Microsoft Power Platform でのデータフローの作成と使用
データフローを Microsoft Power Platform で使用すると、データの準備が容易になり、後続のレポート、アプリ、モデルでデータ準備作業を再利用できます。
データが増大し続ける世界では、データの準備が難しく、費用がかかる場合があります。 一般的な分析プロジェクトの時間とコストの 60 ～ 80% が消費される可能性があります。 このようなプロジェクトでは、断片化された不完全なデータのラングリング、複雑なシステム統合、構造的に一貫性のないデータ、および高いスキルセットの壁が必要になる場合があります。
データの準備を簡単にし、データからより多くの価値を引き出すために、Power Query と Power Platform データフローが作成されました。
Microsoft はデータフローを使用して、Power Query のセルフサービス データ準備機能を Power BI と Power Apps オンライン サービスに取り込み、次の方法で既存の機能を拡張します。
データフローを使用したビッグ データのセルフサービスによるデータ準備: データフローを使用すると、すべてのデータ準備ロジックを含む、増え続けるトランザクションおよび監視ソースの大規模な配列からデータを簡単に取り込み、クレンジング、変換、統合、強化、およびスキーマ化できます。 以前は、抽出、変換、読み込み (ETL) ロジックは、Power BI セマンティック モデル内にのみ含めることができ、セマンティック モデル間でコピーし、セマンティック モデル管理設定にバインドすることしかできませんでした。
データフローを使用すると、ETL ロジックは Microsoft Power Platform サービス内のファーストクラスの成果物に昇格し、専用の作成と管理のエクスペリエンスが含まれるようになります。 ビジネス アナリスト、BI 専門家、データ サイエンティストは、革新的なモデル駆動型計算エンジンのおかげで、データフローを使用して最も複雑なデータ準備の課題に対処し、お互いの作業を構築することができます。 このエンジンは、変換と依存関係のロジックをすべて処理し、時間、コスト、専門知識を従来のタスクに比べて大幅に削減します。 Power Query の既知のセルフサービスのデータ準備エクスペリエンスを使用して、データフローを作成できます。 データフローは、それぞれ Power BI または Power Apps のアプリ ワークスペースまたは環境で作成および簡単に管理され、アクセス許可の管理やスケジュールされた更新など、これらのサービスが提供する必要があるすべての機能を活用できます。
Dataverse または Azure Data Lake Storage にデータをロードする: ユース ケースに応じて、Power Platform データフローによって準備されたデータを Dataverse または組織の Azure Data Lake Storage アカウントに格納できます。
Dataverse を使用すると、ビジネス アプリケーションによって使用されるデータを安全に格納して管理することができます。 Dataverse 内のデータは、一連のテーブルに格納されます。 テーブル は行 (以前はレコードと呼ばれていた) と列 (以前はフィールド/属性と呼ばれていた) のセットです。 テーブルの各列は、名前、年齢、給与など、特定のタイプのデータを格納するように設計されています。 Dataverse には、一般的なシナリオを網羅した標準的なエンティティの基本テーブルが含まれていますが、組織に固有のカスタム テーブルを作成し、データフローを使用することによってそのテーブルにデータを読み込むこともできます。 その後、アプリ作成者は、Power Apps と Power Automate を使用して、このデータを使用する豊富なアプリケーションをビルドできます。
Azure Data Lake Storage を使用すると、Power BI、Azure Data、AI サービスや、レイクからデータを読み取るカスタムの基幹業務アプリケーションを使用して、組織内のユーザーと共同で作業することができます。 Azure Data Lake Storage アカウントにデータをロードするデータフローは、データを Common Data Model フォルダーに格納します。 Common Data Model フォルダーには、スキーマ化されたデータとメタデータが標準化された形式で含まれているため、データ交換が容易になり、組織の Azure Data Lake Storage アカウントに共有ストレージ層として格納されたデータを生成または消費するサービス間の完全な相互運用が可能になります。
Azureによる高度なアナリティクスとAI： Power Platformのデータフローは、DataverseまたはAzure Data Lake Storageにデータを格納します。つまり、データフローを通じて取り込まれたデータは、データエンジニアやデータサイエンティストが利用できるようになり、高度なアナリティクスやAIのために、Azure Machine Learning、Azure Databricks、Azure Synapse Analyticsなど、Azure Data Servicesのフルパワーを適用できるようになります。 これにより、ビジネス アナリスト、データ エンジニア、データ サイエンティストは、組織内の同じデータで共同作業できます。
