検証済みである必要があります。 また、変更管理ルールを順守し、正式なサポートがあり、完全に文書化されている必要があります。 認定コンテンツは厳しい基準を満たしているため、信頼性に対する期待は高くなります。

セマンティック モデルの検出

OneLake データ ハブは、レポート作成者が組織中のセマンティック モデルを検索、調査、使用するのに役立ちます。 セマンティック モデルの保証に加えて、セマンティック モデル検出の有効化が再利用を奨励するために不可欠です。 検出可能なセマンティック モデルは、データを検索しているレポート作成者のデータ ハブに表示されます。

Note

セマンティック モデルが検出可能として構成されていない場合は、ビルド アクセス許可を持っている Power BI ユーザーのみが検索できます。

セマンティック モデルへのアクセスを要求する

レポート作成者が使用するセマンティック モデルがデータ ハブで見つかる場合があります。 セマンティック モデルのビルド アクセス許可がない場合は、アクセスを要求できます。 セマンティック モデルのアクセス要求の設定に応じて、セマンティック モデルの所有者に電子メールが送信されるか、アクセスを要求しているユーザーにカスタムの指示が表示されます。

共有セマンティック モデルへのライブ接続

Power BI Desktop のライブ接続は、レポートを既存のセマンティック モデルに接続します。 ライブ接続では、Power BI Desktop ファイルで新しいデータ モデルを作成する必要がありません。

重要

ライブ接続を使用する場合は、レポート作成者が必要とするすべてのデータが接続先のセマンティック モデル内に存在する必要があります。 ただし、カスタマイズ可能な管理されたセルフサービス型の BI シナリオで、追加のデータと計算を使用してセマンティック モデルを拡張する方法について説明しています。

別のワークスペースに公開する

セマンティック モデルの格納場所とは異なるワークスペースにレポートを公開すると、いくつかの利点が得られます。

まず、ワークスペースのコンテンツを管理する担当者が明確になります。 次に、(ワークスペース管理者、メンバー、または共同作成者の役割を使用して) レポート ワークスペースにコンテンツを公開するためのアクセス許可がレポート作成者に付与されます。 ただし、特定のセマンティック モデルに対する読み取りアクセス許可とビルド アクセス許可のみが付与されます。 この方法では、閲覧者ロールに割り当てられているユーザーに対して、必要に応じて行レベルのセキュリティ (RLS) を有効にすることができます。

重要

Power BI Desktop レポートをワークスペースに公開すると、ワークスペースで閲覧者ロールに割り当てられたメンバーに RLS ロールが適用されます。 閲覧者にセマンティック モデルに対するビルド アクセス許可が与えられている場合でも、RLS が適用されます。 詳細については、「Power BI での RLS とワークスペースの使用」を参照してください。

依存関係と影響分析

複数のレポートで共有セマンティック モデルが使用されている場合は、それらのレポートが数多くのワークスペースに存在する可能性があります。 系列ビューは、ダウンストリームの依存関係を特定し、理解する際に役立ちます。 セマンティック モデルの変更を計画するときは、まず 影響分析 を実行して、編集またはテストが必要な可能性のある依存レポートを把握します。

ゲートウェイの設定

通常は、組織のプライベート ネットワークまたは仮想ネットワーク内に存在するデータ ソースにアクセスする際に、データ ゲートウェイが必要です。 Power BI Desktop ファイルが Power BI Desktop サービスに公開されると、オンプレミス データ ゲートウェイが関連します。 ゲートウェイの 2 つの目的は、インポートされたデータを更新することと、ライブ接続または DirectQuery セマンティック モデルに対してクエリを実行するレポートを表示することです。

Note

管理されたセルフサービス BI シナリオでは、個人モードでゲートウェイを使用するよりも、標準モードで一元管理されたデータ ゲートウェイを使用する方が強く推奨されています。 標準モードのデータ ゲートウェイでは、(スケジュールされたデータ更新操作に加えて) ライブ接続と DirectQuery 操作もサポートされています。

システム監視

アクティビティ ログには、Power BI サービス内で発生したユーザー アクティビティが記録されます。 Power BI 管理者は、収集されたアクティビティ ログ データを使用して、使用パターンや導入を理解する際に役立つ監査を実行できます。 アクティビティ ログは、ガバナンスの取り組み、セキュリティの監査、コンプライアンスの要件をサポートするためにも重要です。 管理されたセルフサービス BI シナリオは、特に、共有セマンティック モデルの使用状況を追跡するのに役立ちます。 レポート対セマンティック モデルの比率が高い場合は、セマンティック モデルが適切に再利用されたことを示します。

関連するコンテンツ

このシリーズの次の記事では、共有セマンティック モデルをカスタマイズして拡張し、追加の要件を満たす方法について説明します。