約1ヵ月前ちょっと前でしょうか、PBI Explorerという新しいツールが登場しました。Power BIのレポートを分析するのに役立つ非常に面白いツールですので、今回はこちらを紹介したいと思います（ちょっと感動する機能も後半に入っています）。
Power BIデータセットをドキュメントする2
以前に「Power BIデータセットをドキュメントする」についての記事を執筆しましたが、今回はその続編となります。Power BIのデータセットに関して、DMV*1経由で様々なメタデータ情報を取得できますが、Power BIサービスにあるセマンティックモデル（データセット）からDAXメジャーやその数式を取得するのではなく、Power BI Desktop（ローカルモデル）から取得する方法をについて解説していきます。
※注意
「データセット」は別名「セマンティックモデル」に変更となっています。
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*1:DMV（Dynamic Management View）は、Microsoft SQL Server Analysis Services（SSAS）などのデータベース管理システムで使用される特殊なビューです。DMVは、データベースの内部状態や動作に関する情報を提供し、パフォーマンスの監視、トラブルシューティング、クエリ最適化などの目的で使用されます
Power BI (Fabric) テナントの設定を抽出2
前回はFabricテナントを取得する方法を紹介しましたが、今回はこれらのプロセスを自動化するため、Power Automateを活用する事例を紹介します。
この手法では、サービスプリンシパル（Service Principal*1）という特別なアカウント（アプリケーションレベルで登録する必要あり）を作成し、Power Automateを使ってFabricのテナント設定を定期的に取得します。Power BIにおけるサービスプリンシパルは、セキュリティを強化し、アクセスを制御するための重要なツールであり、Power BIの自動化タスクに使用されます。
なお、Power AutomateではPremiumコネクタであるHTTPを使用する必要があるため、環境の有無に留意が必要です。
続きを読む計算グループ（Calculation Groups）の実践的な使い方
2023年10月のPower BI Desktopに、非常に嬉しい新機能が追加されました。その機能は「計算グループ（Calculation Groups）」であり、詳細については、以下のブログ記事をぜひご一読いただきたいと思います。
計算グループ自体、かなり前からPower BIで使えるようになっていましたが、外部ツールであるTabular Editor(トレーニングへ飛びます)を使用しないとPower BI Desktopで実装できなかったことがボトルネックとなり、知らない人も沢山いるのではと推測しています。ようやくPower BI Desktopに標準搭載されたということで、今後活用が広がっていくと予想できますので、今回は実務で使った場合にどのようなレポートが作れるかについて紹介したいと思います。
続きを読むPower BI (Fabric) テナントの設定を抽出
2023年5月のMicrosoft BuildでアナウンスされたMicrosoft Fabricの陰に隠れて、実は非常に重要な更新が隠されていました。それは、長らくPower BI管理者にとって悩みの種だった「テナント設定の項目」がREST API*1を介して簡単に取得できるようになり、今後は過去・現在・未来の3つの軸で管理が可能になったことです。
なお、管理ポータルにある「テナント設定」はFabricが登場する前まではPower BIテナントでしたが、今後はFabricテナントとして存続していくことになります。
※注意
「データセット」は別名「セマンティックモデル」に変更となっています。
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*1:REST API（Representational State Transfer Application Programming Interface）は、ソフトウェアアプリケーション間でデータを交換するための通信プロトコルの一つです。REST（Representational State Transfer）は、Webアーキテクチャスタイルの一部であり、シンプルで拡張性があり、リソース（データやサービス）へのアクセスを提供する方法です
Power BIのパフォーマンスガイドライン
いろいろ忙しくて、ブログの更新が滞ってしまっていましたが、今回はPower BIに関するパフォーマンスに焦点を当てたガイドラインについてお話ししたいと思います。今回の記事は、BI開発者やPower BI Desktopを使用してレポートを作成するセルフサービスBIユーザーを対象としています。
Power BIにおけるパフォーマンスについては、さまざまな側面が考えられますが、大まかに以下の2つに分けて考えることができます。
その他にも細かい要因や側面が存在しますが、Power BIにおけるパフォーマンスを考える際には、これらの2つが最も重要かつ顕著な要因であると考えられます。
※注意
「データセット」は別名「セマンティックモデル」に変更となっています。
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Power BIデータセットをドキュメントする
Power BIはモデルが大きくなってくると、どのようなメジャーが使用され、計算列、メジャーの数式、リレーションシップ等を把握するため、それらを可視化したくなるニーズが出てきます。今回はそれを可能にする方法について紹介したいと思います。説明を読むのが面倒な方は「前提条件」を読んで頂き、一番下からpbitファイル（Power BI Template）をダウンロードしてパラメーター（「ワークスペースパス」と「データセット名」）を指定すれば完了です（※ XMLA エンドポイントを使用するため、PPU、もしくはプレミアム容量が必要）。
サンプル結果
🔸拡大版
※注意
「データセット」は別名「セマンティックモデル」に変更となっています。
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