概要

セマンティック モデルは、Microsoft Fabricの分析の基礎です。 レポート、ダッシュボード、AI エクスペリエンス全体でデータを構造化、計算、使用する方法を定義します。 Power BI Desktop の小規模なチームで動作するモデルは、複数のデータ ストアにわたって何百人ものユーザーに自動的にサービスを提供することはありません。 データ量の増加、チームの拡大、消費パターンの変化に応じて、モデルの背後にある設計上の決定を変更する必要があります。

組織が分析プラットフォームをMicrosoft Fabricでスケーリングしているとします。 データはレイクハウスと倉庫にまたがって存在し、既存のセマンティック モデルは小規模なチーム向けの Power BI Desktop に組み込まれています。 これらのモデルでは、大規模なデータセット、より多くの同時実行ユーザー、およびより広範な消費パターンを処理する必要があります。 モデルは現在のサイズで動作しますが、スケール用に設計されていませんでした。

このモジュールでは、スケール用のセマンティック モデルを準備する設計上の決定を行います。 まず、データがモデルに流れ込む方法に適したストレージ モードを選択します。 次に、明確さとパフォーマンスのためにスター スキーマリレーションシップを設計します。 次に、データ ボリュームとチーム サイズの拡大に合ったパフォーマンスと保守性を維持する計算を設計します。 最後に、モデルが大規模なデータセット、同時実行クエリ、および外部ツール アクセスを処理する方法を制御する設定を構成します。

このモジュールを終了すると、適切なストレージ モードを使用するセマンティック モデルを設計し、スター スキーマのベスト プラクティスに従い、スケーラブルな計算パターンを含め、データ 量と消費需要を増やすように構成することができます。 スケール用に設計されたモデルは、AI がモデルに対して同じもの (現在のデータ、明確なリレーションシップ、説明的な構造、追加のクエリ負荷を処理する容量) を必要とするため、AI の消費にも役立ちます。