テクテク日記

テクテク=テクノロジー&一歩ずつ(テクテク)

Copilot for Power BI(レポート作成)

以前の記事でCopilot for Data Factoryについて紹介をしましたが、今回はPower BIのセマンティックモデルが完成した状態から、Power BIサービス上でCopilotがレポートの提案や作成を支援する機能について考察してみたいと思います。

今回紹介する内容は、以前執筆したSaaS分析シリーズのサンプルデータを基にしています。関連する情報を詳しく知りたい方は、下記シリーズ(計10回)もご覧いただければと思います(一部の箇所でDAXが出てくるため、難易度が少し上がるかもしれません)。

marshal115.hatenablog.com

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Power BI導入拡大のためのヒアリング及びプロセス

今回の記事は、過去のビジネスインテリジェンス(BI)の導入経験に基づいて執筆しました。読者層は主に社内のBI推進部門BI導入を支援するベンダー、そしてMicrosoftの営業チームも想定しています。

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Fabricへデータ資産をアップグレード Q&A②

前回のQ&Aからやや時間が経過しましたが、残りの部分となります。

ignite.microsoft.com

  • Amir Netz
    Technical Fellowという肩書でFabricにおけるCTO(Microsoft歴27年)。Vertipaqエンジンの開発者であり、今のPower BIがあるのは彼のおかげといっても過言ではない(参考記事)。めちゃくちゃパワフルな方で個人的に大ファンです
  • Justyna Lucznik
    元々はPower BIのAI(Q&A等)を担当されていたが、FabricではData EngineeringやData Scienceの製品リーダー
  • Priya Sathy
    現Data Warehouseの製品リーダー
  • Wee Hyong Tok
    データ統合機能(Data Integration)であるData Factory (Data pipelineやDataflow Gen2)の製品リーダー
  • Josh Coplan
    元々はSSAS*1やPower BIチームでPremium容量を担当されていたが、現在はOneLakeの製品リーダーを務める

*1:SQL Servier Analysis Services

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Copilot for Data Factory (Dataflow Gen2)

Microsoft Igniteで様々な刺激的な発表がありましたが、特に注目されたのがCopilotでした。Copilotは、Microsoftが提供する人工知能を活用したプログラミング支援ツールや生産性向上ツールの総称であり、「GitHub Copilot」、「Copilot for Microsoft 365」、「Copilot in Fabric」等があります。今回紹介するのはデータの取得と変換(ETL)を担うData Factory(データフロー体験)となります。

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Direct Lakeでフィール ドパラメーターを使う

2022年に登場したPower BI Desktopの最も優れた機能の1つに、フィールド パラメーター(以下「FP」)があります。以前、私はこの機能についていくつかの記事()で取り上げましたが、その使いやすさや効果から、多くの企業で現在も広く利用されているようです。最近では、顧客から「Direct LakeモードでFPを活用したいが、Power BI Desktopの「新しいパラメーター」がグレイアウトされており、これを実現することができない」という質問を受けました。

今回はこの事象及び解決策を紹介したいと思います。

※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。
Datasets renamed to semantic models | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI

追記: 今回のやり方よりも簡単にできる方法がGuy in a Cubeで紹介されましたので、興味ある方はこちらをご覧ください。

youtu.be

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Fabricへデータ資産をアップグレード Q&A①

前回は、Power BIのセマンティックモデルに関する重要なQ&Aをご紹介しました。今回は、さらに重要なFabricワークロードに関するQ&Aをまとめました。

ignite.microsoft.com

イベントの視聴URLは上記の通りですが、Q&Aに対する回答者は以下4名 +Josh Coplan(OneLakeの製品リーダー)となります。

  • Amir Netz
    Technical Fellowという肩書でFabricにおけるCTO(Microsoft歴27年)。Vertipaqエンジンの開発者であり、今のPower BIがあるのは彼のおかげといっても過言ではない(参考記事)。めちゃくちゃパワフルな方で個人的に大ファンです
  • Justyna Lucznik
    元々はPower BIのAI(Q&A等)を担当されていたが、FabricではData EngineeringやData Scienceの製品リーダー
  • Priya Sathy
    現Data Warehouseの製品リーダー
  • Wee Hyong Tok
    データ統合機能(Data Integration)であるData Factory (Data pipelineやDataflow Gen2)の製品リーダー
  • Josh Coplan
    元々はSSAS*1やPower BIチームでPremium容量を担当されていたが、現在はOneLakeの製品リーダーを務める

*1:SQL Servier Analysis Services

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DAX Query View (DQV)のいろいろ②

前回DAX Query View(DQV)の設定、画面、および基本的な操作を通じて、DAXクエリを出力する方法をご紹介しました。今回は、DQVについてもう少し詳しく掘り下げてみたいと思います。

learn.microsoft.com

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セマンティックモデルQ&A

今回のMicrosoft Fabric GAにおいて、FabricかつPower BI関連で最もテクニカル、かつ重要なセッションの1つが Semantic Model Q&A Session (by Christian Wade & Zoe Douglas)となります。
ignite.microsoft.com参加者: オンライン約400名

これだけの規模の参加者が集まるQ&Aセッションは類を見ないのですが、海外でFabricに興味を持つ顧客の質問を知るのに非常に良い機会だと思います。かなりテクニカル、かつ、”凝縮された回答”となっていますが、今後Fabricを使う予定のある方は何度もこちらに戻って確認して頂ければと思います。

※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。
Datasets renamed to semantic models | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI

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Microsoft Fabric GA & 参考サイト

2023年11月16日、Microsoft Fabricがついに一般提供(GA)となりました。一般提供に関する情報は豊富ですが、特にPower BIに関連するいくつかの代表的な参照先を挙げておきます。また、以前に書かれたFabricに関する記事は以下から参照できますので、興味があればぜひご覧ください。

以前のFabric関連記事
Microsoft Fabricの登場
Microsoft Fabricとの向き合い方
セルフサービスBIユーザーのためのMicrosoft Fabric①
セルフサービスBIユーザーのためのMicrosoft Fabric②
セルフサービスBIユーザーのためのMicrosoft Fabric③
Power BI DesktopでFabricのデータセットへ接続する

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DAX Query View (DQV)のいろいろ①

2023年11月のPower BI Desktopには、DAX Query View(以下、DQVと略します)が新たに追加されました。DQVは、DAX数式バーの進化版とも言える高機能なDAXクエリエディタであり、DAXを習得する上で非常に役立つ可能性を秘めています。今回はDQVについて簡単に紹介したいと思います。

ちなみに、DAXの神様であるMarcoさんが早速紹介動画を出してくれたので、こちらも観ておくことをお勧めします。

youtu.be

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