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エンタープライズ環境における Power BI の使い方 (前編)

2016/12/13 06:00

「進化を続ける Power BI の効果的な使い方」 連載第3回目になりました。前回は Power BI Serviceをご利用いただくにあたってのテナント管理について説明しました。本記事ではエンタープライズのお客様で Power BI をご利用いただくにあたって必要となる情報をお届けしていきます。

エンタープライズ BI に求められる要件とは

 Power BI はセルフサービス BI ツールとして注目されていますが、はじめてのPower BI でも記載したとおり、2015年7月のサービス開始から絶え間なく進化を続けており、エンタープライズ BI として利用するための各種機能も次々と実装してきました。

 エンタープライズ BI に求められる要件として特に以下がよく挙げられます。

  •  大容量のデータを高速に集計できること
  •  ユーザの権限に応じてレポートやデータに対する適切な認可を設定できること
  •  監査レポートやモバイルBI展開時の適切なデータ保護等、各種セキュリティ機能があること

 それではこれらの要件を Power BI でどう実現するか、見ていきましょう。

Power BI で大容量のデータを扱うには

 本記事作成時点において、Power BI Service の1データセットで扱うことができるデータ容量は 1GB (圧縮後) までという制限があります。これは Power BI の無料版と Power BI Pro (有償ライセンス) で差異はありません。ただし、Power BI Pro の場合、Power BI Service にデータをインポートするのではなく、直接データソースにクエリを発行して、結果のみを表示することができるようになっており、大容量のデータを扱うことが出来るようになっています。Power BI の料金表の中で、「完全対話型のライブ データ ソースを使用する」と表現されている機能がこれにあたります。接続先のデータソースとしてサポートされているものとしては こちら に記載されており、マイクロソフトが提供する SQL Server や、Azure 上のデータサービスはもちろん、3rd Party 製の主要なデータベースにも対応しています。(プレビューと記載のあるものについては Power BI Service では未対応となります。)

 また、SQL Server の分析用データベースである SQL Server Analysis Services (SSAS) に接続する場合は 「ライブ接続」と呼び、それ以外のデータソースについては 「DirectQuery」と呼びます。これは両者で内部的な挙動が異なっているためです。詳細はのちほどご説明します。

図1:データアクセス方法は大きく2種類 (インポート と DirectQuery/ライブ接続)
図1:データアクセス方法は大きく2種類 (インポート と DirectQuery/ライブ接続)

オンプレミスにあるデータ等、クラウドから直接つながらないデータを扱うには

 前項では大容量のデータを扱う場合に、データソースに都度クエリを発行する方法がある、ということをご説明しました。このとき、マイクロソフトがクラウドサービスとして提供する Azure SQL Databaseや Azure SQL Data Warehouse(SQL DW) 等をデータソースとする場合は特に追加の構成は必要になりませんが、Power BI Service がホストされている Microsoft Azure の環境から直接つなげることができないデータソース、すなわちオンプレミスにあるデータや、他のクラウドサービス等に対してクエリを発行するにはどうすればよいのか、についてご紹介していきます。

 マイクロソフトでは、皆様が普段ご利用の環境とPower BI Service とのブリッジとして機能する、オンプレミス データ ゲートウェイ (On-Premises Data Gateway) を提供しています。オンプレミス データ ゲートウェイはWindows マシン上で動作するサービスで、簡単にインストールが出来るようになっています。インストール要件や、構成方法については こちらのドキュメントを参照ください。ポイントはデータソースの受信ポートをインバウンド方向に開放せずとも、ゲートウェイからアウトバウンド方向の通信のみでセキュアに Power BI Service とデータのやりとりが出来る、という点です。また、オンプレミス データ ゲートウェイを構成した一台のサーバから複数のデータソースにアクセスすることが可能です。

図2:オンプレミス データ ゲートウェイ 構成イメージ
図2:オンプレミス データ ゲートウェイ 構成イメージ

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著者プロフィール

  • 土井貴彦(ドイタカヒコ)

    日本マイクロソフト株式会社で、SQL Server、Azure、Power BIを主に扱う、データプラットフォーム製品の技術営業チームに所属。前職の外資系データベースベンダーでの経験も含め、一貫してビジネスインテリジェンス領域のプリセールスエンジニアとして活動。マイクロソフト主催の各種イベントでの登...

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連載:進化を続ける Power BI の効果的な使い方

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