Power BI の使用シナリオ: セルフサービス リアルタイム分析
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。
この使用シナリオでは、ビジネス アナリストが "リアルタイム" の Power BI レポートを生成する方法に重点を置いています。 リアルタイムとは、データが常に最新であり、レポート コンシューマーが視覚化を操作する必要がないことを意味します。 データの視覚化は、自動的に更新して常に現在のデータを表示する必要があります。
リアルタイム レポートを使うと、組織は最新のデータに基づいて監視と確実な意思決定を行うことができます。
注意
この記事では、"リアルタイム" という用語は実際には "凖リアルタイム" を意味します。 凖リアルタイムとは、データ処理とネットワーク送信の時間のために、常にある程度の遅延 (待機時間と呼ばれます) が発生することを意味します。
セルフサービス リアルタイム分析を開発するには、ビジネス アナリストがまず DirectQuery セマンティック モデル (旧称はデータセット) を作成 (または接続) する必要があります。 その後、レポートを作成し、ページの自動更新設定を設定できます。 設定すると、Power BI によってレポート ページが自動的に更新され、現在のデータが表示されます。
ヒント
"プッシュ データセット" を使用して、Power BI でリアルタイム分析を実現することもできます。 ただし、このトピックは、開発者を対象としているため、このセルフサービス リアルタイム使用シナリオでは対象外です。 プッシュ データセットには、通常、プログラムによるソリューションの開発が含まれます。
Power BI リアルタイム分析を完全に理解するには、「Power BI を使ってデータをリアルタイムに監視する」のラーニング パスを完了してください。
シナリオ図
次の図は、セルフサービス リアルタイム分析をサポートする、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、DirectQuery モデルを作成し、ページの自動更新を使用する Power BI レポートを構築することです。
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、品質を損なうことなくスケールアップまたはスケールダウンできます。
上の図は、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 |
---|---|
コンテンツ作成者が Power BI Desktop を使用して DirectQuery モデルを作成します。 | |
Power BI Desktop が基になるデータ ソースにネイティブ クエリを送信して、現在のデータを取得します。 | |
コンテンツ作成者がページの自動更新を有効にして設定することで、準リアルタイムの更新を表示するレポートを作成します。 | |
準備ができると、コンテンツ作成者は、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 サービスまたは Fabric ポータルのワークスペースに公開します。 | |
発行されたワークスペースには、新しいレポートと DirectQuery セマンティック モデルが含まれます。 ワークスペースが個人用または Pro のワークスペースの場合、ページの自動更新の最小間隔は (レポート作成者が間隔をそれより短く設定した場合でも) 30 分です。 | |
レポート コンシューマーがページの自動更新が有効になっているレポート ページを開くと、データの可視化が自動的に更新され、現在のデータが表示されます。 | |
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。 | |
ページの自動更新ページ上の各ビジュアルが、基になるデータ ソースから現在のデータを取得するためにセマンティック モデルにクエリを実行します。 | |
Fabric 容量、Premium 容量、または Premium Per User ライセンス モードを使用するワークスペースに自動ページ更新レポートが格納されている場合、Power BI は 1 分以上の間隔で自動的に更新できます。 Power BI で不要な更新を回避できるように、[変更の検出] の更新の種類を使用することもできます。 [変更の検出] の更新の種類が設定されている場合、Power BI は更新間隔ごとに変更検出クエリを送信して、前回の自動更新以降にデータが変更されたかどうかを判断します。 Power BI が変更を検出すると、ページ上のすべてのビジュアルを更新します。 | |
レポート使用者は、ワークスペースまたは Power BI アプリから最新のコンテンツを表示します。 | |
容量管理者は、ページの自動更新機能を有効にも無効にもすることができます。 この機能を無効にすると、容量に割り当てられたワークスペースに格納されているレポートに対してのページの自動更新は機能しません。 容量管理者は、最小更新間隔と最小実行間隔を設定することもできます。 この最小間隔は、より短い間隔を使用するすべてのレポート ページ設定をオーバーライドします。 | |
Fabric 管理者は、Fabric ポータル内のアクティビティを監視します。 |
重要
この記事では、Power BI Premium またはその容量サブスクリプション (P SKU) に言及することがあります。 現在、Microsoft は購入オプションを統合し、容量あたりの Power BI Premium SKU を廃止していることに注意してください。 新規および既存のお客様は、代わりに Fabric 容量サブスクリプション (F SKU) の購入をご検討ください。
詳細については、「Power BI Premium ライセンスに関する重要な更新」と「Power BI Premium のよく寄せられる質問」を参照してください。
重要なポイント
セルフサービス リアルタイム分析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。
サポートされるデータ ソース
インポート モデルに接続されているレポートでは、ページの自動更新機能は機能しません。この場合、すべてのテーブルでインポート ストレージ モードが使用されます。 この機能は、Power BI レポートが次のようなセマンティック モデルに接続する場合にのみ機能します。
- DirectQuery ストレージ モードテーブルが含まれている。
