Power BI Desktopによるデータモデルの設計と、関連用語

データのモデリングは重要なタスクの 1 つであり、Microsoft Power BI Desktop で実行されます。
これを適切に行うと、データをより深く理解し、Power BI を使用したバックエンド レポートの構築がより価値があり、より簡単になります。
優れたデータ モデルには次の利点があります。

• データの探索が高速になります。
• 集計を簡単に作成できます。
• レポートの正確さが向上します。
• レポートの作成にかかる時間が短くなります。
• 後でレポートを保守するのが容易になります。

Power BI でデータ モデルを設計するには、セマンティック モデル、テーブルと列、リレーションシップ、メジャー、計算などの基本的な概念を理解する必要があります。
以下は、PowerBI でのモデル ビューの視覚化です。データが Power Query でクリーンアップされた後、モデルに読み込まれます。

モデル ビューの [データ] ペインでは、ペイン上部に [テーブル] または [モデル] を選択するオプションが表示され、[モデル] を選択するとモデル エクスプローラーが表示されます。
すべてのセマンティック モデル項目がひとめでわかるように表示されます。各セクションのカウントで、各項目の数がわかります。

では、セマンティックモデルとは何でしょうか?
以前は データセット という名前でしたが、2023 年 10 月からセマンティック モデルに名前が変更されました。
Power BI のセマンティック モデルは、レポートやダッシュボードの作成に必要な変換、計算、データ ソース間の関係を含む論理レイヤーと考えることができます。
セマンティック モデルは、組織全体のレポートの唯一の信頼できるソースとして機能します。

Power BI Desktop を使用して (.pbix ファイル内で) セマンティック モデルを構築することは可能ですが、モデルにビジュアルを含める必要はありません。
これは、レポートやダッシュボードを構築する前のデータ パイプラインの最終停止として機能します。
その後、組織の他のメンバーとセマンティック モデルを共有すると、その 1 つのセマンティック モデルから任意の数のレポートとダッシュボードを構築できます。

セマンティック モデルはレポートの背後に複雑な技術的な詳細を隠すため、技術ユーザーと非技術ユーザーの両方がデータの分析とビジネス上の質問への回答に集中できます。
共有と再利用可能性は、セマンティック モデルの 2 つの顕著な機能です。

また、セマンティックモデルの中に次の各種用語を説明します。
①　リレーションシップ
データ モデルでは、リレーションシップが重要かつ必要な役割を果たします。
リレーションシップがない場合、データ モデルはデータ モデルとは言えず、単なるテーブルのコレクションと呼ばれます。
リレーションはテーブル間のリンクです。1 つ以上の共通列に基づいて異なるテーブルのデータを結合するのに役立ちます。種類には、1 対 1、1 対多、および多対多が含まれます。

②　計算列
計算列は、他の列または計算に基づいて式 (数式) を定義することによって作成される新しい列です。
メジャーとは異なり、計算列は結果をモデルに保存するため、他の計算や視覚化で直接参照できます。

③　メジャー
メジャーはデータ分析用に作成された数式であり、レポートの視覚化で使用されます。
計算列とは異なり、メジャーは動的であり、レポート ビューのコンテキストに基づいてオンザフライで計算されます。

この記事では、データ モデルの構築を開始するために必要な基本概念について説明しました。
データ モデルを構築する際の操作をより深く理解するには、次の記事を楽しみにしてください。

参照；
https://www.datacamp.com/blog/what-are-power-bi-semantic-models
https://www.coursera.org/resources/power-bi-terms
https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/datasets-renamed-to-semantic-models/?cdn=disable