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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

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。

前提条件

レイクハウスを作成する

  1. 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。

  2. 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。

  3. 左下にあるスイッチャーで、"Data Engineering" を選択します。

    スイッチャーで [Data Engineering] を選択するところを示すスクリーンショット。

  4. [データ エンジニア] タブで、[Lakehouse] を選択して Lakehouse を作成します。

  5. [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。

    [新しいレイクハウス] ダイアログ ボックスを示すスクリーンショット。

  6. [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

注意

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  1. 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。

  2. [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。

    データをレイクハウスに読み込むために [新しいデータフロー Gen2] を選択するところを示すスクリーンショット。

  3. [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。

  4. [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。

    [ファイルのアップロード] を選択し、前にダウンロードしたファイルをどこにドラッグするかを示すスクリーンショット。

  5. [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。

  6. [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。

    注意

    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。

    クエリー設定ウィンドウのスクリーンショット。名前を入力する箇所とデータ変換先を選択する箇所が示されています。

  7. 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。

      変換先テーブルを選択する方法を示すスクリーンショット。

    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。

  8. 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。

    [発行] ボタンがある [クエリ設定] ウィンドウのスクリーンショット。

  9. 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。

  10. 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。

    [今すぐ更新] アイコンの場所を示すスクリーンショット。

  11. 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。

    レイクハウスが開かれているナビゲーション パネルのスクリーンショット。

  12. 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。

    [SQL 分析エンドポイント] を選択する場所を示すデルタ テーブルのスクリーンショット。

  13. 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。

    [新規 SQL クエリ] を選択する場所を示す、[SQL 分析エンドポイント] 画面のスクリーンショット。

  14. 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

  1. 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 モデルに追加するテーブルを選択できるスクリーンショット。

  2. 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。

    既定のセマンティック モデルへのデータ同期をオンにする方法を示すスクリーンショット

  3. 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。

    新しいレイクハスが作成されたとき作成された既定のセマンティック モデルを示すスクリーンショット。

  4. 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。

    [レポートの作成] を選択する箇所を示す [セマンティック モデルの詳細] ページのスクリーンショット。

  5. 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。

    4 つの異なる横棒グラフを表示している [クイック サマリ] ページのスクリーンショット。

次のステップ