- DirectQuery によって最新のデータをリアルタイムで取得する増分更新を使用する。 この機能については、このトピックの後半で説明します。
- Azure Analysis Services (AAS) または SQL Server Analysis Services (SSAS) の表形式モデルへのライブ接続である。
- プッシュ データセットである。 詳細については、「データセットにデータをプッシュする」を参照してください。
DirectQuery モデルは、インポート モデルの代替手段です。 DirectQuery モードで開発されたモデルでは、データがインポートされません。 代わりに、モデル構造を定義するメタデータのみで構成されます。 モデルに対してクエリを実行すると、基のデータ ソースからのデータの取得にネイティブ クエリが使用されます。
このデータ ソースがこのストレージ モードをサポートしている場合、セルフサービスの観点から、ビジネス アナリストは、Power BI Desktop のモデルに DirectQuery ストレージ テーブルを追加できます。 通常、リレーショナル データベースは DirectQuery でサポートされます。 DirectQuery をサポートするデータ ソースの完全なリストについては、「DirectQuery でサポートされるデータ ソース」を参照してください。
ビジネス アナリストは、増分更新を設定することでインポート モデルを強化することもできます。 DirectQuery を使用して最新のデータをリアルタイムで取得するオプション (Premium ワークスペースでのみサポートされます) を有効にすると、最新のデータが確実に取得されるように、Power BI Desktop によって DirectQuery パーティションが追加されます。 詳細については、「データ セットの増分更新とリアルタイム データ」を参照してください。
ビジネス アナリストは、DirectQuery ストレージ モード テーブルを含む既存の表形式モデルへのライブ接続を作成することもできます。
データ ソース所有者を関与させる
ページの自動更新レポートを発行する前に、まずデータ ソース所有者とリアルタイムの要件について話し合うことをお勧めします。 ページの自動更新によってデータ ソースに大きなワークロードが発生する可能性があるためです。
5 分ごとに更新するように設定され、2 つのビジュアルを含む 1 つのレポート ページを考えてみましょう。 レポート ページが開くと、Power BI は 1 時間あたり少なくとも 24 個のクエリ (12 回の更新のビジュアルが 2 つ) を基になるデータ ソースに送信します。 ここで、10 人のレポート コンシューマーが同じレポート ページを同時に開いているとします。 この場合、Power BI は 1 時間あたり 240 個のクエリを送信することになります。
レポート ページのビジュアルの数や必要な更新間隔など、リアルタイムの要件について話し合うことが重要です。 ユース ケースが正当な場合、データ ソース所有者は、データ ソースのリソースをスケールアップすることで事前に手順を実行できます。 また、有用なインデックスと具体化されたビューを追加することで、データ ソースを最適化することもできます。 詳細については、「Power BI Desktop の DirectQuery モデルのガイダンス」を参照してください。
更新の種類
ページの自動更新機能では、2 種類の更新がサポートされています。
- 固定間隔: ページのすべてのビジュアルを固定の間隔で更新します。1 秒から複数の日数まで設定できます。
- 変更の検出: 最後の自動更新以降にソース データが変更されていたら、ページのすべてのビジュアルを更新します。 不要な更新が回避されるため、Power BI サービスと基になるデータ ソースのリソース消費を減らすことができます。 Power BI では、Premium ワークスペースと Power BI によってホストされるデータ モデルに対してのみ、この更新の種類がサポートされます。 AAS または SSAS でホストされているリモート データ モデルはサポートされていません。
変更の検出を設定するには、"変更検出メジャー" と呼ばれる特殊な種類のメジャーを作成する必要があります。 たとえば、変更検出メジャーでは、販売注文の最大数のクエリを実行できます。 Power BI では、変更検出メジャーを使用してデータ ソースのクエリを実行します。 Power BI は毎回クエリの結果を格納するので、次回の結果と比較できます (設定した更新間隔に従います)。 結果が異なる場合、Power BI はページを更新します。
モデルには変更検出メジャーを 1 つしか含めることができず、テナントごとに最大 10 個の変更検出メジャーしか存在できません。
詳細については、「更新の種類」を参照してください。
容量管理
ワークスペースが Premium 容量にアタッチされている場合、容量管理者はその容量に対するページの自動更新機能を有効にも無効にもすることができます。 この機能を無効にすると、アタッチされたワークスペースに格納されているレポートに対してページの自動更新は機能しません。
容量管理者は、最小更新間隔 (既定は 5 分) と最小実行間隔 (既定は 5 分) を設定することもできます。 実行間隔によって、変更検出クエリの頻度が決まります。 レポート ページの間隔が容量の最小間隔よりも短い場合、Power BI では容量の最小間隔が使用されます。
注意
Power BI Desktop で開いているレポートには、最小間隔が適用されません。
ページの自動更新に関連するパフォーマンスの問題がある場合、容量管理者は次のことができます。
- 容量をより大きな Premium SKU にスケールアップする。
- 最小間隔を広げる。
詳細については、「ページの更新間隔」を参照してください。
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。 ゲートウェイでは、DirectQuery 操作 (ビジュアル クエリと変更検出クエリ) が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。
管理者は Premium Capacity Metrics アプリを使用して、低優先度のクエリによって使用されている容量のサイズを視覚化できます。 低優先度のクエリは、ページの自動更新クエリとモデル更新クエリで構成されます。 変更検出クエリは低優先度ではありません。
関連するコンテンツ
Power BI 実装の決定に役立つその他の有益なシナリオについては、「Power BI 使用シナリオ」の記事を参照してください。