Common Data Model のサポート: Common Data Model は、標準化されたデータ スキーマとメタデータ システムのセットであり、アプリケーションとビジネス プロセス全体でデータとその意味の一貫性を実現します。 データフローは、どのような形状のデータでも、アカウントやコンタクトなどの標準的な共通データモデルテーブルに簡単にマッピングできるようにすることで、共通データモデルをサポートしています。 データフローは、標準テーブルとカスタム テーブルの両方のデータを、図式化された Common Data Model 形式で取得します。 ビジネス アナリストは、標準スキーマとそのセマンティック一貫性を利用したり、独自のニーズに基づいてテーブルをカスタマイズしたりできます。 Common Data Model は Open Data Initiative の一部として進化し続けています。
Microsoft Power Platform サービスのデータフロー機能
ほとんどのデータフロー機能は、Power Apps と Power BI の両方で使用できます。 データフローは、これらのサービスのプランの一部として使用できます。 一部のデータフロー機能は、製品固有であるか、または異なる製品プランで使用できます。 次の表では、データフローの機能とその可用性について説明します。
| データフロー機能 | Power Apps | Power BI |
|---|---|---|
| スケジュールされている更新 | 1 日あたり最大 48 | 1 日あたり最大 48 |
| テーブルごとの最大リフレッシュ時間 | 最大 2 時間 | 最大 2 時間 |
| Power Query Online でのデータフローの作成 | はい | はい |
| データフロー管理 | Power Apps 管理ポータルの場合 | Power BI 管理ポータルの場合 |
| 新しいコネクタ | はい | はい |
| Common Data Model の標準化されたスキーマ/組み込みのサポート | はい | はい |
| Power BI Desktop でのデータフロー データ コネクタ | 宛先として Azure Data Lake Storage を使用するデータフローの場合 | はい |
| 組織の Azure Data Lake Storage との統合 | はい | はい |
| Dataverse との統合 | はい | いいえ |
| データフローのリンクされたテーブル | 宛先として Azure Data Lake Storage を使用するデータフローの場合 | はい |
| 計算されたテーブル (M を使用したストレージ内変換) | 宛先として Azure Data Lake Storage を使用するデータフローの場合 | Power BI Premium のみ |
| データフローの増分更新 | 宛先として Azure Data Lake Storage を使用するデータフローの場合、Power Apps Plan2 が必要です | Power BI Premium のみ |
| Power BI Premium 容量での実行/変換の並列実行 | いいえ | はい |
既知の制限事項
- Power Platform 環境のコピー 操作の一部としてのデータフローのコピーはサポートされていません。
次のステップ
Power Apps でのデータフローに関する詳細情報:
- Power Apps でのセルフサービスのデータ準備
- Power Apps でのデータフローの作成と使用
- Azure Data Lake Storage Gen2 をデータフロー ストレージに接続する
- Power Query を使用して Dataverse のテーブルにデータを追加する
- Power Apps データフロー コミュニティにアクセスして、行っていることを共有したり、質問したり、新しいアイデアを送信したりする
- Power Apps データフロー コミュニティ フォーラムにアクセスして、行っていることを共有したり、質問したり、新しいアイデアを送信したりする
Power BI でのデータフローに関する詳細情報:
- Power BI でのセルフサービスのデータ準備
- Power BIでデータフローを作成して使用する
- データフローに関するホワイトペーパー
- データフローのチュートリアルの詳細なビデオ
- Power BI データフロー コミュニティにアクセスして、行っていることを共有したり、質問したり、新しいアイデアを送信したりする
以下の記事では、データフローの一般的な使用シナリオについてさらに詳しく説明されています。
Common Data Model および Common Data Model フォルダー標準の詳細については、次の記事を参照してください。