データ取り込みとセマンティックモデル

このコースでは、Microsoft Fabric にデータを取り込むためのさまざまな方法を学びます。データを取り込んだ後は、セマンティックモデルを使ってこのデータを構造化し、ビジュアライゼーションやレポートをより効果的にする方法を学びます。

データ取り込みのためのパイプラインとデータフローをマスターする

Fabric のパイプラインとデータフローをまずは見ていきましょう。パイプラインのアクティビティを構成し、パラメーターと変数を使用し、パイプラインの実行をスケジュールする方法を学びます。次に、Dataflowsを使ってさまざまな変換オプションを見つけ、パーティショニング、ステージング、Fast Copyでパフォーマンスを最適化する方法を学びます。

効率的なデータアクセスのためのショートカットを活用する

削除シナリオを管理し、セキュリティ機能を通じてデータのアクセス性を高めるために、さまざまな種類のショートカットの使い方を学びます。

セマンティックモデルを構築・最適化する

コースの後半では、Fabricで堅牢なセマンティックモデルを作成します。インポート、DirectQuery、Direct Lake、コンポジットモデルという主要なストレージモードについて学びます。効果的なリレーションシップを構築し、スター・スノーフレークスキーマを習得し、大規模データセットを扱って、複雑なシナリオでも最適なパフォーマンスを実現します。

セマンティックモデルと Power BI の高度な概念を習得する

最後に、セマンティックモデルを管理し最適化するための高度な概念を学びます。 Row-Level Security (RLS) と Object-Level Security (OLS) を実装し、モデルを更新し、包括的な Power BI レポートを作成します。その後、Power BI内でCopilotを活用し、DAX Studioでパフォーマンスを最適化し、Tabular EditorのBest Practice Analyzer（BPA）やPerformance Analyzerなどのツールを使って、効率的で安全なモデルとレポートを作成します。

最適な取り込みとストレージの選択

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