Lakehouse チュートリアル: セマンティック モデルを作成してレポートを作成する

チュートリアルのこのセクションでは、Lakehouse データからセマンティック モデルを作成し、ファクト テーブルとディメンション テーブル間のリレーションシップを定義します。 データ モデルを配置すると、Power BI レポートを作成できます。

前提条件

開始する前に、このシリーズの前のチュートリアルを完了する必要があります。

1. ワークスペースを作成する
2. レイクハウスを作成する
3. レイクハウスにデータを取り込む
4. データの準備と変換

セマンティック モデルを作成する

Power BI は Fabric にネイティブに統合されています。 レイクハウスからセマンティック モデルを作成すると、 Direct Lake モードが使用されます。Direct Lake モードでは、データをインポートまたは複製することなく、高速分析のために OneLake からメモリに直接データを読み込みます。

1. ブラウザーで、 Fabric ポータルで Fabric ワークスペースに移動します。

2. wwilakehouse を選択して開きます。

3. 画面の右上にある Lakehouse ドロップダウン メニューから、SQL analytics エンドポイント を選択します。

   

   [SQL 分析エンドポイント] ウィンドウから、作成したすべてのテーブルを表示できます。 まだ表示されない場合は、左上にある [更新 ] アイコンを選択します。

4. リボンから [新しいセマンティック モデル ] を選択します。

5. [ 新しいセマンティック モデル ] ダイアログ ボックスで、次の手順を実行します。

   • セマンティック モデルの名前を入力します (例: "WWI Sales Model")
   • 保存するワークスペースを選択する
   • このチュートリアル シリーズで作成したすべてのテーブルを選択する
   • [確認] を選択します

lakehouse スキーマを使用して不足しているテーブルのトラブルシューティングを行う

セマンティック モデルの作成時に lakehouse スキーマ を有効にし、"ソース Delta テーブルにアクセスできません" のようなエラーが発生した場合、テーブルが Spark メタストアに登録されていない可能性があります。 この問題を解決するには、lakehouse に接続されているノートブックを開き、次のコードを実行してテーブルを明示的に登録します。

tables = ['fact_sale', 'dimension_city', 'dimension_customer', 'dimension_date',
          'dimension_employee', 'dimension_stock_item',
          'aggregate_sale_by_date_city', 'aggregate_sale_by_date_employee']

for table in tables:
    df = spark.read.format("delta").load(f"Tables/{table}")
    df.write.mode("overwrite").option("overwriteSchema", "true").format("delta").saveAsTable(table)

コードが正常に実行されたら、SQL 分析エンドポイントに戻り、セマンティック モデルをもう一度作成します。

テーブルのリレーションシップを定義する

複数のテーブルのデータを結合するレポートを作成するには、ファクト テーブルと各ディメンション テーブルの間のリレーションシップを定義します。 これらのリレーションシップは、視覚化を構築するときにテーブルを結合する方法を Power BI に指示します。

1. ワークスペースに移動し、作成したセマンティック モデルを選択して開きます。

2. ツール バーから [開く ] を選択して、Web モデリング エクスペリエンスを開きます。

3. 右上隅にあるドロップダウンを選択し、[ 編集] を選択して編集モードに切り替えます。

4. fact_saleテーブルから CityKey フィールドを選択し、dimension_city テーブルの CityKey フィールドにドラッグしてリレーションシップを作成します。

   

5. [ 新しいリレーションシップ ] ダイアログ ボックスが表示され、次の既定の設定が表示されます。

   • テーブルから取得する: fact_sale と 列の CityKey。
   • テーブルへ: dimension_city と 列 CityKey。
   • カーディナリティ: 多対 1 (*:1)。
   • クロス フィルターの方向: 単一。
   • このリレーションシップをアクティブに設定します：選択されました。

   [ 参照整合性を想定する] の横にあるボックスを選択し、[保存] を選択 します。

   

   注意

   このレポートのリレーションシップを定義するときは、 fact_sale が常に From テーブル であり、 dimension_* テーブルが To テーブルであることを確認します。その逆ではありません。

6. 前の手順を繰り返して、残りのディメンション テーブルのリレーションシップを作成します。 リレーションシップごとに、キー列を選択し、 fact_sale からディメンション テーブル内の一致する列にドラッグします。 参照整合性の想定を含め、以前と同じ新しいリレーションシップ設定を使用します。

   fact_saleからドラッグする	テーブルへ	列へ
   StockItemKey（在庫アイテムキー）	dimension_stock_item	ストックアイテムキー
   SalespersonKey	ディメンション_従業員	EmployeeKey
   カスタマーキー	dimension_customer (ディメンション_カスタマー)	カスタマーキー
   請求書日付キー	日付ディメンション	日付

   これらのリレーションシップを追加すると、次の図に示すように、データ モデルをレポートする準備が整います。

   

レポートを作成する

セマンティック モデルとリレーションシップを配置すると、データ モデルをレポートする準備が整います。 セマンティック モデルから、リボンの [新しいレポート ] を選択して Power BI レポート キャンバスを開き、データを使用して視覚化を作成できます。

レポートの作成の詳細については、「 Microsoft Fabric でのセマンティック モデルに関するレポートの作成」を参照してください。

次のステップ